Гибридные ML-пайплайны в Yandex Cloud
M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер
4 недYandex Cloud представила возможности для создания гибридных ML-инфраструктур, объединяющих локальные мощности и облачные ресурсы в единый контур.
Компании могут гибко комбинировать собственные серверы и облачные мощности для обучения нейросетей.
- Позволяет оптимизировать затраты, используя облако только для пиковых нагрузок.
- Обеспечивает безопасность данных за счет работы в закрытом контуре.
- Упрощает управление инфраструктурой через единые инструменты мониторинга и биллинга.
⚡️ ML-пайплайн больше не обязательно собирать внутри одной площадки
Эксперименты и вычислительные нагрузки можно распределять между on-premises и облаком в зависимости от текущей задачи. То есть пайплайн может использовать ресурсы разных сред как части одной инфраструктуры.
🟡 Связность между площадками
Cloud Interconnect в Yandex Cloud соединяет локальную инфраструктуру и облачный контур по приватному каналу. BareMetal Extend: Virtualization позволяет добавить к этой схеме частное облако на выделенных серверах.
🟡Хранение данных
Intelligent Tiering в Object Storage автоматически перемещает данные между тремя классами хранения с учетом частоты обращения. В закрытом контуре StackLand позволяет собрать полноценную платформу данных и подключить PaaS-сервисы.
🟡 Контроль ресурсов
Через Billing API можно получать детализацию потребления и расходов по облакам, сервисам и отдельным ресурсам, а затем передавать эти данные в свои системы аналитики и мониторинга.
В результате вычисления, данные и инфраструктурные мощности можно распределять между разными средами под конкретный ML-сценарий, объединяя их в один технологический контур.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Cloud #Infrastructure
Кратко (AI)
Yandex Cloud анонсировала инструменты для создания гибридных ML-пайплайнов, позволяющих распределять вычислительные нагрузки между локальной инфраструктурой и облаком. Решение включает использование частных каналов связи, автоматизированное управление хранением данных и централизованный контроль расходов через API.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