Какие сложности возникают при эксплуатации ML-сервисов у клиента on-premise

Question

On-premise эксплуатация усложняется из-за ограниченного доступа к инфраструктуре и отсутствия облачных сервисов. Обновления, мониторинг и диагностика требуют ручных или полуавтоматических процессов. Часто возникают проблемы с GPU-драйверами и версиями библиотек. Также усложняется поддержка и воспроизводимость инцидентов. Это повышает стоимость сопровождения системы.

YeaHub · Accepted Answer

В on-premise сценариях backend и ML-сервисы работают в условиях, сильно отличающихся от облака.Определение:On-premise эксплуатация — это развертывание и поддержка системы в инфраструктуре заказчика без использования публичных облаков.Основные сложности:Ограниченная наблюдаемостьНет централизованных облачных метрикСложнее собирать логи и трассировкиОбновления и релизыНельзя быстро выкатить фиксЧасто требуется участие заказчикаДолгие циклы согласованийАппаратные ограниченияРазные GPU и CPUНесовместимые драйверыОграничения по памятиПоддержка и диагностикаНет прямого доступа к системеТрудно воспроизвести проблему локальноКраткий вывод:On-premise ML-сервисы требуют повышенного внимания к автоматизации, логированию и документации, иначе эксплуатация становится крайне дорогой.