ML-пайплайн больше не обязательно собирать внутри одной площадки

⚡️ ML-пайплайн больше не обязательно собирать внутри одной площадки Эксперименты и вычислительные нагрузки можно распределять между on-premises и облаком в зависимости от текущей задачи. То есть пайплайн может использовать ресурсы разных сред как части одной инфраструктуры. 🟡 Связность между площадками Cloud Interconnect в Yandex Cloud соединяет локальную инфраструктуру и облачный контур по приватному каналу. BareMetal Extend: Virtualization позволяет добавить к этой схеме частное облако на выделенных серверах. 🟡Хранение данных Intelligent Tiering в Object Storage автоматически перемещает данные между тремя классами хранения с учетом частоты обращения. В закрытом контуре StackLand позволяет собрать полноценную платформу данных и подключить PaaS-сервисы. 🟡 Контроль ресурсов Через Billing API можно получать детализацию потребления и расходов по облакам, сервисам и отдельным ресурсам, а затем передавать эти данные в свои системы аналитики и мониторинга. В результате вычисления, данные и инфраструктурные мощности можно распределять между разными средами под конкретный ML-сценарий, объединяя их в один технологический контур. @ai_machinelearning_big_data