Вопрос проверяет практический опыт эксплуатации ML-систем в изолированной инфраструктуре заказчика.
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.
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 наблюдаемость
Нет централизованных облачных метрик
Сложнее собирать логи и трассировки
Обновления и релизы
Нельзя быстро выкатить фикс
Часто требуется участие заказчика
Долгие циклы согласований
Аппаратные ограничения
Разные GPU и CPU
Несовместимые драйверы
Ограничения по памяти
Поддержка и диагностика
Нет прямого доступа к системе
Трудно воспроизвести проблему локально
Краткий вывод:
On-premise ML-сервисы требуют повышенного внимания к автоматизации, логированию и документации, иначе эксплуатация становится крайне дорогой.
