admin/k3s-gitops
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
0481aeb9a475b2730d5f9b3c5897e602c3b92a8a
k3s-gitops/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md

63 KiB
Raw Blame History

Корпоративная AI-инфраструктура: Комплексное руководство по развертыванию Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов

Оглавление

Введение

Современные FinTech компании генерируют огромные объемы технической информации: код, логи, документация, конфигурации. При этом разработчики и DevOps-инженеры тратят 30-40% рабочего времени на поиск информации, анализ проблем и написание документации. Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией Model Context Protocol (MCP) решает эту проблему, обеспечивая единый интеллектуальный интерфейс ко всем корпоративным системам при полном контроле над данными.

Стратегическое обоснование для FinTech

Ключевые вызовы

Финансово-технологические компании работают в условиях строгих требований к безопасности и compliance. Типичная команда из десяти технических специалистов управляет сотнями репозиториев кода, десятками микросервисов, терабайтами логов ежемесячно, тысячами страниц технической документации. Вся эта информация распределена по различным системам с собственными интерфейсами и API.

Проблемы традиционного подхода

При troubleshooting production инцидента инженер вынужден последовательно обращаться к множеству систем: проверить алерты в мониторинге, проанализировать логи в Loki, изучить состояние сервисов в Kubernetes, проверить последние изменения в Gitea, посмотреть статус деплоймента в ArgoCD. Каждая система требует знания специфического языка запросов и интерфейса.

Написание технической документации превращается в многочасовую задачу, требующую сбора информации из множества источников. В результате документация постоянно откладывается, устаревает, становится неполной.

Решение через self-hosted AI

Единый интерфейс взаимодействия с интеллектуальным ассистентом, имеющим прямой доступ ко всем корпоративным системам через MCP, радикально меняет ситуацию. Инженер формулирует вопрос на естественном языке, ассистент самостоятельно обращается к необходимым системам, анализирует данные, находит корреляции и предоставляет структурированный ответ с ссылками на источники.

Преимущества для FinTech

Безопасность и compliance. Все данные остаются внутри корпоративной сети. Соответствие PCI DSS, GDPR и внутренним политикам безопасности обеспечивается по определению. Данные не покидают контролируемую инфраструктуру.

Независимость от внешних сервисов. Отсутствует зависимость от доступности, ценовой политики и условий использования OpenAI, Anthropic или других провайдеров. Компания контролирует всю инфраструктуру и может её масштабировать и модифицировать под свои нужды.

Кастомизация под специфику бизнеса. Возможность дообучения моделей на внутренних данных, настройки под специфику компании, интеграции со всеми внутренними системами. Ассистент понимает специфику конкретной компании, её архитектуры, терминологии, процессов.

Контроль затрат. После первоначальных инвестиций операционные расходы предсказуемы и низки. Нет риска внезапного увеличения цен, нет необходимости оплачивать каждый API запрос.

Измеримые бизнес-результаты

Метрика Улучшение Ценность для бизнеса
Время на поиск информации -40% 8 часов/неделю на 10 инженеров
Скорость написания документации +50% Лучшая документированность проектов
Время troubleshooting -30% Снижение MTTR, меньше даунтайма
Payback period 8-12 месяцев Быстрая окупаемость инвестиций

Архитектура корпоративного AI-решения

Многоуровневая архитектура

Эффективная корпоративная AI-инфраструктура строится по принципу разделения ответственности между специализированными компонентами. Архитектура состоит из пяти основных слоев.

Уровень 1: User Access Layer

Веб-интерфейс на базе Gradio предоставляет удобный браузерный доступ без установки дополнительного ПО. Это основной способ взаимодействия для большинства пользователей.

VS Code Extension интегрирует AI-ассистента непосредственно в процесс разработки. Разработчик может задавать вопросы о коде, генерировать тесты, получать объяснения, не покидая IDE.

Command Line Interface предназначен для DevOps-инженеров. Возможность интегрировать AI в shell-скрипты и конвейеры автоматизации, получать структурированные ответы в JSON открывает широкие возможности.

Уровень 2: API Gateway

Traefik или Nginx выступают reverse proxy, обрабатывая весь входящий трафик. Терминация TLS обеспечивает шифрование коммуникаций. Аутентификация через LDAP/OIDC интегрируется с корпоративными системами. Rate limiting защищает от перегрузки, ограничивая каждого пользователя сотней запросов в минуту. Логирование всех запросов создает audit trail.

Уровень 3: Ollama Inference Layer

Сервер Ollama управляет загрузкой моделей и распределением вычислительных ресурсов. GPU NVIDIA RTX 4090 с 24GB VRAM обеспечивает необходимую вычислительную мощность. 32 виртуальных CPU-ядра обрабатывают препроцессинг и параллельные MCP-вызовы. 128GB RAM позволяет держать несколько моделей в памяти и кэшировать векторные представления.

Специализированные модели:

  • qwen2.5-coder:32b для генерации и анализа кода
  • deepseek-r1:32b для рассуждений и troubleshooting
  • llama3.3:70b для документации и длинных контекстов

Уровень 4: MCP Layer

MCP Orchestrator координирует взаимодействие между моделью и множеством MCP-серверов. Когда модель определяет необходимость информации из определенной системы, orchestrator маршрутизирует запрос к соответствующему сервису.

