Міграція AI-рішення між хмарними провайдерами

Міграція AI-рішення між хмарними провайдерами

Міграція AI-workload між AWS, GCP та Azure — нетривіальне завдання: потрібно перенести не лише код та моделі, а й дані, інфраструктуру навчання, інференс-сервіси та інтегровані managed services. При цьому важливо мінімізувати downtime та уникнути деградації якості моделі.

Типові причини міграції

• Cost optimization: різниця у вартості GPU spot instances досягає 30-40%
• Vendor lock-in reduction: зниження залежності від пропрієтарних сервісів
• Compliance: вимоги до розташування даних (data residency)
• Performance: конкретна хмара пропонує найкращий GPU (H100 доступні у різних провайдерів у різний час)

Аудит перед міграцією

Cloud-specific dependencies checklist:
□ Managed ML services (SageMaker / Vertex AI / Azure ML)
□ Data storage (S3 / GCS / Azure Blob)
□ Container registry (ECR / GCR / ACR)
□ Message queues (SQS+SNS / Pub/Sub / Event Hub)
□ Database services (RDS / Cloud SQL / Azure Database)
□ Secrets management (Secrets Manager / Secret Manager / Key Vault)
□ Monitoring (CloudWatch / Cloud Monitoring / Azure Monitor)
□ Networking (VPC, security groups, DNS)

Стратегія міграції

Strangler Fig pattern — поступова заміна, не big bang:

1. Підняти паралельну інфраструктуру в новій хмарі
2. Перенести non-critical workload (batch training)
3. Налаштувати shadow deployment: inference в обох хмарах
4. Поступово переключити трафік (canary migration)
5. Вивести стару інфраструктуру

Абстракція від cloud-specific API

# Cloud-agnostic storage abstraction
from abc import ABC, abstractmethod

class ObjectStorage(ABC):
    @abstractmethod
    def upload(self, local_path: str, remote_path: str): ...

    @abstractmethod
    def download(self, remote_path: str, local_path: str): ...

class S3Storage(ObjectStorage):
    def __init__(self, bucket: str, region: str = "us-east-1"):
        self.client = boto3.client('s3', region_name=region)
        self.bucket = bucket

    def upload(self, local_path: str, remote_path: str):
        self.client.upload_file(local_path, self.bucket, remote_path)

class GCSStorage(ObjectStorage):
    def __init__(self, bucket: str):
        self.client = storage.Client()
        self.bucket = self.client.bucket(bucket)

    def upload(self, local_path: str, remote_path: str):
        blob = self.bucket.blob(remote_path)
        blob.upload_from_filename(local_path)

# Переключение через конфиг
storage = S3Storage("my-bucket") if CLOUD == "aws" else GCSStorage("my-bucket")

Перенесення даних

# AWS S3 → GCS через Storage Transfer Service (Google)
gcloud transfer jobs create \
  --source-agent-pool=aws-pool \
  --aws-source-bucket=my-aws-bucket \
  --destination-bucket=my-gcs-bucket \
  --do-not-delete-from-source

# Для больших датасетов (>TB): gsutil -m rsync -r
gsutil -m rsync -r s3://source-bucket gs://dest-bucket

Тестування після міграції

Обов'язкова перевірка: відтворюваність передбачень моделі — ті самі вхідні дані повинні давати ідентичний результат (з урахуванням стохастичності). Різниця у розподілі передбачень між старим та новим оточенням сигналізує про проблеми із відтворюваністю. Порівняння метрик на hold-out датасеті має показувати < 0.1% розбіжності.

Типовий термін: 4-8 тижнів для full-scale AI платформи з ML pipelines, Feature Store та інференс-сервісами.