Аналитика

Какая платформа Kubernetes лучше для ИИ: рейтинг российских решений

CNewsMarket: Обзор платформ Kubernetes для ИИ 2026

CNewsMarket провёл сравнение российских платформ Kubernetes. Ключевыми критериями стали инструменты, определяющие возможности для AI/ML, а также сводный показатель «Безопасность и устойчивость к сбоям».

Читать далее

Топ платформ на базе Kubernetes для ИИ в 2026 году

Позиция
Организация
Название платформы
Баллы
1
«Боцман» («Группа Астра»)
Платформа «Боцман»
380
2
Orion soft
Nova AI
300
3
Сбербанк Технологии
Platform V DropApp
295
4
MWS
MWS Container Platform
260
5
Timeweb Cloud
Платформа Timeweb
250
Смотреть весь рейтинг

Рейтинг «Kubernetes для ИИ» впервые представлен изданием CNewsMarket

Впервые CNewsMarket выпустил рейтинг отечественных Kubernetes-платформ, специально адаптированных для разработки, масштабирования и администрирования моделей машинного обучения (ML).

Эти платформы предлагают набор инструментов для оркестрации рабочих нагрузок, связанных с распределением вычислительных ресурсов — в первую очередь, процессоров, видеопамяти и оперативной памяти, что критически важно в процессе создания и тренировки алгоритмов искусственного интеллекта.

Эффективное управление изменчивыми ML-нагрузками достигается за счёт специальных механизмов распределения ресурсов и переназначения задач, например, через настройку запросов и ограничений.

Прочесть статью целиком

Дефицит GPU и CPU: как Kubernetes помогает рационально использовать ресурсы

Kubernetes-платформы превращаются в фундаментальную технологию для проектов в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, где нагрузка носит непостоянный характер, а стоимость вычислений увеличивается вместе с масштабом экспериментов и строгостью требований к итоговому результату. В 2025 году компании обсуждают уже не просто отдельные инструменты, а подходы к эксплуатации: каким образом распределять мощности CPU и GPU, как масштабировать процессы обучения и вывода моделей, как отслеживать состояние сервисов и оперативно восстанавливать их после отказов. Именно эти критерии влияют на выбор платформы для ИИ- и ML-нагрузок и во многом определяют скорость перехода от пробных проектов к их промышленному внедрению.

Прочитать полностью


Поделиться:

0 Комментариев

Оставить комментарий

Обязательные поля помечены *
Ваш комментарий *
Категории