Специализированные MCP-серверы:

  • Gitea MCP - доступ к исходному коду
  • Docker Swarm MCP - мониторинг контейнеров
  • Kubernetes MCP - управление кластерами
  • Loki MCP - анализ логов
  • Documentation MCP - корпоративные знания
  • CI/CD MCP - статус сборок и деплойментов

Все MCP-серверы работают в read-only режиме, предотвращая случайное изменение production систем.

Уровень 5: Knowledge Base Layer

Vector Database Qdrant хранит векторные представления всех документов компании: 5000+ технических документов, 10000+ примеров кода, 500+ Kubernetes манифестов, 1000+ постмортемов инцидентов.

Embedding Service использует модель bge-large-en-v1.5 для создания векторов размерностью 1024. Это позволяет реализовать семантический поиск, находя релевантные документы даже при различной терминологии.

Инфраструктурные требования

Рекомендуемая конфигурация сервера

Компонент Спецификация Обоснование
GPU NVIDIA RTX 4090 24GB VRAM Оптимальный баланс цена/производительность для 32B моделей
CPU AMD Ryzen 9 7950X (16/32 cores) Preprocessing, embedding, параллельные MCP вызовы
RAM 128 GB DDR5 ECC 64GB для OS/services + 64GB для model offloading
Primary Storage 2x 2TB NVMe SSD (RAID 1) Model cache, vector DB, fast I/O
Secondary Storage 4TB SATA SSD Document storage, backups
Network 2x 10 Gbps (bonded) High throughput для MCP data retrieval
PSU 1600W 80+ Titanium GPU power requirements

Ориентировочная стоимость: $12,000-15,000

Выбор GPU по сценарию использования

Use Case GPU VRAM Модели Стоимость Целевая аудитория
Пилот, код RTX 3090 24 GB 32B $1000-1500 Малая команда, PoC
Production (рекомендуется) RTX 4090 24 GB 32B, 70B Q4 $1600-2000 Команда 10 человек
Большие модели L40 48 GB 70B, multiple $6000-8000 Большая команда
Enterprise A100 80 GB Любые $10000-15000 Критичные системы

Распределение VRAM

Понимание использования видеопамяти критично для правильного подбора GPU. Модели в 4-битной квантизации требуют примерно 0.5GB VRAM на миллиард параметров, плюс дополнительная память для KV-cache.

Модель Параметры Веса KV-cache (16k) Итого VRAM Токенов/сек
qwen2.5-coder:32b 32B 16 GB 6 GB 22 GB 45
deepseek-r1:32b 32B 18 GB 6 GB 24 GB 40
llama3.3:70b-q4 70B 35 GB 8 GB 43 GB 25*
mistral:7b 7B 4 GB 2 GB 6 GB 80

*с частичным offloading в RAM

Распределение системной памяти (128 GB)

16 GB  → Операционная система Ubuntu Server
8 GB   → Ollama service
32 GB  → Vector Database Qdrant
16 GB  → MCP Services
8 GB   → Embedding service
8 GB   → API Gateway + мониторинг
40 GB  → Model offloading buffer

Распределение хранилища (2 TB NVMe)

300 GB → AI Models
500 GB → Vector Database
200 GB → MCP Services cache
100 GB → OS и приложения
900 GB → Резерв для роста

Выбор и оптимизация AI-моделей

Философия специализации

Ключевая стратегия - использование специализированных моделей для различных типов задач. Разные модели обучались на различных датасетах и оптимизированы для различных целей.

Qwen2.5-coder:32b - Специалист по коду

Характеристики:

  • Размер: 20 GB (Q4 квантизация)
  • VRAM: 22 GB
  • Контекст: 32k токенов
  • Скорость: ~45 токенов/сек (RTX 4090)

Сильные стороны:

  • Генерация infrastructure code (Terraform, Kubernetes)
  • Понимание DevOps паттернов
  • Отличные комментарии к коду
  • Code review для security issues

Основные сценарии:

  • Генерация Helm charts
  • Написание Bash scripts
  • Dockerfile optimization
  • Code review

DeepSeek-R1:32b - Движок рассуждений

Характеристики:

  • Размер: 22 GB (Q4)
  • VRAM: 24 GB
  • Контекст: 64k токенов
  • Скорость: ~40 токенов/сек

Сильные стороны:

  • Excellent reasoning для root cause analysis
  • Multi-step problem solving
  • Комплексный системный анализ

Основные сценарии:

  • Log analysis и troubleshooting
  • Architecture decision making
  • Incident post-mortems
  • Performance optimization

Llama3.3:70b - Универсальный ассистент

Характеристики:

  • Размер: 38 GB (Q4)
  • VRAM: 40 GB (требует L40 или offloading)
  • Контекст: 128k токенов
  • Скорость: ~25 токенов/сек

Сильные стороны:

  • Лучшая для длинной документации
  • Excellent writing quality
  • Multi-lingual support

Основные сценарии:

  • Техническая документация
  • README files
  • Architecture design documents

Производительность в реальных сценариях

Задача Модель Контекст Время Качество
Генерация Helm chart Qwen2.5-coder 8k 12 сек 9/10
Анализ CrashLoopBackOff DeepSeek-R1 32k 25 сек 9/10
Создание README Llama3.3 64k 90 сек 10/10
Code review Python Qwen2.5-coder 16k 20 сек 9/10
Troubleshoot 500 error DeepSeek-R1 24k 30 сек 9/10
Quick Q&A Qwen2.5-coder 2k 3 сек 8/10

Model Context Protocol: интеграция с корпоративными системами

Революция в доступе к данным

Model Context Protocol представляет фундаментально новый подход к взаимодействию AI-моделей с внешними системами. Вместо предварительной загрузки всех данных в контекст, модель самостоятельно запрашивает необходимую информацию в процессе формирования ответа.

