Хранилище эмбеддингов: отдельная vector DB или PostgreSQL
Разбираем, где хранить эмбеддинги для AI-поиска и RAG: в PostgreSQL с pgvector или в отдельной vector DB. Сравниваем архитектуру, масштабирование, фильтры, hybrid search и эксплуатацию.
Разбираем, где хранить эмбеддинги для AI-поиска и RAG: в PostgreSQL с pgvector или в отдельной vector DB. Сравниваем архитектуру, масштабирование, фильтры, hybrid search и эксплуатацию.
Статья объясняет, почему надёжность хостинга зависит не от одного параметра, а от связки SLA, технической поддержки и архитектуры. Разбираем, как оценить риски, избежать типичных ошибок и выбрать инфраструктуру под задачи бизнеса.
Разбираем attack surface management для бизнеса: как увидеть внешний периметр со стороны интернета, какие активы проверять, с чего начать ASM и как снизить риски без лишней паники.
Практическое руководство по OpenTelemetry: как единообразно собирать traces, metrics и logs через Collector, связывать сигналы в Grafana и безопасно интегрировать стек с Prometheus, Loki и Jaeger.
Практическое руководство по построению WireGuard site-to-site между офисом, облаком и выделенными серверами: архитектура, маршрутизация, безопасность, HA, автоматизация и чеклисты внедрения.
Сравниваем Trivy, Grype и OpenVAS/GVM для сканирования контейнеров, серверов и CI/CD: сценарии применения, команды запуска, политики, remediation и типичные ошибки.
Практический разбор безопасности RAG-систем: prompt injection, утечки данных, ошибки доступа, риски векторных баз, excessive agency и инженерные меры защиты LLM-приложений.
Как распределять GPU между inference, training и batch-задачами: приоритеты, очереди, MIG, MPS, time-slicing, checkpointing, autoscaling и мониторинг для стабильной AI-инфраструктуры.
Как рассчитать стоимость одного LLM-запроса на своём сервере: инфраструктура, GPU, токены, загрузка, RAG, кэширование, пики нагрузки и практическая формула для оценки экономики.