1508 lines
65 KiB
Markdown
1508 lines
65 KiB
Markdown
# Корпоративная AI-инфраструктура: Комплексное руководство по развертыванию Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов
|
||
|
||
## Оглавление
|
||
|
||
- [Введение](#введение)
|
||
- [Стратегическое обоснование для FinTech](#стратегическое-обоснование-для-fintech)
|
||
- [Ключевые вызовы](#ключевые-вызовы)
|
||
- [Проблемы традиционного подхода](#проблемы-традиционного-подхода)
|
||
- [Решение через self-hosted AI](#решение-через-self-hosted-ai)
|
||
- [Преимущества для FinTech](#преимущества-для-fintech)
|
||
- [Измеримые бизнес-результаты](#измеримые-бизнес-результаты)
|
||
- [Архитектура корпоративного AI-решения](#архитектура-корпоративного-ai-решения)
|
||
- [Многоуровневая архитектура](#многоуровневая-архитектура)
|
||
- [Уровень 1: User Access Layer](#уровень-1-user-access-layer)
|
||
- [Уровень 2: API Gateway](#уровень-2-api-gateway)
|
||
- [Уровень 3: Ollama Inference Layer](#уровень-3-ollama-inference-layer)
|
||
- [Уровень 4: MCP Layer](#уровень-4-mcp-layer)
|
||
- [Уровень 5: Knowledge Base Layer](#уровень-5-knowledge-base-layer)
|
||
- [Инфраструктурные требования](#инфраструктурные-требования)
|
||
- [Рекомендуемая конфигурация сервера](#рекомендуемая-конфигурация-сервера)
|
||
- [Выбор GPU по сценарию использования](#выбор-gpu-по-сценарию-использования)
|
||
- [Распределение VRAM](#распределение-vram)
|
||
- [Распределение системной памяти](#распределение-системной-памяти)
|
||
- [Распределение хранилища](#распределение-хранилища)
|
||
- [Выбор и оптимизация AI-моделей](#выбор-и-оптимизация-ai-моделей)
|
||
- [Философия специализации](#философия-специализации)
|
||
- [Qwen2.5-coder:32b - Специалист по коду](#qwen25-coder32b---специалист-по-коду)
|
||
- [DeepSeek-R1:32b - Движок рассуждений](#deepseek-r132b---движок-рассуждений)
|
||
- [Llama3.3:70b - Универсальный ассистент](#llama3370b---универсальный-ассистент)
|
||
- [Производительность в реальных сценариях](#производительность-в-реальных-сценариях)
|
||
- [Model Context Protocol: интеграция с корпоративными системами](#model-context-protocol-интеграция-с-корпоративными-системами)
|
||
- [Революция в доступе к данным](#революция-в-доступе-к-данным)
|
||
- [Архитектурные принципы MCP](#архитектурные-принципы-mcp)
|
||
- [MCP Orchestrator](#mcp-orchestrator)
|
||
- [MCP для Gitea: доступ к коду](#mcp-для-gitea-доступ-к-коду)
|
||
- [MCP для Docker Swarm](#mcp-для-docker-swarm)
|
||
- [MCP для Kubernetes](#mcp-для-kubernetes)
|
||
- [MCP для Loki: анализ логов](#mcp-для-loki-анализ-логов)
|
||
- [Таблица возможностей MCP-серверов](#таблица-возможностей-mcp-серверов)
|
||
- [Организация Knowledge Base через RAG](#организация-knowledge-base-через-rag)
|
||
- [Концепция RAG](#концепция-rag)
|
||
- [Векторные представления](#векторные-представления)
|
||
- [Архитектура векторной базы Qdrant](#архитектура-векторной-базы-qdrant)
|
||
- [Организация коллекций](#организация-коллекций)
|
||
- [Стратегия chunking](#стратегия-chunking)
|
||
- [Процесс индексации](#процесс-индексации)
|
||
- [Процесс поиска](#процесс-поиска)
|
||
- [Continuous learning](#continuous-learning)
|
||
- [Поддержание актуальности](#поддержание-актуальности)
|
||
- [Таблица конфигурации коллекций](#таблица-конфигурации-коллекций)
|
||
- [Таблица метрик RAG](#таблица-метрик-rag)
|
||
- [Управление историей диалогов](#управление-историей-диалогов)
|
||
- [Важность истории](#важность-истории)
|
||
- [Структура сессии](#структура-сессии)
|
||
- [Стратегии управления контекстом](#стратегии-управления-контекстом)
|
||
- [Persistent storage](#persistent-storage)
|
||
- [Конфиденциальность и retention](#конфиденциальность-и-retention)
|
||
- [Search и navigation](#search-и-navigation)
|
||
- [Export и sharing](#export-и-sharing)
|
||
- [Analytics](#analytics)
|
||
- [Таблица session management](#таблица-session-management)
|
||
- [Таблица retention policy](#таблица-retention-policy)
|
||
- [Стратегия хранения данных](#стратегия-хранения-данных)
|
||
- [Многоуровневая архитектура хранения](#многоуровневая-архитектура-хранения)
|
||
- [Hot Storage: NVMe SSD RAID](#hot-storage-nvme-ssd-raid)
|
||
- [Warm Storage: SATA SSD](#warm-storage-sata-ssd)
|
||
- [Cold Storage: Object Storage](#cold-storage-object-storage)
|
||
- [Lifecycle Management](#lifecycle-management)
|
||
- [Backup Strategy](#backup-strategy)
|
||
- [Таблица Storage Tier Allocation](#таблица-storage-tier-allocation)
|
||
- [Таблица Backup Strategy](#таблица-backup-strategy)
|