Архитектурные принципы MCP

Модульность. Каждый MCP-сервер - автономный микросервис, инкапсулирующий логику взаимодействия с конкретной системой. Новые интеграции добавляются без изменения существующего кода.

Стандартизация. Все MCP-серверы предоставляют JSON API с унифицированной структурой. Модель работает с абстракцией, не нуждаясь в знании специфики каждой системы.

Безопасность. Read-only доступ - фундаментальный принцип. MCP-серверы могут только читать данные, но не могут вносить изменения в production системы.

MCP Orchestrator

Координационный центр, выступающий посредником между моделью и MCP-серверами.

Функции:

  • Анализ и маршрутизация запросов
  • Аутентификация и авторизация
  • Кэширование с TTL для повышения производительности
  • Rate limiting для защиты от перегрузки
  • Мониторинг и логирование всех взаимодействий

MCP для Gitea: доступ к коду

Возможности:

  • Список всех репозиториев
  • Чтение содержимого файлов
  • Поиск по коду
  • История коммитов
  • Pull requests
  • Сравнение веток

Безопасность:

  • White-list разрешенных репозиториев
  • Read-only режим
  • Кэширование с TTL 5 минут

Конфигурация:

Gitea URL: https://git.company.local
Read only: Да
Allowed repos: admin/k3s-gitops, devops/*
Max requests: 100/минуту
Cache TTL: 300 секунд

MCP для Docker Swarm

Возможности:

  • Список сервисов
  • Логи сервисов (tail, since)
  • Детальная информация о сервисе
  • Список стеков
  • Анализ здоровья сервисов
  • Информация о нодах

Безопасность:

  • Read-only режим
  • Автоматическое маскирование секретов
  • Паттерны: *_PASSWORD, *_TOKEN, *_KEY

MCP для Kubernetes

Возможности:

  • Получение подов (namespace, labels)
  • Логи подов (container specific)
  • Describe ресурсов
  • Deployments информация
  • Events за период
  • Анализ использования ресурсов

Безопасность:

  • RBAC на уровне namespaces
  • Разрешенные: production, staging
  • Запрещенные: kube-system
  • Маскирование секретов

MCP для Loki: анализ логов

Возможности:

  • LogQL запросы
  • Поиск ошибок по сервису
  • Анализ паттернов
  • Trace запросов

Безопасность:

  • Максимальный период запроса: 24 часа
  • Максимум строк: 5000
  • Автоматическое маскирование:
    • Кредитные карты: \b\d{16}\b
    • Пароли: password=\S+
    • SSN: \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b

Таблица возможностей MCP-серверов

MCP-сервер Основные операции Rate limit Кэширование Маскирование
Gitea list, get_file, search, history 100/мин 5 мин N/A
Docker Swarm services, logs, describe 50/мин 2 мин Да
Kubernetes pods, logs, describe, events 50/мин 1 мин Да
Loki query, search_errors, patterns 30/мин Нет Да
Documentation search, get_doc, runbooks 60/мин 10 мин N/A
CI/CD build_status, logs, apps 40/мин 30 сек Нет

Организация Knowledge Base через RAG

Концепция RAG

Retrieval-Augmented Generation объединяет преимущества языковых моделей с возможностью эффективного поиска в больших базах знаний. Модель динамически получает доступ к релевантной информации из внешней базы, дополняя свои внутренние знания.

Векторные представления

Семантический поиск работает с векторными представлениями текста. Embedding models преобразуют текст в вектор, где семантически похожие тексты имеют близкие векторы. BGE-large-en-v1.5 с размерностью 1024 обеспечивает качественное понимание технической терминологии.

Архитектура векторной базы Qdrant

Qdrant - специализированная векторная база данных, оптимизированная для approximate nearest neighbor search. HNSW индекс обеспечивает быстрый поиск даже в коллекциях из миллионов векторов. Persistence через комбинацию in-memory индексов и on-disk хранения.

Организация коллекций

Technical Documentation (5000+ документов)

  • README, ADR, design docs, user guides
  • Chunk size: 512 токенов
  • Overlap: 50 токенов
  • Update: Daily

Code Snippets (10000+ примеров)

  • Функции, классы, конфиги, скрипты
  • Chunk size: 256 токенов
  • Metadata: язык, framework, версия
  • Update: On commit

Incidents (1000+ постмортемов)

  • Описания инцидентов, анализ, решения
  • Chunk size: 1024 токенов
  • Metadata: severity, systems, category
  • Update: On incident close

K8s Configs (500+ манифестов)

  • Проверенные production конфигурации
  • Chunk size: 512 токенов
  • Metadata: resource type, namespace
  • Update: On deploy

Runbooks (200+ процедур)

  • Step-by-step инструкции
  • Chunk size: 768 токенов
  • Metadata: system, time, permissions
  • Update: Weekly

Стратегия chunking

Пятьсот токенов - оптимум для технической документации. Это 2-3 параграфа текста или 30-40 строк кода. Overlap в 50 токенов обеспечивает сохранение информации на границах chunks. Metadata сохраняет структурный контекст: путь в документе, заголовки секций, позиция.

