Чаще всего в статьях про архитектуру показывают красивые схемы и рассказывают, как систему сразу построили «правильно».

Но в реальности большинство AI-сервисов растут совсем иначе: сначала MVP под срочные задачи бизнеса, потом десятки интеграций, а дальше — хаос, который начинает ломать сам себя.

🔩 Богдан Александрук, специалист по обработке данных отдела разработки интеллектуальных систем, рассказал, как команда прошла через этот этап и превратила три разрозненных AI-сервиса в единую платформу на K3s с двумя NVIDIA H100.

В статье вы узнаете:
• почему point-to-point интеграции быстро превращаются в проблему;
• зачем выносить файлы, уведомления и авторизацию в отдельное ядро;
• как построить единый Workspace Service для всех AI-сервисов;
• почему централизованная очередь задач спасает GPU от перегрузки;
• как ускорить запуск новых AI-продуктов без переписывания инфраструктуры.

➡️ Это практический опыт перестройки живой системы под реальные нагрузки, ограничения и запросы бизнеса. Подготовили краткий разбор ключевых этапов в карточках ниже. Подробнее на Дзене.