#onpremise — Public Fediverse posts

Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало. Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.

https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1040438/

#ai #llm #enterprise #ai_agent #bpm #автоматизация #автоматизация_процессов #onpremise #lowcode

Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало. Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.

https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1040438/

#ai #llm #enterprise #ai_agent #bpm #автоматизация #автоматизация_процессов #onpremise #lowcode

Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало. Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.

https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1040438/

#ai #llm #enterprise #ai_agent #bpm #автоматизация #автоматизация_процессов #onpremise #lowcode

Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало. Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.

https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1040438/

#ai #llm #enterprise #ai_agent #bpm #автоматизация #автоматизация_процессов #onpremise #lowcode

Our engineers loaded OJI — our physical AI machine (3 GPUs, 72GB RAM) — into a tracked vehicle at 5,900ft altitude in the snow.

No cloud. No SaaS. Hardware you own, deployed on your premises.

Running on it: Agent Smith, our autonomous agent framework.

In 2026, the real DLP risk is your team using ChatGPT with sensitive data. The fix isn't a policy. It's a sovereign alternative. Ours is ready.

#SovereignAI #OpenSource #AIPrivacy #OnPremise #AIAgents

Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре. Жемал Хамидун, Head of AI

https://habr.com/ru/articles/1035766/

#корпоративный_ИИ #информационная_безопасность #152ФЗ #LLM #ChatGPT #Claude #API #onpremise #AI_governance #AlpinaGPT

Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре. Жемал Хамидун, Head of AI

https://habr.com/ru/articles/1035766/

#корпоративный_ИИ #информационная_безопасность #152ФЗ #LLM #ChatGPT #Claude #API #onpremise #AI_governance #AlpinaGPT

Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре. Жемал Хамидун, Head of AI

https://habr.com/ru/articles/1035766/

#корпоративный_ИИ #информационная_безопасность #152ФЗ #LLM #ChatGPT #Claude #API #onpremise #AI_governance #AlpinaGPT

Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре. Жемал Хамидун, Head of AI

https://habr.com/ru/articles/1035766/

#корпоративный_ИИ #информационная_безопасность #152ФЗ #LLM #ChatGPT #Claude #API #onpremise #AI_governance #AlpinaGPT

Импортозамещение ВКС: миссия выполнена?

Экстренная ситуация на рынке ВКС в 2022–2023 годах ставила только один вопрос «Куда бежать с Cisco, Polycom и MS Teams?». Но первая волна импортозамещения прошла. Ситуация стала куда спокойнее – и сложнее одновременно. На первый план вышли другие вопросы: зрелость продуктов, удобство эксплуатации, масштабирование, безопасность и интеграция в корпоративную ИТ-архитектуру. А компании, внедрившие российские решения сейчас их меняют – на другие российские. Самое время обновить наш первый гайд по выбору ВКС и посмотреть как сегодня выглядит рынок. В новой статье честно разобрали, на чем сейчас реально строить корпоративную коммуникацию и что делать с западными «зомби-инсталляциями». С цифрами, рекомендациями и сравнительными таблицами по вендорам.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/1035140/

#видеоконференцсвязь #вкс #унифицированные_коммуникации #onpremise #enterprise #zoom #microsoft_teams #google_meet #импортозамещение #российское_по

Импортозамещение ВКС: миссия выполнена?

Экстренная ситуация на рынке ВКС в 2022–2023 годах ставила только один вопрос «Куда бежать с Cisco, Polycom и MS Teams?». Но первая волна импортозамещения прошла. Ситуация стала куда спокойнее – и сложнее одновременно. На первый план вышли другие вопросы: зрелость продуктов, удобство эксплуатации, масштабирование, безопасность и интеграция в корпоративную ИТ-архитектуру. А компании, внедрившие российские решения сейчас их меняют – на другие российские. Самое время обновить наш первый гайд по выбору ВКС и посмотреть как сегодня выглядит рынок. В новой статье честно разобрали, на чем сейчас реально строить корпоративную коммуникацию и что делать с западными «зомби-инсталляциями». С цифрами, рекомендациями и сравнительными таблицами по вендорам.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/1035140/

#видеоконференцсвязь #вкс #унифицированные_коммуникации #onpremise #enterprise #zoom #microsoft_teams #google_meet #импортозамещение #российское_по

Импортозамещение ВКС: миссия выполнена?

