Налаштування OpenClaw на власному сервері замовника (Self-Hosted)
Відзначимо: коли агентна система на базі OpenClaw обробляє корпоративні дані, кожна мілісекунда затримки та кожен витік даних — ризик. Self-hosted розгортання дає повний контроль: ви не залежите від хмарного провайдера, дані не покидають ваш периметр, а latency p99 не перевищує 100 мс навіть при роботі з локальною LLM. Ми — команда AI-інженерів із 5-річним досвідом у production NLP та Computer Vision — налаштовуємо OpenClaw на вашому залізі так, щоб ви отримали production-ready інфраструктуру без компромісів. Типові сценарії: автоматизація клієнтської підтримки, аналіз документів, інтеграція з CRM через агентів. Self-hosted обходиться в 2-3 рази дешевше хмарних API при навантаженні від 1 млн токенів на день.
Чому self-hosted OpenClaw?
Self-hosted архітектура усуває ризики, пов'язані з передачею даних третім особам. Якщо ваша компанія зобов'язана дотримуватися GDPR, NDA або корпоративної політики data residency, хмарні LLM залишаються під питанням. При self-hosted деплої всі дані обробляються всередині вашого периметра, а модель LLM (наприклад, LLaMA 3 70B або Mistral) працює на локальному GPU. Додатковий плюс — фіксовані витрати: ви платите лише за залізо та електроенергію, без токенових рахунків. При навантаженні понад 1 млн токенів на день економія сягає 60% порівняно з хмарними API, а вартість обладнання окупається за 3-4 місяці. Self-hosted LLM в 20 разів швидше за хмарні API (90 мс проти 1800 мс).
Які вимоги до інфраструктури?
Порівняння хмарного та self-hosted підходу:
| Параметр | Cloud LLM (API) | Self-hosted LLM (vLLM) |
|---|---|---|
| Data residency | передача третім | повний контроль |
| Latency p99 | 500–2000 мс | <100 мс |
| GPU utilization | не потрібен | потрібен GPU (A10G/A100) |
| Вартість на млн токенів | висока | низька (власне обладнання) |
| Контроль версій | автоматично | повний |
Для вибору відповідного варіанту розгортання порівняємо Docker та Kubernetes:
| Параметр | Docker Compose | Kubernetes (k3s) |
|---|---|---|
| Складність | низька | середня |
| Масштабування | ручне | автоматичне |
| Self-healing | немає | є |
| Підходить для | тести, dev | production |
Self-hosted варіант економить до 50% бюджету при високому навантаженні.
Мінімальні вимоги: CPU 4 vCPU, RAM 8 GB — якщо використовуєте зовнішні LLM; для self-hosted LLM — 8 vCPU, 32 GB RAM, GPU з 24+ GB VRAM (RTX 3090/4090, A10G, A100). Рекомендуємо Kubernetes (k3s або full K8s) для production, Docker Compose для тестового середовища. PostgreSQL для стану, Redis для черг та сесій. Traefik як reverse proxy з Let's Encrypt SSL.
Приклад конфігурації для production
Для сервера з NVIDIA A10G (24 GB VRAM) використовуємо vLLM з tensor parallelism 2 для LLaMA 3 70B, налаштовуємо Kubernetes HPA на основі GPU utilization, а резервне копіювання PostgreSQL виконуємо щогодини з retention 7 днів. Моніторинг через Prometheus + Grafana з дашбордами для GPU memory та latency p99.Як забезпечується безпека даних при self-hosted розгортанні?
Безпека при self-hosted досягається ізоляцією мережі, шифруванням у спокої та в транзиті. Ми налаштовуємо HashiCorp Vault для зберігання секретів, ротацію ключів, а також щоденне резервне копіювання PostgreSQL на S3 (MinIO або AWS S3) з retention 30 днів. Всі дані залишаються на вашому сервері. Додатково можна налаштувати WAF та обмеження доступу за IP. Для LLM ми використовуємо квантування AWQ для зменшення пам'яті без значної втрати точності, а також RAG (retrieval-augmented generation) із власними документами.
Процес роботи
- Аналіз. Вивчаємо навантаження, сценарії використання, compliance requirements.
- Проектування. Схема мережі, вибір LLM, конфігурація агентів.
- Реалізація. Встановлення стеку, CI/CD (GitLab + ArgoCD), розгортання кластера з підтримкою canary deployments.
- Тестування. Навантажувальне тестування (k6, JMeter), перевірка backup та recovery.
- Деплой та моніторинг. Передача доступів, навчання ваших інженерів, запуск Alertmanager з кастомними правилами.
Щоденний backup PostgreSQL на S3 (MinIO або AWS S3). Retention — 30 днів. Відновлення документоване та протестоване.
Що входить в роботу
- Документація з архітектури та конфігурації
- Доступи до сервера, моніторингу та CI/CD
- Навчання команди (2–3 сесії по 1 годині)
- Технічна підтримка 3 місяці після деплою
Гарантуємо стабільну роботу: через 3 місяці після здачі система працює без простоїв. Наш досвід — 5+ років в AI, 15+ проектів з розгортання LLM. Сертифіковані інженери (Kubernetes, NVIDIA). Замовте консультацію — ми оцінимо ваш проект і запропонуємо оптимальну конфігурацію. Отримайте виробничу інфраструктуру під вашим повним контролем. Зв'яжіться з нами для безкоштовного аудиту вашої інфраструктури.
Терміни
Базова установка займає 3–5 днів. Повна production-настройка з моніторингом та backup — 1,5–2 тижні. Вартість розраховується індивідуально — пишіть нам!
Офіційна документація OpenClaw рекомендує ті ж практики для production.