Anti-DDoS+WAF от Qrator Labs

Защита сайта от DDoS-атак

Кроссплатформенный сервис

О продукте

Описание сервиса

Межсетевой экран уровня приложений (WAF) от компании Qrator на базе решения SolidWall эффективно защищает веб-ресурсы и полностью контролирует использование приложений в разрешенных сценариях. Он нейтрализует широкий спектр угроз для веб-приложений в процессе их эксплуатации.

Названия аналогичных сервисов у зарубежных провайдеров:

BotGuard GateKeeper
L7 Defense Ammune™ API Security Solution Standard Edition
Reblaze — AWS WAF, DDOS, Bot Mitigation (SaaS Contract)
F5 Advanced WAF with LTM

*Сопоставление сервисов с аналогами носит информационный характер, свободно от оценочной характеристики и сравнений в пользу кого-либо.

Преимущества продукта

Почему стоит выбрать Anti-DDoS+WAF от Qrator Labs от Cloud.ru

Высокий уровень защиты

Объединение методов обнаружения атак по сигнатурам и анализа на базе «позитивных моделей» позволяет защищать информационные ресурсы с момента установки WAF

Быстрый старт

Быстрое подключение и минимальные затраты ресурсов на сопровождение

Мachine learning

Интерпретируемое машинное обучение для снижения ошибок конфигурирования и динамической защиты от атак нулевого дня

Пример расчета стоимости

Стоимость

Не является коммерческим предложением, оставьте заявку для уточнения стоимости

Руководства и инструкции

Руководство пользователя

Как управлять этим сервисом

FAQ

Ответы на вопросы

В чем особенность Qrator (AntiDDoS+WAF)?

SolidWall WAF от компании Qrator сочетает различные механизмы защиты. Использование максимально подробных моделей работы защищаемого приложения наряду с сигнатурными и поведенческими методами обнаружения аномалий обеспечивают высокую степень защиты как от простых видов атак, так и от сложных таргетированной вредоносной активности.

Эффективные инструменты подавления ложных срабатываний наряду с применением алгоритмов машинного обучения дают возможность максимально быстро обучать модели, используемые при анализе запросов пользователей.

наши кейсы

Наши клиенты

Пятерочка

Задача: Сократить затраты на запуск рекламной кампании торговой марки Liebendorf

Результат: Ритейлер сэкономил 25% бюджета, используя нейросеть при создании ролика и не привлекая селебрити. Кампания превзошла прогнозы по KPI в два раза: показы превысили 44,4 млн, а охваты составили свыше 23,5 млн

Faberlic

Задача: Сделать горячий бэкап масштабной базы данных Oracle в облако

Результат: Ритейлер перенес в виртуальный ЦОД все внешние сервисы и порталы: интернет-магазин с нагрузкой около 300 тысяч заказов в день, программу лояльности, систему оплаты и мобильное приложение

2ГИС

Задача: Получить большой объем ресурсов «в моменте», гарантировать быструю скорость работы сервисов и подготовиться к росту трафика в пять раз

Результат: Компания оптимально распределяет нагрузку между железом и облаком, быстро получая нужный объем ресурсов при скачках трафика. Раньше ввод сервера в работу занимал 120 минут, теперь на запуск уходит 2 минуты

Mediascope

Задача: Увеличить скорость обработки данных на собственной платформе Mediascope Data Platform

Результат: Компания обрабатывают около 25 ТБ вместо 10 ТБ данных ежедневно благодаря сервисам Cloud.ru

RUSPHARM

Задача: Запустить корпоративный информационный портал в облаке с удаленным доступом для сотрудников

Результат: Компания организовала удобную совместную работу сотрудников в едином пространстве Enterprise Information Portal

Страна Девелопмент

Задача: Перенести в облако всю IT-инфраструктуру компании и подключить сервисы для разработки и защиты данных

Результат: Девелопер перенес в Cloud.ru веб-сайт, платформы обучения и корпоративные ресурсы с локальных серверов и облака другого провайдера, запустили собственную разработку с PaaS-сервисом на базе Kubernetes от Cloud.ru

Мариинский театр

Задача: Монетизировать контент за счет разработки стриминговой платформы в облаке

Результат: Театр перенес IT-инфраструктуру в виртуальный ЦОД за три дня и запустил онлайн-платформу mariinsky.tv, которая стабильно работает при нагрузке в несколько тысяч пользователей

Московский дом книги

Задача: Запустить новую рекомендательную систему в интернет-магазине и улучшить бизнес-метрики

Результат: Магазин развернул систему на платформе Cloud.ru ML Space и увеличил средний покупательский чек на 15%

MODIS

Задача: Подключить удобный инструмент, который может прогнозировать спрос и оптимально распределять партии одежды по торговым точкам

Результат: Ритейлер использует AI-сервис на базе Cloud.ru ML Space и прогнозируют спрос с точностью 92%, а каждый аналитик компании теперь экономит около 60 часов рабочего времени в год

Уралхим

Задача: Запустить аналитическую платформу для работы с данными в облаке и быстрой подготовки отчетов

Результат: Производитель автоматизировал рутинные процессы, свел к минимуму риск ошибок при расчетах и сократил время подготовки аналитического отчета с 2 дней до 20 минут

CRAFTER

Задача: Перенести цифровую платформу CRAFTER.ONLINE из зарубежного облака AWS® в российское и обеспечить ее стабильную работу

Результат: CRAFTER.ONLINE стабильно работает при скачках трафика, кибератаках и других уязвимостях, а пользователь платформы получает информацию в любое время суток и возможность выбирать рейсы за 30 секунд

Драйв Клик Банк

Задача: Организовать стабильную Test&Dev-среду в облаке и упростить бизнес-процессы банка

Результат: Банк запустил приложение одного из бизнес-процессов в виртуальном ЦОД и обновил систему управления взаимоотношениями с клиентами

lady & gentleman CITY

Задача: Перенести IT-инфраструктуру и интернет-магазин в облако

Результат: Компания увеличила скорость работы сайта только за счет кеширования на 20%, а за управление инфраструктурой теперь отвечает в 2 раза меньше сотрудников

Dodo Brands

Задача: Развернуть приложение «1С:Бухгалтерия» в облаке и сократить время выгрузки отчета в 2 раза

Результат: Команда ускорила работу систем и сократила время выгрузки отчета с 5 до 2,5 часов