Экстренная ситуация на рынке ВКС в 2022–2023 годах ставила только один вопрос «Куда бежать с Cisco, Polycom и MS Teams?». Но первая волна импортозамещения прошла. Ситуация стала куда спокойнее – и сложнее одновременно. На первый план вышли другие вопросы: зрелость продуктов, удобство эксплуатации, масштабирование, безопасность и интеграция в корпоративную ИТ-архитектуру. А компании, внедрившие российские решения сейчас их меняют – на другие российские. Самое время обновить наш первый гайд по выбору ВКС и посмотреть как сегодня выглядит рынок. В новой статье честно разобрали, на чем сейчас реально строить корпоративную коммуникацию и что делать с западными «зомби-инсталляциями». С цифрами, рекомендациями и сравнительными таблицами по вендорам.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/1035140/

#видеоконференцсвязь #вкс #унифицированные_коммуникации #onpremise #enterprise #zoom #microsoft_teams #google_meet #импортозамещение #российское_по

Импортозамещение ВКС: миссия выполнена?

Экстренная ситуация на рынке ВКС в 2022–2023 годах ставила только один вопрос «Куда бежать с Cisco, Polycom и MS Teams?». Но первая волна импортозамещения прошла. Ситуация стала куда спокойнее – и сложнее одновременно. На первый план вышли другие вопросы: зрелость продуктов, удобство эксплуатации, масштабирование, безопасность и интеграция в корпоративную ИТ-архитектуру. А компании, внедрившие российские решения сейчас их меняют – на другие российские. Самое время обновить наш первый гайд по выбору ВКС и посмотреть как сегодня выглядит рынок. В новой статье честно разобрали, на чем сейчас реально строить корпоративную коммуникацию и что делать с западными «зомби-инсталляциями». С цифрами, рекомендациями и сравнительными таблицами по вендорам.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/1035140/

#видеоконференцсвязь #вкс #унифицированные_коммуникации #onpremise #enterprise #zoom #microsoft_teams #google_meet #импортозамещение #российское_по

ASOC на коленке: как я навайбкодил замену DefectDojo для своих задач с обогащением из БДУ ФСТЭК

Когда я начал разбираться, чем в open source можно закрыть задачу ASOC / Vulnerability Management, выбор оказался довольно грустным. По сути единственный известный вариант это DefectDojo. Сам я его в production не тащил, но от коллег регулярно слышал одну и ту же боль: на больших объёмах findings он начинает захлёбываться, в UI быстро не хочется заходить, а аналогов с человеческим интерфейсом и БДУ ФСТЭК «из коробки» в open source я просто не нашёл. Так и появилась моя ASOC-платформа: Go + PostgreSQL + Redis Streams + React, развёртывание одной командой docker compose up , миллион findings без тормозов (почти), обогащение из 7 источников, формула приоритизации, которая учитывает не только CVSS, но ещё EPSS, CISA KEV и БДУ ФСТЭК. В статье расскажу про архитектурные решения, грабли и почему я выкинул ORM ещё до первой строчки SQL. Это не статья про готовый коммерческий продукт и не пиар-релиз. Скорее разбор того, как и почему был спроектирован Red Lycoris , open source платформа для централизованного хранения, дедупликации, обогащения и приоритизации уязвимостей. Я делаю её один, и если кому-то она пригодится, буду только рад. Если найдёте, где я ошибся в архитектуре, буду рад вдвойне.

https://habr.com/ru/articles/1033530/

#ASOC #AppSec #DevSecOps #DefectDojo #vulnerability_management #БДУ_ФСТЭК #onpremise #airgapped #Go #PostgreSQL

ASOC на коленке: как я навайбкодил замену DefectDojo для своих задач с обогащением из БДУ ФСТЭК