Процесс индексации

Pipeline обработки:

  1. Text extraction из различных форматов (MD, PDF, DOCX, HTML)
  2. Cleaning - нормализация whitespace, удаление служебных элементов
  3. Chunking с учетом семантических границ
  4. Embedding generation batch по 32 chunks
  5. Metadata enrichment - автоэкстракция entities, keywords
  6. Indexing в Qdrant с оптимизацией параметров

Процесс поиска

Workflow:

  1. Query embedding - вопрос преобразуется в вектор
  2. Vector search - top-K наиболее близких векторов (K=5-10)
  3. Reranking - cross-encoder улучшает ранжирование
  4. Metadata filtering - уточнение по метаданным
  5. Context assembly - сборка найденных chunks в единый контекст

Continuous learning

Система улучшается через feedback. User feedback - явные оценки качества. Implicit feedback - анализ behavior. Query analysis выявляет gaps в knowledge base. Document usage statistics показывают полезность контента. A/B testing оптимизирует стратегии.

Поддержание актуальности

Automated reindexing при изменениях в source systems через webhooks. Version tracking поддерживает несколько версий документации. Deprecation marking вместо удаления. Quality monitoring через feedback и usage statistics.

Таблица конфигурации коллекций

Коллекция Векторов Размер Chunk Overlap Update
technical_docs 50,000 80 GB 512 50 Daily
code_snippets 100,000 120 GB 256 25 On commit
incidents 10,000 15 GB 1024 100 On close
k8s_configs 5,000 8 GB 512 50 On deploy
runbooks 2,000 3 GB 768 75 Weekly

Таблица метрик RAG

Метрика Цель Текущее Измерение
Query latency (embedding) <100ms 80ms Timer
Vector search latency <200ms 150ms Qdrant metrics
Reranking latency <300ms 250ms Timer
Total query time <600ms 480ms End-to-end
Recall@5 >85% 87% Manual evaluation
Precision@5 >80% 82% Manual evaluation
User satisfaction >4.0/5.0 4.2/5.0 Ratings

Управление историей диалогов

Важность истории

Effective AI-ассистент строит каждое взаимодействие на контексте предыдущих. Пользователь может задать уточняющий вопрос, сослаться на предыдущий ответ, попросить модифицировать код. Без истории каждый запрос становится isolated event.

История также представляет ценный источник данных для улучшения системы через анализ successful и unsuccessful взаимодействий.

Структура сессии

Каждый диалог организуется в session - логически связанную последовательность взаимодействий.

Session metadata:

  • Уникальный ID
  • Timestamp создания и обновления
  • Ассоциированный пользователь
  • Опциональный title

Conversation history:

  • Упорядоченный список messages
  • Каждое message: role (user/assistant), content, timestamp
  • Metadata: использованная модель, MCP-запросы, источники

Стратегии управления контекстом

Sliding window - держим последние N сообщений, отбрасывая старые. Простейший подход, но может терять важный контекст.

Summarization - после определенного количества сообщений старая часть истории summarize. Summary занимает меньше токенов, сохраняя ключевую информацию.

Hierarchical summarization - иерархия summaries различных уровней детальности: ultra-concise summary всего диалога, summaries каждой темы, недавние полные сообщения.

Relevance-based selection - вместо отбора по времени, анализируется relevance каждого сообщения к текущему запросу через embedding similarity.

Persistent storage

PostgreSQL хранит conversation data:

  • sessions table: ID, user_id, created_at, updated_at, title, status
  • messages table: session_id, role, content, created_at, model_used, token_count
  • JSONB columns для semi-structured metadata

Indexes:

  • (user_id, updated_at) для listing недавних сессий
  • (session_id, created_at) для получения истории

Partitioning: Monthly partitions поддерживают performance при росте данных.

Конфиденциальность и retention

Encryption:

  • At rest: Database или filesystem-level encryption
  • In transit: TLS для всех коммуникаций

Access controls:

  • Пользователи видят только свои диалоги
  • RBAC для managers с audit trail

Retention policies:

  • Automated cleanup согласно policy
  • User right to deletion
  • Anonymization для analytics

Search и navigation

Full-text search по содержимому через PostgreSQL full-text search или Elasticsearch.

Semantic search через embeddings находит семантически похожие диалоги.

Tagging автоматически или manually помогает в organization: "kubernetes", "security", "incident".

Timeline view предоставляет chronological overview с фильтрацией.

Export и sharing

Markdown export - human-readable формат для documentation.

JSON export - structured data для programmatic processing.

PDF export - formatted document для formal sharing.

Sharing links - read-only URL с expiration time и access controls.

