Проблема масштабирования AI: от эндпоинта к системе
Запуск LLM-модели — это лишь начало. Главная боль DevOps и MLOps-инженеров — управление инфраструктурой в продакшене. На митапе DevOps Lounge (26 ноября, Москва + онлайн) эксперты разберут кейсы внедрения AI в корпоративные процессы. Ключевая тема — как не «сжечь» бюджет на токены и обеспечить безопасность данных при высокой нагрузке.
Кейс Nova AI: единая точка входа и защита
Дима Матушкин (MLOps-инженер, Orion soft) представит архитектуру AI Gateway, используемую в Nova AI. Простого эндпоинта недостаточно: требуется сложная система управления доступом и трафиком. В докладе будут раскрыты механизмы:
- RBAC и квоты: детализированное управление правами доступа и лимитами токенов для разных пользователей и сервисов.
- Надежность: умная балансировка нагрузки и фейловер моделей при недоступности основного сервиса.
- Безопасность: интеграция с guardrails для фильтрации неэтичного контента и предотвращения утечек персональных данных (PII).
Кейс VK Tech: от локального харнесса к командному мультиплееру
Сергей Харламов (руководитель продуктовой лаборатории, VK Tech) покажет эволюцию работы с AI: переход от использования Codex или Claude в одиночном режиме к интеграции агентов в командные тулчейны. Агенты становятся «вторыми тимлидами», подключенными к Jira, мессенджерам и системам ревью.
Ключевой момент — автоматизация рутины с сохранением человеческого контроля: агент может запросить документацию, проверить сроки или выкатить фичу на стейдж, но только после апрува реального тимлида.
Сравнительная таблица подходов
| Аспект | AI Gateway (Nova AI) | Командные агенты (VK Tech) |
|---|---|---|
| Основная цель | Управление доступом, стоимостью и безопасностью запросов | Интеграция AI в рабочие процессы и коммуникацию команды |
| Ключевые технологии | RBAC, трейсинг, балансировка, фейловер, guardrails | Интеграция с Jira, мессенджерами, CI/CD пайплайнами |
| Роль человека | Администратор доступа и аудитор логов | Апрувер решений агента (контроль качества и сроков) |
Для кого это важно
Митап будет полезен DevOps, MLOps-инженерам, тимлидам и архитекторам, которые сталкиваются с вопросами:
- Как снизить затраты на LLM без потери качества?
- Как обеспечить compliance и безопасность при использовании проприетарных моделей?
- Как масштабировать AI-решения с уровня «попробовать в ноутбуке» до уровня «работает в команде»?
Организаторы — Orion soft и команда «Онтико» (создатели HighLoad++, DevOpsConf) — подготовили не только технические доклады, но и нетворкинг-сессию с ужином и интерактивными играми.
Источник: Tglink ↗