docs: update README with Ollama AI Infrastructure link and enhanced budget

This commit is contained in:
Claude AI
2026-01-12 14:57:00 +00:00
parent f76e85ca2a
commit bac83ec4d9

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# Документация GitOps CI/CD для FinTech компании
**Версия:** 1.0
**Версия:** 1.2
**Дата создания:** Январь 2026
**Статус:** Утверждено для внедрения
@@ -89,7 +89,7 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
- Переход к production
- Примерное время чтения: 35 минут
📄 **[07. Требования к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md)** 🆕
📄 **[07. Требования к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md)**
- Структурные схемы и диаграммы инфраструктуры
- 3 варианта реализации (Separate VMs / Single Server / Hybrid)
- Детальные технические требования для каждого компонента
@@ -99,6 +99,17 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
- План закупок и acceptance criteria
- Примерное время чтения: 50 минут
📄 **[08. Ollama AI Infrastructure](./08-ollama-infrastructure-requirements.md)** 🆕
- Требования к серверу для self-hosted AI ассистента
- GPU selection guide (RTX 4090 vs L40 vs A100)
- Выбор и конфигурация AI моделей (qwen2.5-coder, deepseek-r1, llama3.3)
- MCP Services интеграция (Gitea, Docker Swarm, Kubernetes, Logs)
- Knowledge Base и RAG (Vector DB, embeddings)
- Безопасность и secrets masking
- ROI analysis (1-2 месяца payback!)
- Production deployment guide
- Примерное время чтения: 60 минут
---
## Компоненты решения
@@ -116,10 +127,12 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
- Encrypted overlay networks
- Built-in load balancing и service discovery
### AI Infrastructure
### AI Infrastructure 🆕
- **Ollama** - AI model server (Llama 3, Qwen, DeepSeek)
- **MCP Server** - интеграция AI с источниками данных
- **Vector Database** - semantic search по документации
- **MCP Server** - интеграция AI с источниками данных (6 MCP сервисов)
- **Vector Database (Qdrant)** - semantic search по документации
- **Embedding Service** - bge-large-en-v1.5 для text embeddings
- **GPU Server** - NVIDIA RTX 4090 24GB или L40 48GB
### Monitoring & Observability
- **Prometheus** - метрики
@@ -148,8 +161,9 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
1. Изучите [Архитектуру решения](./02-architecture.md)
2. Ознакомьтесь с [Техническими спецификациями](./04-component-specs-part1.md)
3. Начните с [Development Environment](./05-development-environment.md)
4. Используйте [Требования к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md) для закупок 🆕
5. Следуйте плану из [Implementation Plan](./06-implementation-plan.md)
4. Используйте [Требования к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md) для закупок
5. Изучите [Ollama AI Infrastructure](./08-ollama-infrastructure-requirements.md) для AI компонента 🆕
6. Следуйте плану из [Implementation Plan](./06-implementation-plan.md)
### Для безопасности
@@ -158,12 +172,21 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
3. Согласуйте firewall rules и network segmentation
4. Утвердите процедуры audit и logging
### Для отдела закупок 🆕
### Для отдела закупок
1. Ознакомьтесь с [Требованиями к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md)
2. Изучите 3 варианта реализации и их стоимость
3. Используйте детальные спецификации для запроса коммерческих предложений
4. Следуйте плану закупок (8 недель timeline)
3. Изучите [Ollama AI Infrastructure](./08-ollama-infrastructure-requirements.md) для GPU server 🆕
4. Используйте детальные спецификации для запроса коммерческих предложений
5. Следуйте плану закупок (8 недель timeline)
### Для AI/ML team 🆕
1. Изучите [Ollama AI Infrastructure](./08-ollama-infrastructure-requirements.md)
2. Выберите оптимальную GPU конфигурацию
3. Определите набор AI моделей для ваших use cases
4. Спланируйте разработку MCP Services
5. Подготовьте данные для Knowledge Base
---
@@ -172,7 +195,7 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
### Количественные метрики (DORA)
| Метрика | До | После (Year 1) | Улучшение |
|---------|-----|-----------------|--------------|
|---------|-----|-----------------|------------|
| **Deployment Frequency** | 1-2/месяц | 5/неделя | 10-20x |
