Міграція AI-рішення з хмари на On-Premise
Міграція AI з хмари на власну інфраструктуру – це інверсія стандартного шляху. Причини: міркування безпеки та compliance (заборона передачі даних у хмару), економіка при високому постійному навантаженні (owned GPU дешевше за оренду при 70%+ утилізації), вимоги до latency (edge deployment), корпоративна політика.
Економічний аналіз: коли on-premise вигідніше
Вартість оренди 8x A100 80GB в AWS (p4d.24xlarge): ~ $ 32/год або ~ $ 280,000 / рік при 100% утилізації. Вартість власного сервера DGX A100 80GB: ~$200,000 + $20,000/рік операційні витрати. При 60% утилізації власний сервер окупається за 18-24 місяці.
Архітектура on-premise ML платформи
On-Premise Infrastructure:
├── GPU Cluster (обучение)
│ ├── Training nodes: 4x DGX A100 (32 GPU)
│ └── InfiniBand network 200Gbps
├── Inference Cluster (инференс)
│ ├── Inference nodes: 4x A100/H100
│ └── 100GbE network
├── Storage
│ ├── NVMe SSD (hot data): 200TB
│ ├── HDD NAS (warm data): 2PB
│ └── Tape (cold archive)
├── Platform (Kubernetes)
│ ├── NVIDIA GPU Operator
│ ├── Kubeflow Pipelines
│ └── MLflow Tracking Server
└── Networking
├── Load Balancer (HAProxy/MetalLB)
└── Service Mesh (Istio)
Заміна cloud-managed сервісів
| Cloud Service | On-Premise Alternative |
|---|---|
| S3 | MinIO (S3-compatible) |
| SageMaker | Kubeflow + MLflow |
| RDS | PostgreSQL на bare metal |
| ElastiCache | Redis кластер |
| CloudWatch | Prometheus + Grafana |
| ECR | Harbor (container registry) |
| Secrets Manager | HashiCorp Vault |
| Lambda | Knative / OpenFaaS |
MinIO як заміна S3:
import boto3
# Код не меняется — MinIO S3-совместим
s3 = boto3.client(
's3',
endpoint_url='https://minio.internal.company.com',
aws_access_key_id='minioadmin',
aws_secret_access_key='minioadmin'
)
# Создание bucket и загрузка — идентично S3 API
s3.create_bucket(Bucket='ml-models')
s3.upload_file('model.pkl', 'ml-models', 'v1/model.pkl')
Безпека on-premise ML інфраструктури
On-premise не означає автоматичної безпеки. Необхідно: network segmentation (GPU кластер в ізольованому VLAN), mTLS між сервісами, шифрування даних at rest (LUKS для дисків), role-based access control через LDAP/AD інтеграцію, audit logging всіх дій з моделями та даними.
Гібридний підхід
Повний перехід на on-premise не завжди є оптимальним. Гібридна архітектура: навчання та дані on-premise, піковий інференс scaling через хмару (burst capacity), disaster recovery у хмарі. Це знижує capex за збереження контролю над даними.
Терміни та складність
Початкове налаштування hardware та base platform: 4-6 тижнів. Міграція існуючих ML pipelines: 8-12 тижнів. Повна операційна зрілість (моніторинг, DR, автоматизація): 4-6 місяців. Ключовим ризиком є недооцінка DevOps-навантаження: on-premise вимагає команди для підтримки інфраструктури, яку в хмарі забезпечує провайдер.