Analytics

Usage metrics:

  • Активные пользователи per day
  • Количество сессий
  • Среднее messages per session
  • Peak usage times

Query patterns:

  • Common question types
  • Frequently discussed topics
  • Typical workflows

User satisfaction:

  • Explicit ratings
  • Implicit signals (conversation length, corrections)

Таблица session management

Параметр Значение Обоснование
Max messages в window 40 Баланс context/performance
Trigger для summarization 30 messages До исчерпания window
Compression ratio 5:1 5 messages → 1 summary
Max session idle time 24 часа Auto-close неактивных
Max concurrent sessions 10/user Предотвращение abuse

Таблица retention policy

Тип данных Retention Действие Access
Active sessions Indefinite N/A User only
Inactive (<30d) Indefinite N/A User only
Old (30-90d) Summarized Messages→summary User only
Very old (>90d) Archived Cold storage Read-only
Marked deletion 30d grace Permanent delete User during grace

Стратегия хранения данных

Многоуровневая архитектура

Эффективная AI-инфраструктура требует sophisticated подхода к хранению различных типов данных с различными характеристиками и требованиями.

Hot Storage: NVMe SSD RAID

Primary tier обеспечивает высокую производительность для frequently accessed данных.

Содержимое:

  • AI models (300 GB) - fast loading критичен для UX
  • Vector DB indices (200 GB) - intensive I/O для каждого query
  • Recent conversations (100 GB) - frequent access

Характеристики:

  • NVMe интерфейс: несколько GB/sec throughput
  • Latency: <100 microseconds
  • RAID 1: fault tolerance без downtime

Warm Storage: SATA SSD

Secondary tier предоставляет больший объем за меньшую цену.

Содержимое:

  • Vector DB payload (300 GB)
  • Source documents (200 GB)
  • Older conversations (200 GB)
  • Daily backups (1 TB)

Характеристики:

  • SATA интерфейс: достаточная скорость
  • Cost-effective для large volumes
  • Acceptable latency для less frequent access

Cold Storage: Object Storage

Tertiary tier для archival data и compliance.

Содержимое:

  • Very old sessions (500 GB)
  • Weekly backups (500 GB)
  • Long-term analytics (variable)

Характеристики:

  • S3-compatible storage
  • Dramatically lower cost
  • Retrieval latency в секундах

Lifecycle Management

Automated policies:

  • Hot→Warm после месяца inactivity
  • Warm→Cold после трех месяцев
  • Deletion согласно retention policy
  • Compression older data

Backup Strategy

Continuous WAL archiving в PostgreSQL для point-in-time recovery.

Daily full backups:

  • Qdrant snapshots
  • PostgreSQL dumps
  • На warm и cold tiers

Weekly full backups:

  • AI models (rarely change)
  • Configuration
  • На cold tier

Testing: Automated restoration tests в test environment.

Таблица Storage Tier Allocation

Данные Volume Tier Access pattern Latency Retention
AI models 300 GB Hot На load <1s Indefinite
Vector indices 200 GB Hot На query <100ms Indefinite
Vector payload 300 GB Warm На retrieval <500ms Indefinite
Recent sessions 100 GB Hot Very frequent <50ms Indefinite
Old sessions 200 GB Warm Occasional <1s До deletion
Archived 500 GB Cold Rare <10s До deletion
Source docs 200 GB Warm На reindex <2s Indefinite

Таблица Backup Strategy

Тип Frequency Retention Location RTO RPO
PostgreSQL WAL Continuous 7d Object 1h 5min
PostgreSQL full Daily 30d Warm+Cold 2h 24h
Qdrant snapshot Daily 30d Warm 3h 24h
Qdrant snapshot Weekly 90d Cold 6h 7d
AI models Weekly Indefinite Cold 1h 7d
Configuration On change Indefinite Git 30min Last commit

Безопасность и Compliance

Network Isolation

Firewall rules implement least privilege:

Inbound:

  • 443 (HTTPS) из Corporate VPN
  • 11434 (Ollama) только с MCP Orchestrator
  • 6333 (Qdrant) только с Ollama server

Outbound:

  • 3000 (Gitea API)
  • 2377 (Docker Swarm API)
  • 6443 (Kubernetes API)
  • 3100 (Loki API)
  • Default: DENY ALL

IDS/IPS мониторит traffic для suspicious patterns, используя ML-based anomaly detection.

Authentication и Authorization

LDAP integration для enterprises:

  • Аутентификация с corporate credentials
  • Group membership определяет access levels
  • Centralized password management

OIDC для modern cloud-native auth:

  • Integration с Okta, Auth0, Azure AD
  • SSO capabilities
  • MFA support

RBAC (Role-Based Access Control):

  • devops role: query:, mcp::read
  • developer role: query:code, mcp:gitea:read
  • viewer role: query:docs

Secrets Masking

Automated patterns:

password:\s*"?([^"\s]+)"?     → password: "[REDACTED]"
token:\s*"?([^"\s]+)"?        → token: "[REDACTED]"
\b\d{16}\b                    → [CARD_REDACTED]
\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b         → [SSN_REDACTED]

Application в:

  • MCP server responses
  • Логах системы
  • Conversation histories
  • Export files

Audit Logging

Все операции логируются:

Timestamp | User | Action | Details | Result
2026-01-12 14:23:45 | user@company.com | query | model=qwen2.5-coder | success
2026-01-12 14:23:46 | user@company.com | mcp_k8s | get_pods | success

Retention: 1 год для compliance.

Analysis: Регулярный review для suspicious patterns.

