Інтеграція з Akash Network: децентралізовані обчислення для Web3

Ми інтегруємо Akash Network у вашу інфраструктуру, щоб розміщувати AI-інференс (LLM, Stable Diffusion), blockchain-ноди (Ethereum, Cosmos), бекенди DApp та обчислювальні завдання на децентралізованому хмарі (децентралізоване хмара). Провайдери пропонують GPU/CPU потужності, клієнти керують workload через SDL-маніфести, оплата — в AKT. Ключова перевага: підтримка стандартних Docker-контейнерів без кастомного runtime, що спрощує перенесення існуючих застосунків. Типовий сценарій: ML-команді потрібно розгорнути інференс-сервер для Llama 3 на GPU, але AWS або GCP коштують дорого, а Kubernetes — надлишковий. Akash дозволяє розмістити той самий Docker-образ на децентралізованих провайдерах з економією до 90% у порівнянні з AWS (наприклад, оренда GPU RTX 3090 коштує $0.30/год проти $0.90/год на AWS p3.2xlarge). Деплой займає в середньому 30 секунд — в 3 рази швидше ніж на Kubernetes. Наприклад, при оренді GPU RTX 3090 на місяць (24/7) ви заплатите близько $216 на Akash, тоді як на AWS – $648. Це економія $432 на місяць. AI inference Akash та оренда GPU Akash – ключові сценарії використання. Автоматизація деплою Akash зменшує час налаштування.

Які кроки для деплою?

1. Створіть гаманець та поповніть його AKT.
2. Підготуйте Docker-образ та SDL-маніфест.
3. Використайте CLI або SDK для створення деплою.
4. Дочекайтеся аукціону та оберіть провайдера.
5. Запустіть lease та перевірте доступність.

SDL-маніфест: влаштування та критичність

Stack Definition Language (SDL) — YAML-формат опису деплою. Зовні нагадує docker-compose, але є відмінності, які ламають деплой без підготовки. Ось приклад маніфесту для інференс-сервера:

--- version: "2.0" services: inference-api: image: your-org/llm-inference:sha256-abc123 expose: - port: 8080 as: 80 to: - global: true env: - MODEL_PATH=/models/llama-7b - MAX_CONCURRENT=4 resources: cpu: units: 4.0 memory: size: 16Gi storage: - size: 50Gi attributes: persistent: true class: beta3 profiles: compute: inference-api: resources: cpu: units: 4 memory: size: 16Gi gpu: units: 1 attributes: vendor: nvidia: - model: rtx3090 placement: dcloud: pricing: inference-api: denom: uakt amount: 1000 deployment: inference-api: dcloud: profile: inference-api count: 1 

Документація Akash Network підкреслює важливість атрибута persistent: true для зберігання даних. Використовуйте class: beta3 (NVMe) для високого IOPS — це критично для ML-моделей та баз даних.

Підводні камені SDL:

• persistent storage — обов'язковий для даних, які мають пережити рестарт контейнера.
• Клас storage — beta3 (NVMe) значно швидше beta2 (HDD). Різниця в IOPS критична для БД та ML-моделей.
• Пінінг образу — використовуйте digest (sha256), а не тег latest. Провайдери кешують образи, і latest може відрізнятися.
• GPU-ресурси — доступні не у всіх провайдерів. Вказання конкретної моделі (rtx3090, a100) звужує пул, але гарантує сумісність.
• Відсутність health check — деплой не отримає IP, платитимете навіть за непрацюючий сервіс.
• Неправильний порт expose — застосунок буде недоступний ззовні.

Програмування деплою на Akash

Для автоматизації з вашого застосунку використовуємо Akash SDK (JavaScript) або прямі виклики REST API (Cosmos IBC). Нижче — приклад створення деплою через SDK:

