На основании анализа мнений экспертов, представленных в рамках конференции «Цифровая инфраструктура – 2026», можно выделить комплекс критических факторов, определяющих успешность эксплуатации и сопровождения инфраструктуры для локально размещенных искусственных интеллектуальных систем:
1. Инфраструктурные и технические требования
Первостепенное внимание должно уделяться проектированию масштабируемой и управляемой инфраструктуры.
2. Процессы управления и безопасность
Эффективная эксплуатация невозможна без внедрения структурированных процессов: четких регламентов выделения и использования вычислительных ресурсов, полноценной практики MLOps, включающей версионирование моделей, данных и кода, а также мониторинг их производительности и дрейфа, многоуровневой системы безопасности, учитывающей угрозы на всех этапах — от аппаратного уровня до потенциальных утечек данных через саму модель.
3. Кадровые компетенции
Эксплуатация собственной ИИ-инфраструктуры предъявляет высокие требования к команде сопровождения. Необходима редкая комбинация специалистов в области Data Science, MLOps, DevOps и низкоуровневой ИТ-инфраструктуры. Отсутствие такой команды или недостаток компетенций является значительным операционным риском.
4. Экономические и логистические соображения
Принятие решения о локальном размещении должно основываться на детальном расчете совокупной стоимости владения (TCO). Как указывает Авенир Воронов, руководитель лаборатории инноваций компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»): «ИИ-инфраструктура требует точного расчета стоимости оборудования, поддержки и операционных затрат с учетом стоимости бизнес-процессов, участвующих в ИИ-трансформации».
5. Непрерывный мониторинг как основа управления
Мониторинг является краеугольным камнем эксплуатации. Он должен охватывать два ключевых направления:
- Мониторинг инфраструктуры: загрузка и состояние вычислительных ресурсов (GPU, CPU, память), сетевые задержки, температурные режимы.
- Мониторинг качества модели: отслеживание бизнес-метрик, времени отклика, точности и релевантности выходных данных для своевременного обнаружения аномалий и «дрейфа».
Переход на локальное размещение ИИ-моделей является стратегическим решением, сопряженным со сложными техническими и управленческими задачами. Для минимизации рисков рекомендуется:
- Начинать с пилотных проектов на арендованных мощностях для оценки реальной нагрузки и требований.
- Заложить основы масштабируемой архитектуры и MLOps-практик с самого начала жизненного цикла системы.
- Сформировать или привлечь команду с необходимым набором кросс-функциональных компетенций.
- Реализовать комплексную систему мониторинга и безопасности.
- Проводить регулярный аудит экономической эффективности эксплуатации инфраструктуры.
Таким образом, успешная эксплуатация локальной ИИ-инфраструктуры представляет собой непрерывный процесс, требующий сбалансированного внимания к технологическим, процессным, кадровым и экономическим аспектам.
Полную версию статьи читайте на сайте издания «Открытые системы».
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
