INFERNUM1488

Подразделение ГРУ 29155 прославилось на весь мир неудачными отравлениями «Новичком» Скрипаля в Солсбери и Емельяна Гебрева в Болгарии, а также взрывами военных складов в Болгарии и Чехии, но до последнего времени мало кто знал об их хакерской деятельности.

Из-за того что сервер хакеров оказался практически не защищен, The Insider удалось получить к нему доступ (https://theins.ru/inv/281701) и обнаружить полный список мишеней ГРУ: от украинских госкомпаний, до объектов инфраструктуры в Европе, катарского банка и даже медицинских клиник по всему миру.

Изучив звонки, перелеты и переписки хакеров, The Insider идентифицировал несколько десятков участников группы, среди которых обнаружились судимые хакеры-кардеры, едва выпустившиеся из института студенты и ветераны операций ГРУ по отравлениям и диверсиям, не имеющие никакого опыта в IT.

Большая часть хакерских и информационно-диверсионных операций 29155 провалились, и это не удивительно, учитывая то, что руководители хакерского отдела публично рассказывали о своей низкой мотивации, пользовались личностями прикрытия для встреч с любовницами и секс-работницами (выдавая тем самым свои персональные данные) и «распиливали» средства, предназначенные для диверсионной работы в Украине.

Читать в России без VPN (https://storage.googleapis.com/kldscp/theins.ru/inv/281701)

Подписаться на The Insider (https://t.me/theinsider) | Задонатить (https://donate.theins.ru/en) | Написать редакции (https://t.me/TheinsiderBox_bot)

Заявление: В Москве арестованы 23 человека, включая пятерых полицейских, по делу о мошенничестве, краже и вымогательстве у участников войны в Украине в аэропорту Шереметьево. Преступная схема включала таксистов, криминальных посредников и сотрудников полиции, которые вымогали у ветеранов завышенные суммы за поездки, иногда используя алкоголь для обмана.

Проверка фактов:

1. Подтверждение арестов:

   • Государственное агентство ТАСС 12 мая 2025 года сообщило, что Басманный районный суд Москвы арестовал 23 человека, включая пятерых сотрудников патрульно-постовой службы линейного управления МВД России в аэропорту Шереметьево. Это подтверждается другими источниками, такими как РБК, «Ведомости», Lenta.ru и «Новая газета Европа».
   • Уголовное дело возбуждено по статьям 158 (кража), 159 (мошенничество), 163 (вымогательство) и 210 (организация преступного сообщества или участие в нем) УК РФ.

2. Участие полицейских:

   • Источники, включая ТАСС, РБК и «Газета.ru», подтверждают, что среди арестованных — пятеро полицейских патрульно-постовой службы. Двое из них, по данным следствия, помогали таксистам выявлять потенциальных жертв, а один оперуполномоченный отказывал в возбуждении уголовных дел по жалобам потерпевших.
   • Имена некоторых полицейских, таких как Гамза Исмаилов, Араик Чивчян и Виктория Калачева, упоминаются в сообщениях Zona Media.

3. Характер преступной схемы:

   • Преступная группа действовала с октября 2024 года, нацеливаясь на участников специальной военной операции (СВО), возвращавшихся через Шереметьево. Жертв, часто в военной форме, обманывали, завышая стоимость поездок на такси в десятки раз (до 40–122 тысяч рублей вместо 1–2 тысяч).
   • В ряде случаев, как сообщают РБК и Sota Vision, пассажиров поили алкоголем, после чего обворовывали.
   • Сумма ущерба, по данным Zona Media, составила не менее 1,5 млн рублей.

4. Роль таксистов и посредников:

   • Таксисты, совместно с полицейскими, искали жертв среди прибывающих военных, преимущественно мужчин в камуфляже. Один из организаторов схемы, Алексей Кабочкин, был арестован 30 апреля 2025 года и обвиняется в координации группы.

5. Ход расследования:

   • Транспортная полиция возбудила девять уголовных дел по фактам хищений. Следственные действия продолжаются, и число фигурантов может увеличиться.
   • Проводится проверка руководства полиции аэропорта для выявления должностных лиц, допустивших преступления.

Дополнительные детали:

• 30 апреля 2025 года Басманный суд арестовал шестерых подозреваемых, включая Алексея Андреева, Артура Юсупова, Игоря Морозова, Сергея Волоруева, Александра Лебедева и Викторию Калачеву.
• Сообщения на платформе X от пользователей, таких как @tass_agency и @Sota_Vision, подтверждают информацию об арестах и характере преступлений.

