2025-11-03

Проектирование корпоративной AI-фабрики: GPU, данные и MLOps

AI — это не «просто очередное приложение», которое можно развернуть на обычных серверах общего назначения. Корпоративный AI ведёт себя как экосистема: нестабильные нагрузки, пакетные всплески данных, специфические вычислительные ресурсы и постоянная эволюция моделей. Именно поэтому многие AI-пилоты блестяще выглядят в лаборатории, а затем умирают в продуктиве. Пять признаков того, что вы имеете дело не с обычной нагрузкой: (1) нужно горизонтальное масштабирование, (2) важны ускорители вроде GPU и TPU, (3) конвейеры данных должны работать непрерывным потоком, а не тонкой струйкой, (4) модели меняются от версии к версии и требуют версионирования, наблюдаемости и мониторинга дрейфа, (5) интеграция с унаследованными системами становится главным узким местом. Выход из «зоны смерти пилотов и proof-of-concept» — это MLOps и оркестрация по модели Factory, когда DataOps, MLOps и GenAIOps работают из единого командного центра: шаблоны, RBAC, приватные сети, планирование GPU, согласованные слои данных в духе AutoLake и повторяемость вместо разовых решений.

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Design an Enterprise AI Factory for GPUs, Data, and MLOps (English)