Kubernetes для ИИ 2026
Подготовка и развертывание приложений на базе искусственного интеллекта приводит к существенному увеличению сложности вычислений и требует использования высокопроизводительной ИТ-инфраструктуры. Один из наиболее эффективных вариантов управления различными типами нагрузок, неизменно возникающих при выполнении задач обучения и обслуживания моделей, — технология Kubernetes, позволяющая гибко масштабировать ресурсы благодаря контейнеризации в контролируемых окружениях.
CNewsMarket подготовил уникальный обзор российских Kubernetes-платформ, разработанных для выполнения глубоко специализированных задач и соответствующих целому ряду особых критериев. Оценивается качество автомасштабирования кластеров, соответствие требованиям регулятора по информационной безопасности, наличие инструментов для управления и мониторинга вычислительных мощностей, а также возможность разделения прав доступа к общим ресурсам.
Подготовлено
21.01.2026
CNewsMarket: Рейтинг платформ Kubernetes для ИИ 2026
CNewsMarket сравнил российские Kubernetes-платформы.Среди критериев оценки — инструменты, характеризующие AI/ML-функциональность, а также комплексный параметр «Безопасность и отказоустойчивость».
Читать полностьюЛидеры рейтинга платформ Kubernetes для искусственного интеллекта 2026
|
Место
|
Компания
|
Платформа
|
Рейтинг
|
|---|---|---|---|
|
1
|
«Боцман» («Группа Астра»)
|
Платформа «Боцман»
|
380
|
|
2
|
Orion soft
|
Nova AI
|
300
|
|
3
|
Сбербанк Технологии
|
Platform V DropApp
|
295
|
|
4
|
MWS
|
MWS Container Platform
|
260
|
|
5
|
Timeweb Cloud
|
Платформа Timeweb
|
250
|
CNewsMarket впервые опубликовал рейтинг «Kubernetes для искусственного интеллекта»
CNewsMarket впервые опубликовал рейтинг российских платформ Kubernetes, оптимизированных для создания, масштабирования и управления моделями машинного обучения (machine learning, ML).
Платформы Kubernetes предоставляют инструментарий, необходимый для оркестрации задач, связанных с распределением нагрузок (прежде всего на процессоры, видео- и оперативную память, неизбежно возникающих в ходе работы по созданию и обучению моделей искусственного интеллекта.
Оптимизация плавающих ML-нагрузок заключается в использовании особых механизмов распределения ресурсов и перераспределения задач, например, с применением параметров запросов и лимитов.
Читать полностью