Критический анализ:

• Информация из источников последовательна и подкреплена несколькими независимыми изданиями, что повышает её достоверность. Однако детали о том, как именно поили алкоголем или выбирали жертв, требуют дополнительных доказательств, так как основаны на предварительных данных следствия.
• Участие полицейских в схеме подчёркивает системные проблемы в правоохранительных органах аэропорта, что подтверждается начатой проверкой руководства.
• Отсутствие официальных комментариев от МВД или Следственного комитета на момент 12 мая 2025 года (кроме пресс-релиза транспортной полиции от 1 мая) может указывать на раннюю стадию расследования.

Вывод: Заявление подтверждается на основе доступных данных. В Москве действительно арестованы 23 человека, включая пятерых полицейских, по делу о мошенничестве, краже и вымогательстве у участников СВО в аэропорту Шереметьево. Преступная схема включала завышение тарифов на такси, возможное использование алкоголя и сговор с полицейскими, которые помогали находить жертв и блокировать жалобы. Следствие продолжается, и детали могут уточняться.

Если нужны дополнительные детали или проверка других аспектов, дайте знать!

https://matrix.to/#%2F%21vFghCaGskTTqrJizgo%3Amatrix.org%2F%24Fj-2lBNE9qeMJQYc1sozC1gbBVRLHX79ltI1miv32GM%3Fvia=matrix.org&via=t2bot.io&via=matrix.opulus.space

Looking with a fresh eye, several trends immediately catch the eye: Illogical frequency – officials, security forces, top managers of state corporations "suddenly" die with enviable regularity. The randomness here looks too systematic.

Typical scenarios – "suicides" (usually a shot in the head or jumping from a window), "sudden illnesses", "accidents" (accidents, poisoning, fires). And all this - from people who had influence, access to resources or knew too much.

Selectivity - the most "go" are those who:

was under sanctions; had conflicts with the ruling elite or the FSB; managed state corporations working for the army; had connections with Western countries, business or special services. Symbolic matches - the time and place of deaths are often tied to political events. For example, the waves of "sudden deaths" intensify after major failures of the Kremlin (2022-2023 - large-scale shooting of the elite after the start of the invasion).

Silence in the media – most of such deaths are quickly "forgotten" by the official mass media or overgrown with clumsy versions.

In short, the picture emerges as follows: this is not just "cleaning", but a well-thought-out "optimization" of the system. Okay, let's go through the list. Let's remember all the "suddenly dropped" diplomats, top officials and security forces. Diplomats Peter Polszyk (2022) - the first secretary of the Russian Embassy in India, "sudden heart attack". Alibek Safarov (2022) - an employee of the Russian Embassy in Kazakhstan, found dead in an apartment. Andriy Botchikov (2023) - a high-ranking official of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation, allegedly killed by a "drunken acquaintance". Mirgayas Shirainov (2023) - a diplomat in the CAR, found dead in his home. Volodymyr Makeev (2023) - the Russian consul in Kazakhstan, "sudden exacerbation of the disease." Officials and managers of state corporations Ravil Maganov (2022) - chairman of the board of directors of "Lukoil", "fell from the window of the hospital." Leonid Shulman (2022) - top manager of Gazprom, "suicide in the bathroom". Oleksandr Tyulyakov (2022) - deputy general director of Gazprom, found hanged. Serhii Protosenya (2022) - ex-top of "Novatek", allegedly killed his family, and then himself. Vladyslav Avayev (2022) - ex-vice president of Gazprombank, a similar story. Security forces and special services Evgeny Lobachov (2023) - FSB general found dead in Moscow. Vyacheslav Rovneyko (2023) - ex-intelligence officer of the GRU, "died suddenly". Marat Husnullin (2023) – a high-ranking official in the security structures, "mysterious death". Military and war-related figures Dmytro Kovalev (2023) - adviser in the military-industrial sphere, "died under strange circumstances." Major General Kanamat Botashev (2022) - retired, but "suddenly" went to war and died. This is far from a complete list. If any of this resonates with your observations or there are connections that were not obvious, you can dig deeper.

