Роль в production-контуре
ML и GenAI lifecycle в Google Cloud
Сильные стороны
Vertex AI рассматривается по роли в production-контуре, совместимости с API и телеметрией, возможностям версионирования, масштабирования и автоматизации.
| Разработчик | Google Cloud |
|---|---|
| Категория | AI platform |
| Развёртывание | Cloud |
| Лицензирование | Commercial |
| Интеграции | При пилоте проверяются model API, registry, object storage, Kubernetes, OpenTelemetry, Prometheus, CI/CD и корпоративная авторизация. |
| Безопасность | Нужны тесты аутентификации, секретов, tenant isolation, журналирования, retention и обработки персональных данных. |
| Эксплуатация | Приёмка включает нагрузочный профиль, p95, ошибки, capacity, обновление без простоя, rollback, backup конфигурации и on-call runbook. |
Ограничения и риски
Проверяйте конкретную версию, поддерживаемые модели, требования к инфраструктуре, лицензирование и зрелость операций на собственном сценарии.
Как провести пилот
- Зафиксируйте модель, prompt, данные и реальный профиль запросов.
- Соберите golden set и baseline качества.
- Проверьте p50/p95, throughput, queue, ошибки и стоимость.
- Подключите traces, metrics, logs и security tests.
- Проведите canary, отказ зависимости и rollback drill.
Официальный источник: cloud.google.com ↗