| **Lead Time** | 2-4 недели | <4 часа | 80-95% |
| **MTTR** | 2-4 часа | <15 минут | 87-94% |
@@ -180,11 +203,18 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
### Финансовые результаты
**GitOps CI/CD:**
- **ROI:** 12-18 месяцев
- **Annual benefit:** ~$405,000
- **Payback period:** 15 месяцев
- **5-year ROI:** 191%
**AI Infrastructure (Ollama):** 🆕
- **Initial investment:** $12,000-15,000
- **Annual savings:** ~$308,000 (time savings)
- **Payback period:** 1-2 месяца
- **3-year ROI:** 6000%
### Качественные улучшения
Полная прослеживаемость всех изменений для compliance
@@ -192,7 +222,10 @@ GitOps — это методология управления инфрастру
Ускоренный time to market для новых функций
Улучшенная security posture
Централизованная база знаний
AI-powered техническая поддержка
AI-powered техническая поддержка 🆕
40% сокращение времени на поиск информации 🆕
50% ускорение написания документации 🆕
30% сокращение времени troubleshooting 🆕
Повышенная удовлетворенность команды
---
@@ -206,14 +239,14 @@ Month 1-2: Planning & Development Environment (8 weeks)
└── Week 6-8: Testing, validation, training
Month 3-4: Production Infrastructure (8 weeks)
├── Week 9-10: Hardware procurement
├── Week 9-10: Hardware procurement (including GPU server)
├── Week 11-14: Production deployment
└── Week 15-16: Validation & final approvals
Month 5-6: Migration & Rollout (8 weeks)
├── Week 17-18: Pilot applications
├── Week 19-22: Gradual migration
└── Week 23-24: Stabilization
├── Week 17-18: Pilot applications + AI assistant beta
├── Week 19-22: Gradual migration + Knowledge Base building
└── Week 23-24: Stabilization + AI production launch
Total Duration: 6 месяцев
```
@@ -222,7 +255,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
## Бюджет
### Development/Test Environment 🆕
### Development/Test Environment
| Вариант | Initial Cost | 3-Year TCO | Рекомендация |
|---------|-------------|------------|--------------|
@@ -232,6 +265,22 @@ Total Duration: 6 месяцев
Детали в [07. Требования к тестовому серверу](./07-test-server-requirements.md)
### AI Infrastructure (Ollama) 🆕
| Component | Cost | Notes |
|-----------|------|-------|
| **GPU Server** | $12,000-15,000 | With RTX 4090 24GB |
| **GPU Server (Premium)** | $18,000-22,000 | With L40 48GB for 70B models |
| **Annual OpEx** | $3,350/year | Electricity, cooling, maintenance |
**ROI для AI:**
- Time savings: $208,000/year (10 engineers)
- Productivity increase: $100,000/year
- **Total benefit:** $308,000/year
- **Payback:** 1-2 месяца
Детали в [08. Ollama AI Infrastructure](./08-ollama-infrastructure-requirements.md)
### Production Environment
#### Capital Expenditure (CapEx)
@@ -257,9 +306,9 @@ Total Duration: 6 месяцев
| Misc | $10,000 |
| **Total OpEx (Year 1)** | **$260,000** |
### Total Implementation Cost: $518,000
### Total Implementation Cost: $518,000 + $15,000 (AI) = $533,000
### Ongoing Annual Cost: $75,000
### Ongoing Annual Cost: $75,000 + $3,350 (AI) = $78,350
---
@@ -269,6 +318,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
- Project Manager (1 FTE)
- DevOps Engineers (2 FTE)
- Infrastructure Engineer (1 FTE)
- **AI/ML Engineer (0.5 FTE)** 🆕
### Part-time Support
- Security Architect (0.5 FTE)
@@ -280,7 +330,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
- Penetration Testing Vendor
- Training Partner (optional)
**Total:** ~30 person-months
**Total:** ~32 person-months
---
@@ -291,6 +341,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
- [ ] Security Architect
- [ ] Infrastructure Lead
- [ ] DevOps Lead
- [ ] **AI/ML Lead** 🆕
### Compliance утверждения
- [ ] CISO
@@ -312,6 +363,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
- **Project Manager:** [Name, Email]
- **Technical Lead:** [Name, Email]
- **Security Lead:** [Name, Email]
- **AI/ML Lead:** [Name, Email] 🆕
### Escalation Path
1. Project Manager
@@ -330,6 +382,7 @@ Total Duration: 6 месяцев
| Версия | Дата | Автор | Изменения |
|--------|------|-------|-----------|
| 1.2 | 2026-01-12 | DevOps Team | Added Ollama AI infrastructure requirements |
| 1.1 | 2026-01-12 | DevOps Team | Added test server requirements document |
| 1.0 | 2026-01-12 | DevOps Team | Initial comprehensive documentation |