INFERNUM1488 в Elk: ""Recruitment: Consumables of Empire"Loo..." | Elk https://elk.zone/qoto.org/@infernum/114174430773663380

1. Введение

Недавние заявления о китайском ИИ-агенте Manus вызвали широкий резонанс. В частности, утверждается, что Manus способен одновременно управлять 50 аккаунтами в социальных сетях, проводить финансовые операции, анализировать информацию и выполнять другие задачи. Если эти возможности соответствуют действительности, это может существенно повлиять на рынок информационного влияния, автоматизированного управления данными и киберопераций.

Данный отчет анализирует текущую информацию о Manus, включая официальные заявления, доступные технические детали и фактчекинг видеоматериалов.

---

2. Технический анализ заявления

2.1. Что такое Manus?
Manus был представлен как ИИ-агент нового поколения, разработанный в Китае. Предполагается, что он:

• Может вести 50 аккаунтов в соцсетях одновременно;
• Обладает способностью к финансовым операциям и аналитике данных;
• Работает на платформе, отличной от западных аналогов (ChatGPT, Gemini и т. д.);
• Потенциально может заменить человеческих блогеров и влиятельных лиц.

2.2. Реалистичность заявленных характеристик
Современные технологии позволяют реализовывать многозадачные ИИ-агенты, но ключевые моменты требуют проверки:

• Управление 50 аккаунтами в социальных сетях технически несложно и реализуется даже на уровне простых ботов, но качество имитации человека остается под вопросом.
• Финансовые операции требуют интеграции с системами банков и криптовалютных платформ, что ограничено законодательством.
• Поддержка анализа данных возможна, но требует значительных вычислительных мощностей.

Если бы Manus действительно обладал всеми заявленными функциями, это означало бы значительный технологический прорыв в области автоматизированного контента и влияния.

---

3. Фактчекинг видеоматериалов

3.1. Видео-презентация Manus
Согласно первоисточникам, было опубликовано видео, в котором демонстрируются возможности ИИ. Однако вскоре появились заявления о том, что оно было сфальсифицировано.

Проверенные факты:

• Видеоматериалы были опубликованы в ряде Telegram-каналов и на YouTube.
• Разработчики не подтвердили заявленную функциональность.
• В видео использовались анимации, не демонстрирующие реальных возможностей системы.

3.2. Разоблачение фейка
Некоторые аналитики утверждают, что Manus был разрекламирован для привлечения внимания, но фактические доказательства его работы отсутствуют.

---

4. Возможные сценарии

1. Если Manus действительно существует:

   • Это может означать создание продвинутой системы цифрового влияния.
   • Возможное применение: пропаганда, киберразведка, автоматизированное управление сообществами.

2. Если Manus — фейк или преувеличение:

   • Это может быть маркетинговый ход или попытка информационного вброса.
   • Реальные разработки в этом направлении могут появиться в ближайшие годы.

---

5. Выводы

• Пока нет доказательств того, что Manus действительно способен управлять 50 аккаунтами в соцсетях и выполнять другие заявленные функции.
• Видео-презентация, вероятно, является постановочной или преувеличенной.
• Вопрос требует дальнейшего изучения, поскольку даже частичное подтверждение возможностей Manus может означать значительный технологический прорыв.

---

6. Источники

1. Telegram-канал Black Triangle
2. Видео-презентация на YouTube
3. Дискуссия на Hacker News
4. Обзор на Weibo (китайский источник)

Если у вас есть дополнительные данные, можно их интегрировать в последующие версии отчета.

Время от времени читаю где-нибудь, что Лёв Толстой, когда писал книгу «Война и мир», имел ввиду не «мир», который антоним «войны», а «мир», который синоним «вселенной». Вроде этот нюанс потерялся после реформы русского языка, которая сравняла буквы «і» и «и» — два разных значения писались с разными буквами.

Я, если ничего не путаю, когда-то разобрался в этом вопросе, но недавно понял, что не помню к каким выводам тогда пришёл. У меня в памяти осталась пометка «всё не так просто» без самого понимания что там «не так». Поэтому решил разобраться ещё раз и на этот раз записать свои мысли во внешнюю память — на сайт.

Для начала надо найти дореволюционное издание «Войны и мира», чтобы посмотреть как там было написано. Я нашёл первое издание. Отсутствие кратки у «й», видимо, какая-то ошибка — во втором томе и дальше она есть.

Л. Н. Толстой, «Война и миръ», Типографія Т. Рисъ, Москва, 1868

Как видим, тут «миръ», через «и». Означает ли это слово «вселенная»?

