Создание и запуск приложений с искусственным интеллектом значительно усложняет вычислительные процессы и нуждается в мощной IT-инфраструктуре. Kubernetes представляет собой один из оптимальных способов управления разнородными нагрузками, которые неизбежно появляются при обучении и эксплуатации моделей, поскольку технология обеспечивает эластичное масштабирование ресурсов за счёт контейнеризации в управляемых средах.
CNewsMarket создал эксклюзивный анализ отечественных платформ на основе Kubernetes, предназначенных для решения узкоспециализированных задач и отвечающих целому набору специальных требований. В оценку входят: эффективность автоматического масштабирования кластеров, соблюдение норм информационной безопасности, доступность средств для администрирования и контроля вычислительных ресурсов, а также поддержка разграничения прав доступа к совместно используемым мощностям.
Материал подготовлен
21.01.2026
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|
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
|
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 целикомKubernetes-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