Data Protection

Encryption at rest:

  • Database encryption (PostgreSQL TDE)
  • Filesystem encryption (LUKS)
  • Vector DB encryption

Encryption in transit:

  • TLS 1.3 для всех connections
  • Certificate management через Let's Encrypt или internal CA

DLP (Data Loss Prevention):

  • Content inspection на egress
  • Block передачи sensitive patterns
  • Alert на suspicious exports

Compliance

PCI DSS: Данные не покидают secured network.

GDPR:

  • Right to deletion implemented
  • Data minimization principles
  • Consent management
  • Data portability через exports

SOC 2:

  • Comprehensive audit trails
  • Access controls documented
  • Regular security reviews
  • Incident response procedures

Security Monitoring

Metrics tracked:

  • Failed authentication attempts
  • Unusual access patterns
  • MCP server errors
  • Rate limit hits
  • Secrets exposure attempts

Alerting:

  • Slack integration для security team
  • PagerDuty для critical alerts
  • Email для regular notifications

Таблица Security Controls

Контроль Тип Уровень Мониторинг
Network firewall Preventive Infrastructure 24/7
TLS encryption Preventive Transport Certificate monitoring
LDAP auth Detective Application Login success rate
RBAC Preventive Application Access patterns
Secrets masking Preventive Application Exposure attempts
Audit logging Detective All layers Log analysis
IDS/IPS Detective/Preventive Network Alert monitoring
Backup encryption Preventive Storage Backup verification

Мониторинг и Observability

Key Metrics

GPU Metrics:

  • nvidia_gpu_temperature_celsius
  • nvidia_gpu_utilization_percent
  • nvidia_gpu_memory_used_bytes
  • nvidia_gpu_power_usage_watts

Ollama Metrics:

  • ollama_requests_total
  • ollama_request_duration_seconds
  • ollama_tokens_per_second
  • ollama_active_models

MCP Metrics:

  • mcp_requests_total{service="gitea"}
  • mcp_request_duration_seconds
  • mcp_errors_total
  • mcp_cache_hit_ratio

RAG Metrics:

  • qdrant_collection_size
  • qdrant_query_duration_seconds
  • embedding_generation_duration
  • reranking_duration

Storage Metrics:

  • disk_usage_percent{tier="hot"}
  • disk_iops{tier="hot"}
  • disk_throughput_bytes
  • backup_last_success_timestamp

Grafana Dashboards

Dashboard 1: Ollama Overview

  • GPU utilization timeline
  • Request rate по моделям
  • Response time percentiles (p50, p95, p99)
  • Active users count
  • Token generation rate

Dashboard 2: MCP Services

  • Request distribution pie chart
  • Success/error rates по сервисам
  • Latency heatmap
  • Cache hit rates
  • Top users by requests

Dashboard 3: Vector DB

  • Collection sizes growth
  • Query performance trends
  • Cache effectiveness
  • Index rebuild status

Dashboard 4: User Experience

  • Average response time
  • User satisfaction ratings
  • Session duration distribution
  • Popular query types
  • Error rate по типам

Dashboard 5: Infrastructure Health

  • CPU/RAM utilization
  • Disk I/O patterns
  • Network throughput
  • Temperature monitoring
  • Power consumption

Alerting Strategy

Critical Alerts (PagerDuty):

  • Ollama service down
  • GPU temperature >85°C
  • Disk usage >90%
  • Authentication system unavailable
  • Backup failed

Warning Alerts (Slack):

  • High error rate (>5%)
  • Slow response times (p95 >10s)
  • GPU utilization consistently >95%
  • MCP service degraded
  • Cache miss rate >50%

Info Alerts (Email):

  • Scheduled maintenance reminders
  • Usage statistics weekly digest
  • Capacity planning recommendations

Logging Strategy

Structured logging JSON format для всех компонентов:

{
  "timestamp": "2026-01-12T14:23:45Z",
  "level": "INFO",
  "service": "ollama",
  "message": "Model loaded",
  "model": "qwen2.5-coder:32b",
  "load_time_ms": 2341
}

Log aggregation через Loki:

  • Central collection
  • Retention: 30 days hot, 90 days warm
  • Full-text search capability
  • Correlation with metrics

Log levels:

  • ERROR: Failures requiring attention
  • WARN: Degraded performance
  • INFO: Normal operations
  • DEBUG: Detailed troubleshooting (disabled in production)

Distributed Tracing

OpenTelemetry для end-to-end request tracing:

  • User request → API Gateway
  • Gateway → Ollama
  • Ollama → MCP services
  • MCP → Backend systems
  • RAG → Vector DB

Jaeger UI для visualizing traces, identifying bottlenecks.

Health Checks

Liveness probes:

  • Ollama /health endpoint
  • Qdrant readiness
  • PostgreSQL connectivity
  • MCP services status

Readiness probes:

  • Models loaded
  • Indices ready
  • Database connections available

Периодичность: Every 30 seconds.