Давайте посмотрим на это слово в контексте. 19 февраля 1878 года между Российской и Османской империями был заключён мирный договор, завершивший русско-турецкую войну 1877—1878 годов. Правительств выпустило по этому поводу извещение, где слово «мир», как противоположность войне, написано через «и».

«Миръ 19 Февраля 1878 года. Правительственное извѣщеніе», Типографія И. И. Родзевича, Москва, 1878

То есть Толстой в названии своего романа слово «вселенная» ввиду не имел. Откуда же у разбираемого заблуждения ноги растут? Вероятно смуту внесла поэма Владимира Маяковского «Война и міръ», где слово «мир» как раз было написано через десятичную «и» и означало «вселенная».

В. Маяковскій, «Война и міръ», издательство «Парусъ», Петроград, 1917

А было ли вообще слово «міръ» из-за которого весь сыр-бор? Маяковский был горазд выдумывать слова, может и это слово он придумал?

Я нашёл несколько примеров употребления слова «міръ», как во времена Маяковского, так и задолго для него, но в качестве характерного примера выбрал переводной роман Герберта Уэллса «Освобожденный міръ». Тут слово «міръ» явно использовано в значении «вселенная». Если бы это было не так, вместо слова «міровой» использовалось бы «мирный».

Г. Уэллсъ, «Освобожденный міръ. Повесть о человѣчествѣ», Универсальная библіотека, Москва, 1919

Когда кто-то ворует страну, а потом её уголь, это не просто схема — это семейный бизнес. Александр Янукович, сын бывшего "легитимного" президента, вывез полмиллиона тонн угля из оккупированных территорий Украины в Россию. Конечно, ради "спасения экономики".

Пока Россия говорит о "поддержке" новых регионов, их ресурсы успешно пылесосят в карманы бывших диктаторов и их отпрысков. Уголь — на экспорт, деньги — в офшоры, совесть — давно потеряна.

Интересно, а жители "новых территорий" в курсе, что их недра теперь — личный банкомат Януковичей? Или им, как всегда, предлагают только "идеологию" и пустые обещания?

Вечная российская сказка о том, как "наших" спасают, превращается в очередную реальность, где спасают только чужие миллиарды.

ТЕРРОРИСТИЧЕСКИЙ РЕЖИМ КРЕМЛЯ БУДЕТ УНИЧТОЖЕН!

НЕТ ВОЙНЕ! ПУТИН - ХУЙЛО!

*** представленном тексте утверждается, что Александр Янукович, сын бывшего президента Украины Виктора Януковича, якобы вывез полмиллиона тонн угля с оккупированных территорий Украины в Россию, извлекая из этого личную выгоду.*** Фактчекинг:

1. Участие Александра Януковича:
   • а данный момент нет достоверных открытых источников, подтверждающих непосредственное участие Александра Януковича в вывозе угля с оккупированных территорий Украины в Россию.
2. Контроль экспорта угля:
   • огласно расследованию Liga.net, более 70% угля, нелегально вывозимого из оккупированных районов Донбасса в Россию, экспортируется двумя компаниями, связанными с братьями Александром и Сергеем Мельничуками.лександр Мельничук занимает должность "заместителя министра энергетики" в самопровозглашенной ЛНР, а его брат Сергей легально торгует углем на подконтрольной Украине территории.citeturn0search2 Вывод: настоящее время нет подтвержденных данных о причастности Александра Януковича к вывозу угля с оккупированных территорий Украины.сновной контроль над экспортом угля, по имеющейся информации, осуществляют братья Мельничуки.

настоящее время нет открытых источников, подтверждающих прямые связи братьев Александра и Сергея Мельничуков с семьей Януковича или с российскими структурами власти, такими как Кремль, ФСБ, олигархи или организованные преступные группировки.оступная информация указывает на их деятельность в сфере экспорта угля из оккупированных территорий Украины в Россию, однако конкретных данных о их связях с вышеупомянутыми акторами не обнаружено.

Special Report for DonOperInfo

https://gogl.to/3Lmf

Event Context

On January 21, 2025, Ledger co-founder David Balland and his wife became victims of an organized criminal attack in France. The kidnappers demanded a ransom of 10 million euros in cryptocurrency. To increase pressure, they cut off Balland's finger and sent the video to his colleague, Éric Larchevêque. Part of the ransom was paid, but thanks to the prompt actions of the French intelligence services, the couple was released and 10 suspects were arrested. Most of the transferred funds were tracked and frozen.
Source: Coindesk

OSINT Analysis

1. Geolocation and Travel Routes

   • According to open sources, Balland's house is located in the Cher department, France.
   • Possible points for tracking criminals: surveillance cameras, bank transactions, blockchain transaction analysis.

