Подводные камни ИИ-инфраструктуры: что узнаёт заказчик через полгода после запуска (и как мы предусмотрели это в ПАК)

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, я архитектор в команде Скала^р (входим в Группу Rubytech). Мы разрабатываем программно-аппаратные комплексы (ПАК) — для баз данных, динамической инфраструктуры, интеллектуального хранения данных, больших данных и отраслевых задач в госсекторе, финансах и промышленности. В этой статье — про один из самых молодых, но самых турбулентных классов ПАК в нашем портфеле: инфраструктуру под ИИ-задачи, на примере «Машины искусственного интеллекта Скала^р (Скала^р МИИ)». Формат статьи немного нетипичный для обзора продукта. Я не буду перечислять фичи по порядку — вместо этого попробую показать путь типового заказчика: с какими проблемами он сталкивается не на этапе закупки, а через два-три месяца эксплуатации, когда стенд уже работает, деньги потрачены, а перформанс почему-то не тот, что ожидался. И сразу — что мы сделали в ПАК, чтобы заказчик в принципе не попадал в эту точку.