Когда я начал разбираться, чем в open source можно закрыть задачу ASOC / Vulnerability Management, выбор оказался довольно грустным. По сути единственный известный вариант это DefectDojo. Сам я его в production не тащил, но от коллег регулярно слышал одну и ту же боль: на больших объёмах findings он начинает захлёбываться, в UI быстро не хочется заходить, а аналогов с человеческим интерфейсом и БДУ ФСТЭК «из коробки» в open source я просто не нашёл. Так и появилась моя ASOC-платформа: Go + PostgreSQL + Redis Streams + React, развёртывание одной командой docker compose up , миллион findings без тормозов (почти), обогащение из 7 источников, формула приоритизации, которая учитывает не только CVSS, но ещё EPSS, CISA KEV и БДУ ФСТЭК. В статье расскажу про архитектурные решения, грабли и почему я выкинул ORM ещё до первой строчки SQL. Это не статья про готовый коммерческий продукт и не пиар-релиз. Скорее разбор того, как и почему был спроектирован Red Lycoris , open source платформа для централизованного хранения, дедупликации, обогащения и приоритизации уязвимостей. Я делаю её один, и если кому-то она пригодится, буду только рад. Если найдёте, где я ошибся в архитектуре, буду рад вдвойне.

https://habr.com/ru/articles/1033530/

#ASOC #AppSec #DevSecOps #DefectDojo #vulnerability_management #БДУ_ФСТЭК #onpremise #airgapped #Go #PostgreSQL

ASOC на коленке: как я навайбкодил замену DefectDojo для своих задач с обогащением из БДУ ФСТЭК

Когда я начал разбираться, чем в open source можно закрыть задачу ASOC / Vulnerability Management, выбор оказался довольно грустным. По сути единственный известный вариант это DefectDojo. Сам я его в production не тащил, но от коллег регулярно слышал одну и ту же боль: на больших объёмах findings он начинает захлёбываться, в UI быстро не хочется заходить, а аналогов с человеческим интерфейсом и БДУ ФСТЭК «из коробки» в open source я просто не нашёл. Так и появилась моя ASOC-платформа: Go + PostgreSQL + Redis Streams + React, развёртывание одной командой docker compose up , миллион findings без тормозов (почти), обогащение из 7 источников, формула приоритизации, которая учитывает не только CVSS, но ещё EPSS, CISA KEV и БДУ ФСТЭК. В статье расскажу про архитектурные решения, грабли и почему я выкинул ORM ещё до первой строчки SQL. Это не статья про готовый коммерческий продукт и не пиар-релиз. Скорее разбор того, как и почему был спроектирован Red Lycoris , open source платформа для централизованного хранения, дедупликации, обогащения и приоритизации уязвимостей. Я делаю её один, и если кому-то она пригодится, буду только рад. Если найдёте, где я ошибся в архитектуре, буду рад вдвойне.

https://habr.com/ru/articles/1033530/

#ASOC #AppSec #DevSecOps #DefectDojo #vulnerability_management #БДУ_ФСТЭК #onpremise #airgapped #Go #PostgreSQL

ASOC на коленке: как я навайбкодил замену DefectDojo для своих задач с обогащением из БДУ ФСТЭК

Когда я начал разбираться, чем в open source можно закрыть задачу ASOC / Vulnerability Management, выбор оказался довольно грустным. По сути единственный известный вариант это DefectDojo. Сам я его в production не тащил, но от коллег регулярно слышал одну и ту же боль: на больших объёмах findings он начинает захлёбываться, в UI быстро не хочется заходить, а аналогов с человеческим интерфейсом и БДУ ФСТЭК «из коробки» в open source я просто не нашёл. Так и появилась моя ASOC-платформа: Go + PostgreSQL + Redis Streams + React, развёртывание одной командой docker compose up , миллион findings без тормозов (почти), обогащение из 7 источников, формула приоритизации, которая учитывает не только CVSS, но ещё EPSS, CISA KEV и БДУ ФСТЭК. В статье расскажу про архитектурные решения, грабли и почему я выкинул ORM ещё до первой строчки SQL. Это не статья про готовый коммерческий продукт и не пиар-релиз. Скорее разбор того, как и почему был спроектирован Red Lycoris , open source платформа для централизованного хранения, дедупликации, обогащения и приоритизации уязвимостей. Я делаю её один, и если кому-то она пригодится, буду только рад. Если найдёте, где я ошибся в архитектуре, буду рад вдвойне.