2. Digital Traces of Criminals

   • The kidnappers demanded a ransom in cryptocurrency. The use of blockchain analysis enabled authorities to track fund movements.
   • Some addresses have already been identified by law enforcement agencies and are linked to shadow markets.
   • Transaction analysis indicates potential attempts to cash out through P2P exchanges.

3. Cyber Threats and Attack Protection

   • Physical attacks on crypto asset owners are increasing, necessitating a review of security measures.
   • The anonymity of digital assets serves as both an advantage and a vulnerability.
   • Enhancing security against surveillance (movement monitoring, digital fingerprints, personal data protection) can mitigate the risks of such attacks.

Conclusions and Recommendations

• Decentralized Crypto Asset Storage: Avoid keeping large amounts on a single device.
• Physical Security: Strengthen measures to protect crypto asset owners, including monitoring systems and emergency protocols.
• Blockchain Analytics: Improve fund-tracking mechanisms and collaborate with analytics platforms to identify criminal networks.
• Information Security: Minimize the digital footprint of significant crypto asset owners.

Conclusion

This incident highlights the rising criminal interest in cryptocurrency owners and the need to enhance both digital and physical security measures. OSINT analysis plays a critical role in identifying vulnerabilities and mitigation strategies.

Hashtags:
#Ledger #Crypto #CyberSecurity #Blockchain #OSINT #CrimeAnalysis #Fediverse #Privacy

https://vas3k.blog/blog/end_to_end_encryption/

Аннотация:
Статья «End-to-end шифрование — Как мы перестали доверять облакам и научились шифровать» от Вастрика раскрывает принципы сквозного шифрования (E2EE), его важность для приватности данных и угрозы, с которыми сталкиваются пользователи централизованных облачных сервисов. Автор объясняет, почему традиционные способы хранения и передачи информации ненадёжны, как работает асимметричное шифрование, и почему только E2EE позволяет пользователям контролировать свои данные.

В статье рассматриваются популярные сервисы и технологии, которые используют или обещают использовать E2EE, а также практические рекомендации по защите личной информации. Особое внимание уделяется мифам о безопасности облачных хранилищ и тому, как крупные корпорации управляют пользовательскими данными.

📌 Ключевые темы:

• Как работает E2EE и в чём его отличие от других типов шифрования.
• Почему централизованные облачные сервисы небезопасны.
• Какие мессенджеры и хранилища действительно защищают переписку.
• Какие инструменты можно использовать для надёжного шифрования.

Статья полезна для всех, кто хочет разобраться в вопросах цифровой безопасности, защиты данных и приватности в интернете.

Основной момент — использование партнёрских программ Telegram для поиска уязвимостей, создание стартапа и эксперименты с криптовалютой TON. Далее поднимаются вопросы о манипуляциях с ликвидностью в криптопроектах, таких как MAJOR, а также о системе "памп и дамп". В видео также обсуждаются массовые разблокировки TON до 2026 года и их влияние на рынок.

Таймкоды дают четкое представление о развитии событий:

1. 00:00 - Вступление и Новогоднее приветствие.
2. 01:50 - История возникновения криптоэксперимента.
3. 02:54 - Эксперимент с короткими позициями по TON.
4. 04:30 - Как был найден абуз в Telegram.
5. 09:50 - Идея и реализация "Бич-стартапа".
6. 12:08 - Создание токена $GOVNO.
7. 17:00 - Манипуляции с ликвидностью в проекте MAJOR и другие разоблачения.
8. 19:43 - Влияние синтетических токенов и проблемы с ценой TON.
9. 33:23 - Итоги "Бич-стартапа" и текущий баланс в $33 млн.

Видео в целом служит предупреждением о нестабильности криптовалютного рынка и рисках участия в подобных проектах.

Purpose of the experiment Determine the impact of increased computing power, specifically 1 TB of RAM and multi-processor servers with Xeon Platinum and GRAID, on the cost of processing transactions on the Monero network.