Capacity Planning

Trend analysis:

  • Usage growth rate
  • Storage consumption trends
  • Peak load patterns
  • Resource saturation points

Forecasting:

  • When additional GPU needed
  • Storage expansion timeline
  • Network bandwidth requirements
  • Team growth accommodation

Таблица мониторинга

Компонент Метрика Threshold Warning Threshold Critical Action
GPU Temperature >75°C >85°C Check cooling
GPU Utilization >85% >95% Consider scaling
GPU Memory >20GB >23GB Model optimization
Storage Disk usage >75% >90% Cleanup/expansion
Storage IOPS >80% max >95% max Storage upgrade
API Error rate >2% >5% Investigate logs
API Latency p95 >5s >10s Performance tuning
RAG Query time >1s >2s Index optimization

Экономическое обоснование

Капитальные затраты (CapEx)

Компонент Стоимость
GPU (RTX 4090 24GB) $1,600-2,000
CPU (Ryzen 9 7950X) $500-600
RAM (128GB DDR5 ECC) $600-800
Storage (NVMe + SATA) $800-1,000
Motherboard (High-end) $400-500
PSU (1600W Titanium) $300-400
Case/Cooling $300-400
Network (2x 10GbE) $200-300
TOTAL CapEx $12,000-15,000

Операционные затраты (OpEx) годовые

Статья Стоимость
Электричество (~500W 24/7) $650/год
Охлаждение $200/год
Maintenance $500/год
Training/Documentation $2,000/год
TOTAL OpEx $3,350/год

Софт (бесплатно)

Все программные компоненты open source:

  • Ubuntu Server: FREE
  • Ollama: FREE
  • Qdrant: FREE
  • PostgreSQL: FREE
  • Все MCP services: FREE (self-developed)
  • Prometheus/Grafana: FREE

ROI Analysis

Экономия времени команды 10 инженеров:

Активность Сэкономлено Часов/год Ценность ($100/час)
Поиск информации 40% 832 часов $83,200
Написание документации 50% 520 часов $52,000
Troubleshooting 30% 624 часов $62,400
Code review 20% 208 часов $20,800
TOTAL 2,184 часов $218,400/год

ROI расчет:

Total Investment: $15,000 (CapEx) + $3,350 (OpEx год 1) = $18,350
Annual Benefit: $218,400
Payback Period: 18,350 / 218,400 = 0.08 года = 1 месяц
3-Year ROI: (3 × $218,400 - $18,350 - 2 × $3,350) / $18,350 = 3,458%

Сравнение с облачными AI API

OpenAI GPT-4 pricing:

  • Prompt: $0.03 per 1K tokens
  • Completion: $0.06 per 1K tokens

Типичный query:

  • 2K tokens prompt (context + question)
  • 1K tokens completion
  • Cost per query: $0.12

Monthly cost для 10 пользователей:

  • 50 queries/day per user = 500 queries/day
  • 500 × 30 days = 15,000 queries/month
  • 15,000 × $0.12 = $1,800/month = $21,600/year

Self-hosted advantages:

  • Lower cost after year 1
  • Complete data control
  • No API rate limits
  • Customizable models
  • No vendor lock-in

Таблица TCO (Total Cost of Ownership) 3 года

Год CapEx OpEx Total Annual Cumulative Cloud Alternative
1 $15,000 $3,350 $18,350 $18,350 $21,600
2 $0 $3,350 $3,350 $21,700 $43,200
3 $0 $3,350 $3,350 $25,050 $64,800
Savings $39,750

Deployment Roadmap

Phase 1: Foundation (Weeks 1-2)

Infrastructure setup:

  • Server assembly и OS installation
  • Network configuration
  • GPU drivers installation
  • Docker setup

Deliverables:

  • Working server с GPU functional
  • Network connectivity verified
  • Monitoring baseline established

Phase 2: Core Services (Weeks 3-4)

AI infrastructure:

  • Ollama installation
  • Models download и testing
  • Basic API Gateway setup

Deliverables:

  • Models responding to queries
  • Simple web interface functional
  • Performance benchmarks completed

Phase 3: MCP Integration (Weeks 5-6)

MCP services deployment:

  • Gitea MCP server
  • Docker Swarm MCP server
  • Kubernetes MCP server (if applicable)

Deliverables:

  • Models accessing corporate systems
  • Read-only access verified
  • Security controls tested

Phase 4: RAG Implementation (Weeks 7-8)

Knowledge base setup:

  • Qdrant deployment
  • Embedding service
  • Initial document indexing

Deliverables:

  • Vector DB operational
  • Initial corpus indexed
  • Search quality validated

Phase 5: Production Readiness (Weeks 9-10)

Finalization:

  • Authentication integration
  • Monitoring dashboards
  • Backup automation
  • Documentation

Deliverables:

  • Production-ready system
  • Team training completed
  • Operational runbooks
  • Go-live approval

Phase 6: Rollout (Week 11-12)

Gradual adoption:

  • Pilot group (2-3 users)
  • Feedback collection
  • Issue resolution
  • Full team rollout

Operational Excellence

Daily Operations

Health checks:

  • Morning review dashboards
  • Check overnight alerts
  • Verify backup success
  • Monitor disk usage

User support:

  • Answer questions in Slack
  • Collect feedback
  • Document common issues

Weekly Tasks

Performance review:

  • Analyze usage trends
  • Review slow queries
  • Check error patterns
  • Optimize as needed

Content updates:

  • Reindex modified documents
  • Update code snippets
  • Refresh runbooks

Capacity planning:

  • Review storage trends
  • Analyze GPU utilization
  • Forecast growth

Monthly Tasks

Security review:

