CNewsMarket
приступает к подготовке обзора

Платформы Kubernetes для ИИ и машинного обучения 2025

Возможности платформ Kubernetes, такие как удобная оркестрация и управление ресурсами, широко востребованы для работ в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и обучения моделей. Достаточно ресурсоемкие задачи масштабирования моделей для машинного обучения с непостоянной нагрузкой нуждаются в эффективном распределении всей задействованной мощности (CPU и GPU) с целью рационализации загрузки ИТ-инфраструктуры.

Аналитики CNewsMarket рассматривают функциональные возможности провайдеров Kubernetes по управлению графическими процессорами для обучения моделей, включая задачи масштабирования нагрузок, мониторинга состояния контейнеров и автоматического восстановления работоспособности служб после сбоев, совместимости с ML-фреймворками и ряд других параметров.

В рамках обзора формируется рейтинг платформ Kubernetes для задач искусственного интеллекта и обучения моделей.

В основе рейтинга лежит балльная система оценки по ряду критериев. Баллы начисляются на основании данных из заполненных анкет либо открытых источников. Итоговое место поставщика рассчитывается как сумма набранных баллов за оцениваемые критерии.

Участие в обзоре

Мы приглашаем к сотрудничеству российских разработчиков платформ Kubernetes. Участники обзора получают возможность рассказать о своих проектах, достижениях и компетенциях, поделиться мнением о ситуации на рынке.

Аналитические обзоры CNews традиционно пользуются большим читательским интересом. Планируемая целевая аудитория обзора составит более 10 тыс. читателей.

array(29) { ["id"]=> string(4) "1200" ["date"]=> string(19) "2025-08-31 21:51:25" ["name"]=> string(85) "Платформы Kubernetes для ИИ и машинного обучения 2025" ["text"]=> string(0) "" ["pre_release"]=> string(0) "" ["image"]=> string(0) "" ["banner_image"]=> string(59) "https://www.cnews.ru/img/design2008/analitics/CNewsLogo.gif" ["banner_url"]=> string(15) "//cna.cnews.ru/" ["translit"]=> string(41) "platformy_kubernetes_dlya_ii_i_mashinnogo" ["type"]=> string(1) "1" ["theme_id"]=> string(1) "3" ["footer"]=> string(0) "" ["users_user_id"]=> string(3) "664" ["preview_desription"]=> NULL ["review_status"]=> string(1) "0" ["banner_right_image"]=> string(0) "" ["banner_right_url"]=> string(0) "" ["review_render_result"]=> NULL ["left_banner_code"]=> NULL ["main_static_url"]=> string(0) "" ["review_inserted"]=> string(19) "2025-08-31 21:51:25" ["review_updated"]=> string(19) "2025-08-31 21:59:07" ["image_source"]=> NULL ["search_text"]=> NULL ["review_desc"]=> string(1) "1" ["order_number"]=> string(0) "" ["image_share"]=> string(0) "" ["image_vk"]=> string(0) "" ["author_name"]=> NULL }
array(19) { ["reviews_id"]=> string(4) "1200" ["desc_background"]=> string(64) "https://static.cnews.ru/img/market/2025/08/31/ai-ml_2000-862.jpg" ["desc_author"]=> string(11) "CNewsMarket" ["desc_image"]=> string(60) "https://static.cnews.ru/img/market/2025/08/31/ai_364-365.jpg" ["desc_text1"]=> string(1396) "

Возможности платформ Kubernetes, такие как удобная оркестрация и управление ресурсами, широко востребованы для работ в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и обучения моделей. Достаточно ресурсоемкие задачи масштабирования моделей для машинного обучения с непостоянной нагрузкой нуждаются в эффективном распределении всей задействованной мощности (CPU и GPU) с целью рационализации загрузки ИТ-инфраструктуры.

Аналитики CNewsMarket рассматривают функциональные возможности провайдеров Kubernetes по управлению графическими процессорами для обучения моделей, включая задачи масштабирования нагрузок, мониторинга состояния контейнеров и автоматического восстановления работоспособности служб после сбоев, совместимости с ML-фреймворками и ряд других параметров.

" ["desc_text2"]=> string(666) "

В рамках обзора формируется рейтинг платформ Kubernetes для задач искусственного интеллекта и обучения моделей.

В основе рейтинга лежит балльная система оценки по ряду критериев. Баллы начисляются на основании данных из заполненных анкет либо открытых источников. Итоговое место поставщика рассчитывается как сумма набранных баллов за оцениваемые критерии.

" ["desc_text3"]=> string(799) "

Вопросы для обсуждения

  • Обзор лучших практик работы с искусственным интеллектом и машинным обучением на базе платформ Kubernetes
  • Рабочие методики рационального использования мощностей для обучения ИИ-моделей
  • Специфика обеспечения кибербезопасности при работе с ИИ/ML-проектами
  • Выстраиваем экосистему специализированных решений и фреймворков для машинного обучения
" ["desc_text4"]=> string(1501) "

Обзор по данной тематике выходит впервые, поэтому мы продемонстрируем структуру и возможности на другом примере:

" ["desc_text5"]=> string(676) "

Мы приглашаем к сотрудничеству российских разработчиков платформ Kubernetes. Участники обзора получают возможность рассказать о своих проектах, достижениях и компетенциях, поделиться мнением о ситуации на рынке.

Аналитические обзоры CNews традиционно пользуются большим читательским интересом. Планируемая целевая аудитория обзора составит более 10 тыс. читателей.

" ["desc_row1"]=> string(188) "

Рейтинг CNewsMarket

Статьи и комментарии экспертов

Интервью с заказчиками

Кейсы и примеры

" ["desc_text6"]=> string(354) "

Анкета будет опубликована позже

Форматы и условия коммерческого участия доступны по ссылке

" ["desc_text7"]=> string(79) "

Участие в рейтинге бесплатное

" ["desc_date"]=> string(19) "октябрь 2025" ["desc_mailto"]=> string(15) "market@cnews.ru" ["is_announce"]=> NULL ["type_announce"]=> string(1) "2" ["dt_blank"]=> string(10) "0000-00-00" ["dt_review_month"]=> string(2) "10" ["dt_review_year"]=> string(4) "2025" }

Как принять участие в обзоре?

Анкета будет опубликована позже

Форматы и условия коммерческого участия доступны по ссылке

Содержание обзора

Рейтинг CNewsMarket

Статьи и комментарии экспертов

Интервью с заказчиками

Кейсы и примеры

Дата выхода обзора: октябрь 2025

Как это выглядит?

Обзор по данной тематике выходит впервые, поэтому мы продемонстрируем структуру и возможности на другом примере:

Какие темы затрагивает обзор?

Вопросы для обсуждения

  • Обзор лучших практик работы с искусственным интеллектом и машинным обучением на базе платформ Kubernetes
  • Рабочие методики рационального использования мощностей для обучения ИИ-моделей
  • Специфика обеспечения кибербезопасности при работе с ИИ/ML-проектами
  • Выстраиваем экосистему специализированных решений и фреймворков для машинного обучения
В процессе подготовки обзора содержание разделов может изменяться редакцией в одностороннем порядке.