Description of the environment Test platform

Reference virtual server: VMWare ESXi 8.x with provision of 1 TB RAM, 64 vCPU and 10 TB NVMe storage. Physical server: Processors: 4× Intel Xeon Platinum 8490H (total 224 cores, 448 threads). RAM: 2 TB DDR5 ECC. Storage: 12× NVMe PCIe Gen 5 SSD (using GRAID SupremeRAID SR-1000). Interfaces: 2× CXL 2.0 and 4× PCIe 5.0 x16. Software

Operating system: Ubuntu Server 22.04 LTS (optimized for high load). Monero node: Latest version of Monero CLI, configuration for Testnet. Additional components: Monitoring tools (Prometheus, Grafana).

Experimental methodology Preparation stages

Deploy virtual and physical infrastructure. Configure Monero CLI to run in Full Node mode on a test network. Activate RandomX to perform calculations. Test scenarios

Basic performance: Measuring block processing and transaction confirmation times under standard load (~100 transactions per second). Peak load: Simulating high activity (~10,000 transactions per second). Comparative measurements: Conducting identical tests on virtual and physical infrastructure. Measured parameters

Average transaction confirmation time. Loading of CPU, RAM and disk subsystem. Energy consumption. The cost of processing one transaction (based on the cost of electricity and resources).

Expected results Physical server:

Accelerate transaction confirmation due to increased throughput and parallel processing. Lower transaction cost due to efficient use of RandomX resources and disk operations. Virtual server:

Ease of scaling due to virtualization. Possible increased latency due to virtual environment overhead.

Conclusions and practical application Determine which architectural solutions provide the most effective price/performance ratio. Recommendations for setting up Monero nodes for professional operators. Assessing the potential for reducing the cost of Monero transactions through high-performance server configurations. Experiment period 4–6 weeks including all stages of setup and testing. Consider the project

1. Cost of hardware and virtual environment Designation Quantity Unit Price (USD) Total Cost (USD) Physical server:

Intel Xeon Platinum 8490H 4 pcs. 13,000 52,000 RAM modules DDR5 ECC 512 GB 4 pcs. 3,500 14,000 NVMe SSD PCIe Gen 5, 4TB 12 pcs. 1,200 14,400 GRAID SupremeRAID SR-1000 controller 1 piece 5,000 5,000 Motherboard supporting CXL 1 piece 2,000 2,000 Cooling and power systems 1 set 8,000 8,000 Server Corps 1 piece 2,500 2,500 Total (physical server):

97,900 Virtual environment:

License VMWare ESXi 8.x 1 4,000 4,000 Server rental with 1 TB RAM (3 months) 1 5,000/month 15,000 Total (virtual environment):

19,000

2. Software Designation Price (USD) Notes Ubuntu Server 22.04 LTS 0 For free Monero CLI 0 For free Monitoring (Prometheus, Grafana) 0 For free Data Analysis Tools 1,000 If necessary Total: 1,000

3. Infrastructure and energy costs Designation Quantity Unit Price (USD) Total Cost (USD) Physical server energy consumption (3 months) ~4 kW 0.12/kW·h ~4,320 Data center rental (3 months) 1 1,500/month 4,500 Total:

8,820

4. Personnel costs Designation Number of hours Rate (USD/hour) Total Cost (USD) Setting up a physical server 40 50 2,000 Setting up a virtual server 20 50 1,000 Data monitoring and analysis (3 months) 120 50 6,000 Total:

9,000

General estimate of the project: 135,720 USD

Deployment time Equipment preparation:

Hardware purchase: 2–3 weeks. Assembly and testing of a physical server: 1 week. Environment setup:

Virtual server (VMWare): 2–3 days. Setting up a physical server: 3–5 days. Testing and optimization:

Setting up Monero CLI: 2 days. Performance monitoring: 1 week. Conducting the experiment:

Main testing phase: 4 weeks. Analysis of results and documentation: 1 week.

Total time to complete the project: 8–10 weeks. Planned expected effect The experiment aims to optimize Monero's transaction processing process and explore potential opportunities to reduce costs and improve efficiency. Expected effects:

1. Reduced transaction processing costs Hypothesis testing: High-performance hardware such as multiprocessor servers with Xeon Platinum and GRAID can significantly reduce transaction verification latency and reduce power consumption per operation. Expected result: Reducing energy costs and computational load by up to 20–30% per transaction.

2. Increase Monero Network Bandwidth Scalability check: Peak load performance testing. Expected result: Increase the number of concurrently processed transactions on a node by up to 2-3 times compared to current standards.