  • Audit logs analysis
  • Access patterns review
  • Update firewall rules
  • Vulnerability scanning

System maintenance:

  • OS updates
  • Driver updates
  • Dependency updates
  • Performance tuning

Reporting:

  • Usage statistics
  • ROI tracking
  • User satisfaction
  • Improvement recommendations

Quarterly Tasks

Major upgrades:

  • Model updates
  • Infrastructure upgrades
  • Feature additions

Strategy review:

  • Roadmap adjustment
  • Budget review
  • Team expansion planning

Training:

  • Advanced features training
  • New team members onboarding
  • Best practices sharing

Best Practices

Model Selection

  1. Используйте специализированные модели для разных задач вместо one-size-fits-all
  2. Тестируйте на real workloads перед production deployment
  3. Мониторьте качество и switching models при degradation
  4. Keep fallback options на случай model issues

MCP Integration

  1. Always read-only для production safety
  2. Implement rate limiting для protecting backend systems
  3. Cache aggressively для reducing load
  4. Mask secrets in all responses
  5. Monitor performance каждого MCP service

RAG Optimization

  1. Regular reindexing для freshness
  2. Quality over quantity в knowledge base
  3. Tune chunk sizes для optimal retrieval
  4. A/B test различных strategies
  5. User feedback loop для continuous improvement

Security

  1. Defense in depth - multiple security layers
  2. Least privilege всегда
  3. Audit everything для compliance
  4. Regular security reviews
  5. Incident response plan documented и tested

Operational

  1. Automate everything possible
  2. Monitor proactively не reactively
  3. Document thoroughly для team continuity
  4. Test backups regularly
  5. Plan for growth from day one

Troubleshooting Guide

GPU Issues

Symptom: Model loading fails Causes:

  • Insufficient VRAM
  • Driver issues
  • Cooling problems

Resolution:

  1. Check nvidia-smi output
  2. Verify model size vs VRAM
  3. Update drivers if needed
  4. Check temperatures

Symptom: Slow inference Causes:

  • GPU throttling due to heat
  • CPU bottleneck
  • Insufficient RAM

Resolution:

  1. Monitor GPU temperature
  2. Check cooling system
  3. Verify CPU usage
  4. Check RAM availability

MCP Service Issues

Symptom: MCP timeouts Causes:

  • Backend system slow/down
  • Network issues
  • Rate limiting

Resolution:

  1. Check backend system health
  2. Verify network connectivity
  3. Review rate limit settings
  4. Check MCP logs

Symptom: Incorrect data returned Causes:

  • Cache staleness
  • Backend API changes
  • Parsing errors

Resolution:

  1. Clear MCP cache
  2. Verify backend API format
  3. Check MCP server logs
  4. Update parsers if needed

RAG Issues

Symptom: Poor search quality Causes:

  • Outdated index
  • Poor chunk strategy
  • Embedding model issues

Resolution:

  1. Trigger reindexing
  2. Review chunk configuration
  3. Test embedding service
  4. Analyze user feedback

Symptom: Slow searches Causes:

  • Index size too large
  • Insufficient resources
  • Network latency

Resolution:

  1. Optimize index parameters
  2. Add more RAM/storage
  3. Check Qdrant configuration
  4. Review network latency

Storage Issues

Symptom: Disk full Causes:

  • Uncontrolled growth
  • Failed cleanup jobs
  • Backup accumulation

Resolution:

  1. Run cleanup scripts
  2. Archive old data
  3. Verify retention policies
  4. Plan capacity expansion

Заключение

Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов представляет комплексное решение для FinTech компаний, требующих полного контроля над своими данными при использовании возможностей современных больших языковых моделей.

Ключевые выводы

Безопасность превыше всего. В FinTech контексте невозможно идти на компромиссы с безопасностью данных. Self-hosted подход обеспечивает полный контроль и соответствие всем регуляторным требованиям.

Специализация моделей. Использование различных моделей для различных задач значительно повышает качество результатов по сравнению с универсальным подходом.

MCP как game-changer. Интеграция с корпоративными системами через стандартизованный протокол делает AI-ассистента по-настоящему полезным инструментом, а не просто chatbot.

RAG для масштаба знаний. Векторная база данных позволяет эффективно работать с неограниченными объемами корпоративных знаний, постоянно растущих и обновляющихся.

История для контекста. Persistent storage и intelligent management истории диалогов критичны для user experience и continuous improvement системы.

Путь вперед

Развертывание такой инфраструктуры - не одноразовый проект, а начало journey continuous improvement. Система будет evolve вместе с:

  • Появлением новых, более мощных моделей
  • Расширением интеграций с корпоративными системами
  • Ростом knowledge base
  • Увеличением команды пользователей
  • Развитием best practices

Следующие шаги

  1. Оценка готовности вашей организации к внедрению
  2. Планирование бюджета и получение approvals
  3. Формирование команды для deployment и support
  4. Pilot deployment с small group пользователей
  5. Iterative improvement на основе feedback
  6. Gradual rollout ко всей команде

С правильной стратегией, инвестициями и commitment, self-hosted AI-инфраструктура становится мощным enabler productivity, качества работы и innovation в вашей организации.

Версия документа: 1.0 Дата: Январь 2026 Автор: Based on infrastructure requirements для k3s-gitops Статус: Comprehensive Guide