× Install ThecoreGrid App
Tap below and select "Add to Home Screen" for full-screen experience.
B2B Engineering Insights & Architectural Teardowns

Kubernetes и stateful inference: llm-d решает проблему маршрутизации и кэширования LLM-нагрузок

С ростом продакшен-нагрузок LLM становится ясно: классические механизмы Kubernetes не понимают природу inference. llm-d — это попытка закрыть этот разрыв на уровне платформы. Главное ограничение проявляется, когда inference выходит за пределы «статeless HTTP-сервиса». Запросы к LLM имеют разную стоимость: длина prompt, фаза генерации, попадание в KV-кэш. В Kubernetes это всё выглядит как одинаковые запросы. В … Читать далее

Единая глобальная платформа как способ упростить SASE и защиту AI‑нагрузок

Разрозненные сервисы безопасности и доставки трафика начинают ломаться при росте AI‑нагрузок и распределённых пользователей. Подход с единой платформой пытается убрать этот класс проблем за счёт консолидации. Проблема проявляется по мере усложнения архитектуры. Отдельные решения для WAF, DDoS, CDN, Zero Trust и доступа к приложениям создают фрагментацию. Каждое добавляет задержку (latency), требует отдельной политики и усложняет … Читать далее

⪜ Зависимость от облака как архитектурный риск: multi-cloud, local-first и протоколы с “credible exit”

Современные системы проектируются вокруг облаков, но зависимость от одного провайдера начинает проявляться как системный риск. Вопрос не в вероятности сбоя, а в его последствиях и способности системы пережить потерю контроля. Проблема проявляется не на уровне latency или throughput, а на уровне управления. Европейский рынок облаков концентрирован: около 70% приходится на три американских провайдера. При этом … Читать далее

Снижение зависимости от облака: multi-cloud, открытые протоколы и local-first как инженерные стратегии

Зависимость от одного облачного провайдера долгое время считалась допустимым компромиссом. Сейчас это всё чаще рассматривается как системный риск с высокой ценой отказа. Проблема проявляется не на уровне latency или throughput, а на уровне контроля. Европейский рынок облаков сконцентрирован: около 70% приходится на три американских провайдера. При этом даже размещение данных в региональных дата-центрах не устраняет … Читать далее

Инференс больших моделей в serverless: как Workers AI балансирует стоимость, latency и загрузку GPU

Cloud-native infrastructure, distributed computing, and container

Агентные системы упираются не в промпты, а в экономику и инфраструктуру инференса. Cloudflare пытается закрыть этот разрыв, интегрируя большие open-source модели прямо в свою edge-платформу. Проблема проявляется при масштабировании агентных сценариев. Один агент может обрабатывать сотни тысяч токенов в час. При росте числа агентов стоимость инференса становится основным ограничением. В serverless-модели добавляется ещё один фактор … Читать далее

×

🚀 Deploy the Blocks

Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.