https://habr.com/ru/articles/1033530/

#ASOC #AppSec #DevSecOps #DefectDojo #vulnerability_management #БДУ_ФСТЭК #onpremise #airgapped #Go #PostgreSQL

Как мы собрали локальный AI-сервер на 4× RTX 4090 с водянкой — кейс для крупного клиента

Авантюра на 4× RTX 4090, два блока питания и водяное охлаждение - машину, которую мы собрали для крупного клиента, еле-еле подняли вдвоём. История о том, как мы собрали махину в 96 GB VRAM. Внутри - полная сборка и бенчмарки популярных моделей.

https://habr.com/ru/articles/1032698/

#RTX_4090 #vLLM #onpremise #локальный_AI_сервер #локальный_ИИ_сервер #водяное_охлаждение #LLM_inference #GPU_сервер #речевая____
__аналитика #selfhosted_LLM

Как мы собрали локальный AI-сервер на 4× RTX 4090 с водянкой — кейс для крупного клиента

Авантюра на 4× RTX 4090, два блока питания и водяное охлаждение - машину, которую мы собрали для крупного клиента, еле-еле подняли вдвоём. История о том, как мы собрали махину в 96 GB VRAM. Внутри - полная сборка и бенчмарки популярных моделей.

https://habr.com/ru/articles/1032698/

#RTX_4090 #vLLM #onpremise #локальный_AI_сервер #локальный_ИИ_сервер #водяное_охлаждение #LLM_inference #GPU_сервер #речевая____
__аналитика #selfhosted_LLM

Как мы собрали локальный AI-сервер на 4× RTX 4090 с водянкой — кейс для крупного клиента

Авантюра на 4× RTX 4090, два блока питания и водяное охлаждение - машину, которую мы собрали для крупного клиента, еле-еле подняли вдвоём. История о том, как мы собрали махину в 96 GB VRAM. Внутри - полная сборка и бенчмарки популярных моделей.

https://habr.com/ru/articles/1032698/

#RTX_4090 #vLLM #onpremise #локальный_AI_сервер #локальный_ИИ_сервер #водяное_охлаждение #LLM_inference #GPU_сервер #речевая____
__аналитика #selfhosted_LLM

Как мы собрали локальный AI-сервер на 4× RTX 4090 с водянкой — кейс для крупного клиента

Авантюра на 4× RTX 4090, два блока питания и водяное охлаждение - машину, которую мы собрали для крупного клиента, еле-еле подняли вдвоём. История о том, как мы собрали махину в 96 GB VRAM. Внутри - полная сборка и бенчмарки популярных моделей.

https://habr.com/ru/articles/1032698/

#RTX_4090 #vLLM #onpremise #локальный_AI_сервер #локальный_ИИ_сервер #водяное_охлаждение #LLM_inference #GPU_сервер #речевая____
__аналитика #selfhosted_LLM

Réduire coûts cloud data : right-sizing, spot instances, data lakes vs data warehouses. Exemple : -120k€/an. #DataEngineering #Cloud #OnPremise #Optimisation #Tech ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_dataengineering-cloud-onpremise-share-7454441711260487681-FiGn

Réduire coûts cloud data : right-sizing, spot instances, data lakes vs data warehouses. Exemple : -120k€/an. #DataEngineering #Cloud #OnPremise #Optimisation #Tech ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_dataengineering-cloud-onpremise-share-7454441711260487681-FiGn

Réduire coûts cloud data : right-sizing, spot instances, data lakes vs data warehouses. Exemple : -120k€/an. #DataEngineering #Cloud #OnPremise #Optimisation #Tech ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_dataengineering-cloud-onpremise-share-7454441711260487681-FiGn

Réduire coûts cloud data : right-sizing, spot instances, data lakes vs data warehouses. Exemple : -120k€/an. #DataEngineering #Cloud #OnPremise #Optimisation #Tech ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_dataengineering-cloud-onpremise-share-7454441711260487681-FiGn