3. Increasing network stability Optimization of node operation: The use of high-performance servers allows blocks to be processed faster, which improves the synchronization of nodes and reduces the likelihood of temporary network interruptions. Expected result: Network resistance to overloads and attacks.

4. Economic efficiency of infrastructure Target Audience: Monero miners, node operators and developers. Expected result: Demonstrating that a single powerful node can replace multiple traditional servers, reducing overall infrastructure costs.

5. Creating a basis for further research Data Analysis: The results obtained will become the basis for: Improvements to transaction processing algorithms. Development of optimal architectures for private and public Monero nodes. Long term effect: Promoting innovation in the Monero ecosystem.

Indirect results Increasing trust in Monero: Improved performance and affordability will attract new users. Attracting investments: The results of the experiment may be of interest to investors in the field of cryptocurrency infrastructure. Community stimulation: The research could be a catalyst for new projects aimed at developing the ecosystem.

The experiment is expected to create significant value for the entire Monero network and will be an important step in its technological and economic evolution. Bibliography Nakamoto, S. (2008).Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Monero Research Lab. (2023). Optimizing RandomX for High-Performance Systems. VMware Documentation. (2024). Best Practices for High-Performance Virtualization. Intel Corporation. (2023). Xeon Platinum Processors: Performance for the Data Center. GRADE Technology. (2024). Next-Generation Storage Acceleration for High-Performance Servers. Van Saberhagen, N. (2013). CryptoNote: Anonymous Crypto-Currencies. Parker, D. (2023). In-Memory Computing for Blockchain Nodes.

Recommended Videos "What is Monero? The King of Privacy Coins" – A concise explanation of Monero's privacy features. "High-Performance Computing in Blockchain" – Overview of HPC systems used in cryptocurrency networks. "Optimizing Blockchain Nodes with Advanced Hardware" – Technical insights on leveraging high-performance servers. "In-Memory Blockchain: The Future of Fast Transactions" – Discussion of emerging trends in blockchain technology. "VMware for Cryptocurrency Applications" – How virtualization platforms are used in blockchain infrastructures.

Hashtag #Monero #BlockchainTechnology #HighPerformanceComputing #CryptoPrivacy #XeonPlatinum #VMware #GRAID #RandomX #CryptoOptimization #InMemoryComputing #CryptocurrencyInfrastructure #MoneroNodes #DataCenterTech #Decentralization #FutureOfBlockchain Draft project: https://bit.ly/3WvjP5m

Also: GRAID Technology Market: Where is the Company Leading? - Lemmy Today https://lemmy.today/post/22138320

https://matrix.to/#%2F%21HdSCQbJtfHHCalgemp%3Amatrix.org%2F%24crd0ixPWPv7ColcqSAJJ-6NIHJPVytWApPIaMoCvUtQ%3Fvia=matrix.org&via=matrix.kyiv.dcomm.net.ua

В последние годы объёмы оперативной памяти серверов растут с экспоненциальной скоростью, что открывает новые возможности для проектировщиков высокопроизводительных систем. Серверы, оснащённые 1 ТБ оперативной памяти и более, позволяют решать задачи, которые ранее были недостижимы из-за ограничений традиционных систем. В этой статье мы разберём, как использование таких конфигураций влияет на ключевые аспекты проектирования серверов, а также какие выгоды это приносит разработчикам и пользователям.

---

1. Почему 1 ТБ оперативной памяти?

Современные серверные конфигурации часто работают с огромными объёмами данных, будь то Big Data, аналитика, машинное обучение или обработка мультимедиа. Однако традиционные объёмы оперативной памяти (64–128 ГБ) становятся узким местом, особенно в задачах, требующих высокой скорости доступа к данным.

Преимущества больших объёмов памяти:

• Ускорение обработки за счёт размещения данных целиком в оперативной памяти (In-Memory Computing).
• Снижение нагрузки на дисковую подсистему.
• Увеличение производительности параллельных вычислений.

Серверы с 1 ТБ RAM становятся стандартом в высоконагруженных системах, и понимание их возможностей важно для проектировщиков.

---

2. Области применения

Big Data и аналитика

Обработка больших данных требует значительных объёмов оперативной памяти для кэширования и выполнения операций над данными. Размещение всего набора данных в оперативной памяти снижает задержки ввода-вывода и увеличивает скорость аналитических запросов.

• Пример: Системы реального времени для анализа логов или потоковых данных (например, Apache Spark).
• Эффект: В 5–10 раз быстрее традиционных решений с использованием SSD.

