Выбор архитектуры развертывания инфраструктуры для систем искусственного интеллекта представляет собой стратегическую задачу, оказывающую значительное влияние на операционную деятельность, финансовые показатели и кибербезопасность организации. Перед руководством компаний стоит комплексный вопрос об оптимальном размещении ИИ-моделей: в рамках локальной инфраструктуры, в среде публичного облака или с использованием гибридного подхода.
Ключевым аспектом при принятии решения является характер обрабатываемых данных. Для организаций, работающих с информацией, подпадающей под действие регуляторных ограничений (персональные, финансовые, медицинские данные), передача таких данных за периметр организации в публичное облако сопряжена с повышенными правовыми и репутационными рисками, что часто делает локальное размещение приоритетным вариантом.
Облачные решения характеризуются высокой степенью операционной гибкости и низким порогом входа, обеспечивая быстрое развертывание и эластичное масштабирование вычислительных ресурсов. Однако при этом возникает риск формирования технологической зависимости от конкретного провайдера (vendor lock-in). Перенос сложных моделей, глубоко интегрированных с уникальными сервисами облачного оператора, на другую платформу может быть сопряжен со значительными сложностями и затратами.
Локальное развертывание обеспечивает полный контроль над данными, безопасностью и производительностью, а также позволяет оптимизировать совокупную стоимость владения (TCO) при стабильных и предсказуемых рабочих нагрузках. К недостаткам данной модели относятся высокие капитальные затраты, необходимость содержания квалифицированного штата специалистов и ответственность за своевременное обновление аппаратного и программного обеспечения. Как отмечает Авенир Воронов, руководитель лаборатории инноваций «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»), отрасль сталкивается с объективными трудностями: «быстрая эволюция ИИ требует постоянного обновления компетенций и специализаций», что усложняет поддержку локальных решений.
Гибридная модель позиционируется как компромиссный вариант, позволяющий распределить workloads. Чувствительные данные и задачи, критические по задержкам (low-latency), могут обрабатываться локально, в то время как менее критичные операции, включая обучение моделей и экспериментирование, выполняются в облачной среде. Данный подход способствует балансировке между требованиями безопасности, производительности и экономической эффективности.
Полную версию статьи читайте на сайте издательства «Открытые системы».
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