import { Registry, DirectSecp256k1HdWallet } from "@cosmjs/proto-signing"; import { SigningStargateClient } from "@cosmjs/stargate"; import { MsgCreateDeployment } from "@akashnetwork/akash-api/akash/deployment/v1beta3"; const AKASH_RPC = "https://rpc.akashnet.net:443"; const AKASH_DENOM = "uakt"; async function createDeployment(sdlContent: string, walletMnemonic: string) { const wallet = await DirectSecp256k1HdWallet.fromMnemonic(walletMnemonic, { prefix: "akash", }); const [account] = await wallet.getAccounts(); const client = await SigningStargateClient.connectWithSigner(AKASH_RPC, wallet, { registry: new Registry(/* akash proto types */), }); const dseq = Math.floor(Date.now() / 1000); const msg = { typeUrl: "/akash.deployment.v1beta3.MsgCreateDeployment", value: MsgCreateDeployment.fromPartial({ id: { owner: account.address, dseq: BigInt(dseq), }, groups: parseSDLGroups(sdlContent), deposit: { denom: AKASH_DENOM, amount: "5000000" }, }), }; const result = await client.signAndBroadcast( account.address, [msg], { amount: [{ denom: AKASH_DENOM, amount: "20000" }], gas: "800000" } ); return { dseq, txHash: result.transactionHash }; } 

Після створення деплою запускається аукціон: провайдери роблять біди, клієнт обирає оптимальний та створює lease. Це асинхронний процес — потрібно підписатися на події блокчейну (WebSocket або polling).

async function watchBidsAndCreateLease(dseq: number, ownerAddress: string) { const bids = await pollBids(dseq, ownerAddress, { timeoutMs: 120000 }); if (bids.length === 0) throw new Error("No bids received"); const bestBid = bids.sort((a, b) => Number(a.bid.price.amount) - Number(b.bid.price.amount) )[0]; await createLease(bestBid.bid.bidId, wallet); await sendManifestToProvider(bestBid.bid.bidId.provider, dseq, sdlContent); } 

Керування життєвим циклом деплою

Після створення lease деплой керується через Akash Provider API — HTTP-ендпоінти провайдера. Endpoint отримується з on-chain даних провайдера.

async function getDeploymentStatus(providerAddress: string, dseq: number, owner: string) { const providerInfo = await queryProviderInfo(providerAddress); const providerHost = providerInfo.hostUri; const response = await fetch( `${providerHost}/lease/${owner}/${dseq}/1/1/status`, { headers: { Authorization: `Bearer ${await getProviderToken()}` } } ); return response.json(); } 

Для production ми інтегруємо моніторинг через Prometheus/Grafana, піднімаючи sidecar-контейнер в тому ж деплої. Регулярно перевіряємо баланс депозиту — при вичерпанні деплой завершиться. Щоб уникнути цього, налаштовуємо автоматичне поповнення депозиту через смарт-контракти.

Чи варто використовувати Akash для баз даних?

Akash підходить тільки для баз даних з реплікацією, оскільки провайдери можуть бути ненадійними. Для критичних даних краще використовувати традиційні хмари.

Навантаження, що найкраще підходять для Akash

Ціноутворення та контроль витрат

Вартість формується в uAKT за блок (~6 секунд). Для оцінки до деплою використовуйте API Cloudmos: надішліть SDL та отримайте ціну за блок. Типова ціна для ML-інференсу з GPU RTX 3090 становить кілька десятків центів на годину, що дає значну економію порівняно з хмарними провайдерами. Наприклад, оренда GPU на Akash коштує в середньому $0.30/год, тоді як на AWS аналогічний ресурс — $0.90/год. Для production налаштовуємо автоматичне поповнення депозиту — інакше деплой закривається без попередження.

Порівняння ручного та програмного деплою

Akash забезпечує деплой в 3 рази швидше, ніж Kubernetes, та в 5 разів швидше, ніж ручне налаштування серверів.

Що входить в роботу

• Аналіз вашого застосунку та підготовка SDL-маніфесту
• Розробка скриптів деплою (CLI або програмна інтеграція)
• Налаштування моніторингу та алертингу
• Інтеграція з EVM-контрактами (опціонально)
• Документація та навчання вашої команди
• Підтримка після запуску

Досвід: понад 5 років у Web3, 30+ проектів з інтеграції децентралізованих обчислень. Використовуємо Foundry, Cosmos SDK та TypeScript.

Терміни інтеграції

• Базова (ручний SDL, CLI) — від 1 до 3 днів
• Програмна (автоматичний деплой, моніторинг) — від 1 до 2 тижнів
• Повна (EVM-контракт, escrow, lifecycle) — від 3 до 5 тижнів

Оцінимо ваш проект протягом 1–2 робочих днів. Зв'яжіться з нами – обговоримо деталі. Отримайте консультацію з інтеграції Akash.