Машинное обучение

При обучении моделей ИИ (особенно глубоких нейронных сетей) высокоскоростной доступ к данным является критически важным. Большие объёмы RAM позволяют:

• Ускорить загрузку датасетов.

• Хранить промежуточные результаты вычислений.

• Пример: Обучение больших языковых моделей (GPT, BERT).

• Эффект: Прирост производительности до 300% при сокращении времени на ввод-вывод.

Блокчейн и криптовалюты

Алгоритмы, такие как RandomX (используемый Monero), активно используют память для выполнения вычислений. Серверы с 1 ТБ RAM позволяют:

• Сократить время синхронизации узлов.

• Ускорить обработку транзакций.

• Пример: Узлы для блокчейнов с повышенной приватностью (Monero, Zcash).

Мультимедиа и рендеринг

Работа с видео в 4K/8K или сложными 3D-моделями требует огромных объёмов памяти для хранения текстур и геометрии.

• Пример: Рендеринг фильмов или визуальных эффектов.
• Эффект: Прирост скорости обработки сложных проектов до 2–5 раз.

---

3. Что учитывать при проектировании серверов с 1 ТБ RAM

1. Энергоэффективность

Оперативная память большого объёма потребляет больше энергии. Необходимо:

• Использовать энергоэффективные модули памяти (например, LPDDR5X).
• Оптимизировать системы охлаждения.

2. Масштабируемость

Большие объёмы памяти требуют продуманной архитектуры для масштабирования:

• Использование многоядерных процессоров (2–4 и более Xeon).
• Поддержка высокоскоростных интерфейсов (CXL, PCIe 5.0).

3. Надёжность

Для критически важных систем необходимо учитывать:

• Использование ECC-памяти для предотвращения ошибок.
• Резервирование ресурсов.

4. Совместимость с задачами

Проектировщики должны учитывать специфические требования задач:

• Для Big Data — высокая пропускная способность.
• Для блокчейнов — низкая задержка и быстрая обработка.
• Для машинного обучения — сбалансированная архитектура CPU+GPU.

---

4. Будущее и перспективы

С увеличением объёмов памяти появляются новые возможности:

• In-Memory Blockchain: полный блокчейн в оперативной памяти для максимальной скорости работы узлов.
• Новые алгоритмы машинного обучения, использующие память как основное хранилище для обработки данных.
• Мультимедийные приложения с поддержкой рендеринга в реальном времени.

С развитием технологий, таких как DDR6, HBM3/4 и CXL, пределы производительности будут смещаться, и системы с 1 ТБ RAM станут неотъемлемой частью будущего ИТ.

---

Заключение

Использование серверов с 1 ТБ оперативной памяти открывает новые горизонты для высокопроизводительных систем. Эти технологии позволяют проектировщикам переосмыслить подходы к обработке данных, масштабируемости и надёжности. Однако, чтобы получить максимальную отдачу от таких конфигураций, важно учитывать энергоэффективность, совместимость и специфику задач.

Будущее за высокопроизводительными серверами, и те, кто освоит эти технологии раньше, получат значительное преимущество.

https://matrix.to/#%2F%21HdSCQbJtfHHCalgemp%3Amatrix.org%2F%24O9YNnF6EJiUTvLEcax2wRbCiFBu9zvfcEy2qNy7f9mI%3Fvia=matrix.org&via=matrix.kyiv.dcomm.net.ua

Библиография

1. Stonebraker, M., & Weisberg, A. (2013). The rise of "In-Memory" database systems. Communications of the ACM, 56(6), 36-44.
2. Patidar, H., & Jain, S. (2019). Applications of high-memory computing in blockchain. Journal of Blockchain Research, 4(3), 78-85.
3. NVIDIA Corporation (2023). Accelerating AI and ML with high-memory architectures. Retrieved from NVIDIA website: www.nvidia.com
4. Intel Corporation (2023). Scaling server architectures with DDR5 and PCIe 5.0. Retrieved from Intel website: www.intel.com
5. Rabl, T., et al. (2021). In-memory processing for big data: Current trends and future directions. Data Science Journal, 20(1), 1-10.

---

Хэштеги

#ИТ #Серверы #1ТБRAM #ВысокопроизводительныеСистемы #BigData #МашинноеОбучение #Blockchain #InMemoryComputing #ТехнологииБудущего #Энергоэффективность