Гайд по выбору платформы для бэкенда: виртуальные машины, контейнеры или serverless. Сравниваем изоляцию, переносимость, масштабирование, стоимость и типовые сценарии.

https://kingservers.com/blog/vybor-virtualnye-mashiny-konteynery-serverless/

Как выбрать тип хранилища под задачи бизнеса: файловое для совместной работы, блочное для баз данных и ВМ, объектное для бэкапов и больших объёмов. Разбираем плюсы, минусы и типовые сценарии применения.

https://kingservers.com/blog/tipy-khranilishch-obektnoe-failovoe-blochnoe/

Разбираем, когда Kubernetes избыточен для небольших команд, и какие альтернативы выбрать: HashiCorp Nomad, Docker Swarm и локальный serverless (OpenFaaS/faasd). Сценарии применения, плюсы, ограничения и критерии выбора.

https://kingservers.com/blog/nomad-docker-swarm-alternativy-kubernetes/

Статья объясняет, что такое RISC‑V, чем он отличается от x86 и ARM, какие преимущества даёт открытая ISA в дата‑центрах и какие барьеры мешают внедрению. Разбираем реальные сценарии применения и горизонты 5–10 лет.

https://kingservers.com/blog/risc-v-budushchee-serverov-i-data-tsentrov/

Service mesh добавляет инфраструктурный слой для управления сетевыми вызовами между микросервисами: безопасность (mTLS), маршрутизация и ретраи, балансировка, метрики и трассировка. Разбираем, когда mesh оправдан и какие издержки он приносит.

https://kingservers.com/blog/service-mesh-dlya-mikroservisov/

Программно-определяемое хранилище (SDS) позволяет собрать отказоустойчивый и масштабируемый кластер на обычных серверах. В статье — как работают Ceph и GlusterFS, принципы надёжности, требования к сети и железу и реальные сценарии применения.

https://kingservers.com/blog/programmno-opredelyaemoe-khranilishche-sds/

Метрики DevOps и SRE помогают измерять скорость релизов, надёжность сервисов и эффективность процессов. Разбираем DORA‑показатели, SLA/SLO/SLI и бюджет ошибок, а также практики CI/CD и мониторинга, чтобы улучшать качество и предсказуемость ИТ.

https://kingservers.com/blog/metriki-devops-i-sre/

HTTP/3 поверх QUIC может сделать AI‑стриминг менее «рваным»: уменьшить паузы, повысить стабильность на мобильных сетях и упростить восстановление сессий. В статье — где выгода реальна, какие метрики мерить и как внедрять с безопасным fallback.

https://kingservers.com/blog/http3-dlya-ai-api-latency-i-stabilnost/

Разбираем, как ускорить inference на CPU с OpenVINO: конвертация в IR, INT8‑квантование через NNCF, подбор потоков/стримов, честный бенчмарк benchmark_app и деплой сервиса без GPU на выделенном сервере.

https://kingservers.com/blog/openvino-na-cpu-int8-inference-bez-gpu/

Практическое руководство по развёртыванию NVIDIA NIM на выделенном GPU: требования к серверу, запуск контейнеров, настройка эндпоинтов и прокси, мониторинг и health-check, а также обновления без простоя и типовые проблемы эксплуатации.

https://kingservers.com/blog/nvidia-nim-na-vydelennom-gpu-ustanovka-i-health-check/

Разбираемся, почему self-attention тормозит Transformer на длинных контекстах, что дают FlashAttention и fused attention, и как включить ускорение в PyTorch и Hugging Face без переписывания кода, снижая время ответа и расход GPU-памяти.

https://kingservers.com/blog/flashattention-i-fused-attention-uskorieniie-transformer-modieliei-biez-zamieny-infrastruktury/

Запуск локального LLM-ассистента на CPU-VPS с llama.cpp и моделями GGUF: требования к серверу, выбор квантизации, базовые команды запуска, настройки скорости и стабильности, а также примеры бизнес-сценариев для внутренних команд.

https://kingservers.com/blog/cpu-llm-bez-gpu-llama-cpp-gguf/

Пошаговое руководство по росту AI-инфраструктуры: от одного GPU-сервера к распределённому обучению, отдельному кластеру инференса, георезервированию, быстрой сети и масштабируемому хранилищу данных.

https://kingservers.com/blog/proektirovanie-ai-infrastruktury/

Статья о том, как AI помогает хостинг-провайдерам: предиктивно выявляет сбои по метрикам и логам, оптимизирует охлаждение и энергопотребление, ускоряет 24/7 поддержку чат- и голосовыми ботами, а также обнаруживает DDoS и сетевые аномалии.

https://kingservers.com/blog/ai-v-hostinge-uslugi-provaiderov/

Практические способы сократить расходы на AI-инфраструктуру: совместное использование GPU, автоотключение сред, спот и резервирование в облаке, выбор оптимального железа и оптимизация моделей и кода без потери качества.

https://kingservers.com/blog/optimizatsiya-zatrat-na-ai-infrastrukturu/

Практическое руководство по мониторингу AI-сервисов в реальном времени: ключевые метрики, настройка Prometheus и Grafana, алертинг в MLOps и лучшие практики для стабильной работы моделей в продакшене.

https://kingservers.com/blog/monitoring-ai-servisov-v-realnom-vremeni/

Практический разбор построения ML-конвейера в облаке: от сбора и очистки данных до автоматизации, обучения, валидации и деплоя модели как масштабируемого API-сервиса. Пошаговый подход, примеры и инструменты MLOps в реальной инфраструктуре.

https://kingservers.com/blog/konveyer-dannyh-dlya-mashinnogo-obucheniya-v-oblake/

Сравнение CPU, GPU и TPU для ИИ: где важна универсальность, где — параллелизм и скорость обучения, а где — максимальная эффективность в облаке. Также кратко о FPGA и ASIC и практические рекомендации выбора платформы.

https://kingservers.com/blog/gpu-vs-tpu-vs-cpu-dlya-ai/

DPU и SmartNIC становятся третьим столпом AI-инфраструктуры наряду с CPU и GPU. Разбираем, как сетевые ускорители повышают производительность, безопасность и масштабируемость дата-центров для задач искусственного интеллекта.

https://kingservers.com/blog/dpu-i-smartnic-v-ai-infrastrukture/