Réduire coûts cloud data : right-sizing, spot instances, data lakes vs data warehouses. Exemple : -120k€/an. #DataEngineering #Cloud #OnPremise #Optimisation #Tech ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_dataengineering-cloud-onpremise-share-7454441711260487681-FiGn

Сколько стоит внедрить AI？Отвечаем с LCOAI

Компании во многих отраслях переходят от AI-экспериментов к масштабным внедрениям, сталкиваясь с трудностями в оценке сопутствующих издержек. Традиционные фин.модели не всегда отражают экономическую сложность развертывания и сопровождения AI решений, что приводит к заблуждениям в сравнении альтернативных вариантов решений. В сегодняшней статье разберем LCOAI - адаптированный для AI подход к оценке стоимости владения цифровым продуктом - и ответим на вопрос "Сколько же стоит внедрить этот ваш ИИ?“.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/1027748/

#ai #tco #capex #opex #lcoai #cloud #onpremise #product_management #infrastructure #scaling

Сколько стоит внедрить AI？Отвечаем с LCOAI

Компании во многих отраслях переходят от AI-экспериментов к масштабным внедрениям, сталкиваясь с трудностями в оценке сопутствующих издержек. Традиционные фин.модели не всегда отражают экономическую сложность развертывания и сопровождения AI решений, что приводит к заблуждениям в сравнении альтернативных вариантов решений. В сегодняшней статье разберем LCOAI - адаптированный для AI подход к оценке стоимости владения цифровым продуктом - и ответим на вопрос "Сколько же стоит внедрить этот ваш ИИ?“.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/1027748/

#ai #tco #capex #opex #lcoai #cloud #onpremise #product_management #infrastructure #scaling

Сколько стоит внедрить AI？Отвечаем с LCOAI

Компании во многих отраслях переходят от AI-экспериментов к масштабным внедрениям, сталкиваясь с трудностями в оценке сопутствующих издержек. Традиционные фин.модели не всегда отражают экономическую сложность развертывания и сопровождения AI решений, что приводит к заблуждениям в сравнении альтернативных вариантов решений. В сегодняшней статье разберем LCOAI - адаптированный для AI подход к оценке стоимости владения цифровым продуктом - и ответим на вопрос "Сколько же стоит внедрить этот ваш ИИ?“.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/1027748/

#ai #tco #capex #opex #lcoai #cloud #onpremise #product_management #infrastructure #scaling

Сколько стоит внедрить AI？Отвечаем с LCOAI

Компании во многих отраслях переходят от AI-экспериментов к масштабным внедрениям, сталкиваясь с трудностями в оценке сопутствующих издержек. Традиционные фин.модели не всегда отражают экономическую сложность развертывания и сопровождения AI решений, что приводит к заблуждениям в сравнении альтернативных вариантов решений. В сегодняшней статье разберем LCOAI - адаптированный для AI подход к оценке стоимости владения цифровым продуктом - и ответим на вопрос "Сколько же стоит внедрить этот ваш ИИ?“.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/1027748/

#ai #tco #capex #opex #lcoai #cloud #onpremise #product_management #infrastructure #scaling

AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

https://habr.com/ru/articles/1024216/

#ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

https://habr.com/ru/articles/1024216/

#ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

https://habr.com/ru/articles/1024216/

#ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

AI-ready ITSM: платформа или коробка – и почему это главный вопрос 2026 года

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester , компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

https://habr.com/ru/articles/1024216/

#ITSM #GenAI #Agentic_AI #LLM #RAG #Enterprise_AI #AIOps #Service_Desk #Automation #Onpremise

