Быстрая установка и выдача VPS/VDS серверов в течение <5 минут.
Виртуальный частный сервер (VPS) с Windows
Для проектов, ориентированных на аудиторию в Российской Федерации и ближайших странах. Соблюдение 152-ФЗ.
Отлично подойдут для проектов под американскую аудиторию.
Идеальная локация для глобальных проектов. Лояльное законодательство
Эффективная защита от DDoS-атак уровня L2-L7. Многоуровневая фильтрация.
Получите готовый сервер в течение 1 рабочего дня.
Сконфигурировать сервер под заказ на новейшем серверном оборудовании.
Серверы с безлимитными каналами 1 Гбит/с, 10 Гбит/с, 20 Гбит/с и 40 Гбит/с
Высокопроизводительные серверы на AMD EPYC.
Высокопроизводительные серверы на AMD RYZEN.
Сбалансированное решение для средних и крупных проектов.
Серверы с GPU процессор для машинного обучения, 3D-моделирования, рендеринга и других ресурсоемких задач.
Узнайте больше о дата-центрах, которые использует наша компания.
Узнайте больше об использовании серверов в жизни и в бизнесе.
Больше об опыте наших клиентов.
Зарабатывайте до 35% от стоимости услуг хостинга на протяжении всего периода пребывания клиентов.
Свяжитесь с нашими специалистами, для заказа услуг или решения технических вопросов.
Ознакомиться с информацией о нашей компании, оборудовании и инфраструктуре
Как AI помогает расследовать production-инциденты: кластеризует логи, ищет аномалии, связывает метрики и traces, использует runbooks и postmortems, а также формирует проверяемые гипотезы без замены observability и инженера.
AI для FinOps помогает находить перерасход инфраструктуры, выявлять простаивающие серверы, диски, IP и GPU, анализировать аномалии трафика и приоритизировать рекомендации с учётом риска, экономии и бизнес-контекста.
Практическое руководство по созданию Private AI API на собственных серверах: архитектура gateway, доступ и квоты, маршрутизация моделей, логирование, мониторинг, биллинг, безопасность, отказоустойчивость и этапы внедрения.
Практическое руководство по AI governance: роли и зоны ответственности, политики работы с данными, оценка поставщиков, контроль качества, аудит и пошаговое внедрение системы управления ИИ за 90 дней.
Разбор устройства semantic cache для LLM: embeddings, векторный поиск, пороги сходства, TTL, инвалидация, метрики, архитектура и поэтапное внедрение для снижения затрат и задержек.
Материал объясняет, почему смена embedding-модели требует повторного создания векторов и переиндексации базы. Разбираются embedding drift, blue-green-миграция, оценка качества, наблюдаемость, rollback и планирование ресурсов.
Практическое руководство по запуску data flywheel для AI-продукта: какие данные собирать, как классифицировать ошибки, строить evals, улучшать RAG и промпты, защищать информацию и связывать качество нейросети с бизнес-результатами.
Малая языковая модель может снизить стоимость inference, ускорить ответы и упростить self-hosted-развёртывание. Материал объясняет, где SLM подходит лучше LLM, как оценивать качество и когда использовать гибридную архитектуру.
Материал объясняет, как мультимодальные нейросети анализируют документы, изображения и видео, где применяются в бизнесе, зачем нужны GPU-серверы и как организовать безопасное хранение, проверку и локальную обработку данных.
