Рег.облако запускает Data Science сервисы для работы с данными

Российский облачный провайдер Рег.облако усиливает экспертизу в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Компания расширяет экосистему продуктов новой линейкой сервисов для дата-саентистов, ML-инженеров и аналитиков данных. В облачной платформе можно организовать совместную работу с большими массивами данных, в том числе для BI, образовательных и исследовательских проектов.

Рег.облако уже подключил к собственной облачной платформе популярный инструмент JupyterHub. Это решение упростит взаимодействие специалистов по данным, позволяя разворачивать изолированные рабочие среды с доступом через веб-интерфейс. Сервис предоставляет централизованное управление к вычислительным ресурсам, разграничивая права пользователей и упрощая совместную работу.  

Решение масштабируется под команды любого размера и предоставляет изолированные среды для каждого пользователя, повышая безопасность и стабильность работы. Сервис свободно интегрируется с Git, CI/CD, S3-хранилищем и базами данных, не требует самостоятельной настройки серверов и делает работу с данными более быстрой и эффективной. 

«Data Science сервисы открывают пользователям Рег.облака новые возможности для командной аналитики и разработки ML-моделей. Это удобные и масштабируемые инструменты, которые ускоряют работу с данными и снижают операционные затраты. Мы подготовили готовые решения, такие как JupyterHub, которые не требуют самостоятельной установки и настройки инфраструктуры, чтобы специалисты могли сосредоточиться на коде и AI-моделях, а не на администрировании инфраструктуры», — отмечает Евгений Мартынов, директор по информационным технологиям Рег.облака.

Рег.облако начал расширять экспертизу в области больших данных в прошлом году, запустив объектное хранилище S3 на базе Ceph. В сентябре 2025 года компания подключила ИИ-ассистента для работы с корпоративными сервисами. Технологические мощности облачного провайдера подготовлены к высоким нагрузкам и оснащены высокопроизводительными GPU-серверами на базе процессоров AMD EPYC с быстрыми накопителями NVMe SSD.