Digitale Souveränität jetzt sichern

https://blog.infinito.nexus/blog/2026/04/11/digitale-souveranitat-jetzt-sichern/

Digitale Souveränität jetzt sichern

https://blog.infinito.nexus/blog/2026/04/11/digitale-souveranitat-jetzt-sichern/

Digitale Souveränität jetzt sichern

https://blog.infinito.nexus/blog/2026/04/11/digitale-souveranitat-jetzt-sichern/

Digitale Souveränität jetzt sichern

https://blog.infinito.nexus/blog/2026/04/11/digitale-souveranitat-jetzt-sichern/

FinOps на практике: когда облачный счет перестает быть черным ящиком

Меня зовут Дмитрий Деев, я руководитель отдела IT-инфраструктуры в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В рамках нашего подкаста я поговорил с Ильей Кочневым, директором сопровождения информационных технологий в Lamoda Tech. Илья - более 20 лет в эксплуатации, начинал юникс-инженером, строил инфраструктуры в банках, нефтянке, e-commerce, открывал дата-центры в нескольких странах, мигрировал в облака, из облаков и между облаками. Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

https://habr.com/ru/articles/1016764/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

FinOps на практике: когда облачный счет перестает быть черным ящиком

Меня зовут Дмитрий Деев, я руководитель отдела IT-инфраструктуры в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В рамках нашего подкаста я поговорил с Ильей Кочневым, директором сопровождения информационных технологий в Lamoda Tech. Илья - более 20 лет в эксплуатации, начинал юникс-инженером, строил инфраструктуры в банках, нефтянке, e-commerce, открывал дата-центры в нескольких странах, мигрировал в облака, из облаков и между облаками. Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

https://habr.com/ru/articles/1016764/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

FinOps на практике: когда облачный счет перестает быть черным ящиком

Меня зовут Дмитрий Деев, я руководитель отдела IT-инфраструктуры в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В рамках нашего подкаста я поговорил с Ильей Кочневым, директором сопровождения информационных технологий в Lamoda Tech. Илья - более 20 лет в эксплуатации, начинал юникс-инженером, строил инфраструктуры в банках, нефтянке, e-commerce, открывал дата-центры в нескольких странах, мигрировал в облака, из облаков и между облаками. Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

https://habr.com/ru/articles/1016764/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

FinOps на практике: когда облачный счет перестает быть черным ящиком

Меня зовут Дмитрий Деев, я руководитель отдела IT-инфраструктуры в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В рамках нашего подкаста я поговорил с Ильей Кочневым, директором сопровождения информационных технологий в Lamoda Tech. Илья - более 20 лет в эксплуатации, начинал юникс-инженером, строил инфраструктуры в банках, нефтянке, e-commerce, открывал дата-центры в нескольких странах, мигрировал в облака, из облаков и между облаками. Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

https://habr.com/ru/articles/1016764/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Оптимизация потребления ресурсов: где теряются мощности и как внедрять FinOps без боли (часть 5 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech , IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления. Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

https://habr.com/ru/articles/1015662/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Как прогнозировать потребление ресурсов и планировать ИТ-бюджет (часть 4 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я рассказывал, как мы собираем и считаем потребление вычислительных ресурсов, а теперь хочу перейти к следующему шагу - планированию ИТ-бюджета на базе этих данных. Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:

https://habr.com/ru/articles/1015660/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Оптимизация потребления ресурсов: где теряются мощности и как внедрять FinOps без боли (часть 5 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech , IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления. Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

https://habr.com/ru/articles/1015662/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Как прогнозировать потребление ресурсов и планировать ИТ-бюджет (часть 4 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я рассказывал, как мы собираем и считаем потребление вычислительных ресурсов, а теперь хочу перейти к следующему шагу - планированию ИТ-бюджета на базе этих данных. Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:

https://habr.com/ru/articles/1015660/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Оптимизация потребления ресурсов: где теряются мощности и как внедрять FinOps без боли (часть 5 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech , IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления. Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

https://habr.com/ru/articles/1015662/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Как прогнозировать потребление ресурсов и планировать ИТ-бюджет (часть 4 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я рассказывал, как мы собираем и считаем потребление вычислительных ресурсов, а теперь хочу перейти к следующему шагу - планированию ИТ-бюджета на базе этих данных. Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:

https://habr.com/ru/articles/1015660/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise

Оптимизация потребления ресурсов: где теряются мощности и как внедрять FinOps без боли (часть 5 из 5)

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech , IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления. Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

https://habr.com/ru/articles/1015662/

#FinOps #облако #инфраструктура #амортизация #TCO #облачные_расходы #оптимизация_затрат #onpremise