||
- [Безопасность и Compliance](#безопасность-и-compliance)
|
||
- [Network Isolation](#network-isolation)
|
||
- [Authentication и Authorization](#authentication-и-authorization)
|
||
- [Secrets Masking](#secrets-masking)
|
||
- [Audit Logging](#audit-logging)
|
||
- [Data Protection](#data-protection)
|
||
- [Compliance](#compliance)
|
||
- [Security Monitoring](#security-monitoring)
|
||
- [Таблица Security Controls](#таблица-security-controls)
|
||
- [Мониторинг и Observability](#мониторинг-и-observability)
|
||
- [Key Metrics](#key-metrics)
|
||
- [Grafana Dashboards](#grafana-dashboards)
|
||
- [Alerting Strategy](#alerting-strategy)
|
||
- [Logging Strategy](#logging-strategy)
|
||
- [Distributed Tracing](#distributed-tracing)
|
||
- [Health Checks](#health-checks)
|
||
- [Capacity Planning](#capacity-planning)
|
||
- [Таблица мониторинга](#таблица-мониторинга)
|
||
- [Экономическое обоснование](#экономическое-обоснование)
|
||
- [Капитальные затраты (CapEx)](#капитальные-затраты-capex)
|
||
- [Операционные затраты (OpEx)](#операционные-затраты-opex)
|
||
- [Софт (бесплатно)](#софт-бесплатно)
|
||
- [ROI Analysis](#roi-analysis)
|
||
- [Сравнение с облачными AI API](#сравнение-с-облачными-ai-api)
|
||
- [Таблица TCO 3 года](#таблица-tco-3-года)
|
||
- [Deployment Roadmap](#deployment-roadmap)
|
||
- [Phase 1: Foundation](#phase-1-foundation-weeks-1-2)
|
||
- [Phase 2: Core Services](#phase-2-core-services-weeks-3-4)
|
||
- [Phase 3: MCP Integration](#phase-3-mcp-integration-weeks-5-6)
|
||
- [Phase 4: RAG Implementation](#phase-4-rag-implementation-weeks-7-8)
|
||
- [Phase 5: Production Readiness](#phase-5-production-readiness-weeks-9-10)
|
||
- [Phase 6: Rollout](#phase-6-rollout-week-11-12)
|
||
- [Operational Excellence](#operational-excellence)
|
||
- [Daily Operations](#daily-operations)
|
||
- [Weekly Tasks](#weekly-tasks)
|
||
- [Monthly Tasks](#monthly-tasks)
|
||
- [Quarterly Tasks](#quarterly-tasks)
|
||
- [Best Practices](#best-practices)
|
||
- [Model Selection](#model-selection)
|
||
- [MCP Integration](#mcp-integration)
|
||
- [RAG Optimization](#rag-optimization)
|
||
- [Security](#security)
|
||
- [Operational](#operational)
|
||
- [Troubleshooting Guide](#troubleshooting-guide)
|
||
- [GPU Issues](#gpu-issues)
|
||
- [MCP Service Issues](#mcp-service-issues)
|
||
- [RAG Issues](#rag-issues)
|
||
- [Storage Issues](#storage-issues)
|
||
- [Заключение](#заключение)
|
||
- [Ключевые выводы](#ключевые-выводы)
|
||
- [Путь вперед](#путь-вперед)
|
||
- [Следующие шаги](#следующие-шаги)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
|
||
## Введение
|
||
|
||
Современные FinTech компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией: при наличии огромных объемов технической информации, разработчики и DevOps-инженеры тратят значительную часть рабочего времени на её поиск и анализ. Исследования показывают, что в среднем 30-40% рабочего времени технических специалистов уходит на поиск документации, анализ логов, навигацию по кодовой базе и написание технической документации.
|
||
|
||
Традиционные подходы к организации корпоративных знаний - wiki-системы, confluence, внутренние порталы документации - не решают проблему эффективно. Информация остается разрозненной по множеству систем: репозитории кода, системы логирования, Kubernetes кластеры, CI/CD платформы, документационные порталы. Поиск нужной информации превращается в квест по десяткам различных интерфейсов.
|
||
|
||
Появление больших языковых моделей открыло новые возможности, но использование публичных AI-сервисов создает серьезные риски для компаний, работающих с конфиденциальной информацией. Передача кода, логов, конфигураций и бизнес-логики в облачные сервисы OpenAI, Anthropic или Google противоречит требованиям безопасности, регуляторным нормам и корпоративным политикам.
|
||
|
||
Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией через Model Context Protocol представляет собой решение, объединяющее преимущества современных LLM с полным контролем над данными. Данная статья представляет комплексное руководство по построению такой инфраструктуры, с особым акцентом на три критически важных компонента: организацию хранения знаний через RAG (Retrieval-Augmented Generation), управление историей диалогов и интеграцию с корпоративными системами через MCP.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 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:
|
||
```json
|
||
{
|
||
"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 |