Москва, ул. Пришвина, д.8, корп.2
Выделенная инфраструктура
для корпоративного AI
GPU-серверы, быстрые хранилища, сеть и изолированный вычислительный контур для LLM, RAG-систем, корпоративных AI-ассистентов и сервисов, работающих с внутренними данными компании.
Когда публичного AI уже недостаточно
Публичные AI-сервисы удобны для первых экспериментов. Но когда нейросеть начинает работать с внутренними документами, базами знаний, клиентскими данными, CRM, технической документацией или другими корпоративными системами, требования меняются.
Бизнесу становится важно контролировать, где размещены данные и вычислительные ресурсы, как организован доступ и можно ли масштабировать систему без переноса проекта на другую площадку. В таких задачах нужен выделенный инфраструктурный контур.
Можно прийти с задачей без готового ТЗ — поможем определить, нужен ли GPU, какие серверы, диски и схема размещения подойдут.
Что входит в AI-контур ESTT
Инфраструктура собирается под конкретную задачу: от пилотного проекта на одном сервере до распределённого кластера для постоянной корпоративной нагрузки.
GPU-серверы
Вычислительные мощности для LLM, инференса, генерации, обработки данных и других ресурсоёмких AI-нагрузок.
Выделенные GPU-серверы →Серверы без GPU
Отдельные узлы под API, базы данных, векторные хранилища, веб-интерфейсы, сервисы индексации и другие компоненты проекта.
Выделенные серверы →Быстрые диски NVMe
Высокопроизводительное хранение для моделей, векторных баз, индексов и данных, к которым требуется быстрый постоянный доступ.
S3-хранилище
Для датасетов, документов RAG, моделей, логов, архивов и резервных копий — без необходимости хранить всё на одном сервере.
S3-хранилище ESTT →Сеть и изоляция
Выделенная среда, сетевое разделение компонентов проекта, защищённый доступ и связность между вычислительными узлами.
Резервирование и сопровождение
Резервное копирование, мониторинг и администрирование инфраструктуры могут быть добавлены под требования конкретного проекта.
Для корпоративного AI недостаточно просто арендовать GPU
GPU — самая заметная часть AI-инфраструктуры, но рабочий сервис обычно состоит из нескольких компонентов. Модели нужны вычисления, данным — быстрое и ёмкое хранение, приложениям — CPU и память, а всей системе — сеть, резервирование и контроль доступа.
Для каких задач подходит
Подбираем ресурсы не по формальному набору характеристик, а под сценарий использования и реальную нагрузку проекта.
Корпоративный AI-ассистент
Работа с базой знаний, регламентами, инструкциями, обращениями и внутренними документами.
Локальные LLM и RAG
Модель, векторное хранилище, индексация и доступ к корпоративным данным в одном контуре.
Обработка документов и данных
Классификация, извлечение данных, поиск по архивам, анализ обращений и технической документации.
AI-агенты и внутренние сервисы
Инфраструктура для сервисов, которые взаимодействуют с API, базами данных и корпоративными системами.
Генерация и обработка медиа
GPU-ресурсы для изображений, видео, рендеринга и других постоянных вычислительных задач.
Тестирование AI-продуктов
Выделенная среда для проверки гипотез, моделей, интеграций и нагрузки собственного AI-сервиса.
От пилотного проекта до GPU-кластера
Необязательно сразу строить большую инфраструктуру. Контур можно расширять по мере подтверждения нагрузки и роста проекта.
Один сервер или GPU-VPS
Для пилота, проверки идеи, локальной модели, RAG-прототипа или оценки реальной потребности в GPU.
Облачные GPU →Выделенные узлы под разные роли
GPU для модели, отдельный сервер под API и базы, NVMe/S3 для данных и резервного копирования.
Несколько серверов в кластере
Масштабирование вычислений, разделение сервисов, резервирование и развитие инфраструктуры без смены площадки.
Защищённый кластер →Подскажем, с какого формата лучше начать, чтобы не переплачивать на старте и сохранить возможность масштабирования.
Запустить AI-проект без покупки собственной серверной инфраструктуры
Покупка GPU-сервера — это не только стоимость оборудования. Нужны размещение, питание, охлаждение, сеть, обслуживание, резервирование и дальнейшее масштабирование.
Аренда выделенной инфраструктуры позволяет начать с необходимой конфигурации, проверить нагрузку и наращивать мощности по мере развития проекта.
Инфраструктура ESTT
Серверы размещаются в собственном дата-центре ESTT с резервированием инженерных систем, каналов связи и круглосуточным мониторингом.
Серверы размещаются в собственном дата-центре ESTT в Москве. Инженерная команда контролирует питание, охлаждение, сеть, мониторинг и эксплуатацию площадки.
собственный дата-центр в Москве
мониторинг систем и инфраструктуры
резервирование по питанию, охлаждению и каналам
расширение канала под нагрузку проекта
связность с М9 и магистральными операторами
мониторинг систем и инфраструктуры круглосуточно
Приходите с задачей — конфигурацию рассчитаем вместе
Что запускается: LLM, RAG, AI-ассистент, обработка данных или собственный AI-продукт.
GPU, CPU, память, диски, объём данных, сеть и требования к изоляции.
Один сервер, несколько специализированных узлов или масштабируемый кластер.
Готовим серверную основу и при необходимости подключаем хранение, резервирование и сопровождение.
Мы не заменяем команду AI-разработки и не обещаем создание нейросети под ключ. Наша задача — дать надёжную серверную основу, сеть и хранение, на которых можно размещать, тестировать и развивать корпоративные AI-сервисы.
Отдельные сервисы ESTT для AI-проектов
FAQ по инфраструктуре для AI
Ответы на частые вопросы о подборе конфигурации, GPU, запуске проекта и масштабировании AI-инфраструктуры в ESTT.
Обязательно ли для корпоративного AI нужен GPU?
Нет. Всё зависит от модели и сценария. Часть компонентов — API, базы данных, векторные хранилища, интеграции — обычно работают на CPU-серверах. GPU нужен там, где модель или вычислительная нагрузка действительно этого требует.
Когда достаточно GPU-VPS, а когда нужен выделенный сервер?
GPU-VPS подходит для пилотов, проверки гипотез и тестовых запусков. Выделенный GPU-сервер выбирают для постоянной нагрузки, более стабильной производительности, работы с большими объёмами данных и развития проекта без ограничений тестовой среды.
Можно ли начать с одного сервера?
Да. Пилотный проект можно запустить на одном сервере или GPU-VPS, а затем добавить отдельные узлы под данные, API и другие сервисы.
Можно ли объединить несколько GPU-серверов?
Да. Если нагрузке недостаточно одного узла, несколько серверов можно объединить в единый вычислительный контур и масштабировать инфраструктуру по мере роста проекта.
Где хранить документы и датасеты для RAG?
Для наиболее активно используемых данных можно предусмотреть быстрые NVMe-диски, а документы, датасеты, модели, архивы и резервные копии вынести в S3-хранилище.
ESTT разрабатывает и внедряет AI-систему?
ESTT отвечает за инфраструктуру: серверы, хранение, сеть, размещение, масштабирование и дополнительные инфраструктурные сервисы. Разработка самого AI-продукта остаётся на стороне команды заказчика или интегратора.
Рассчитаем инфраструктуру под ваш AI-сценарий
Расскажите, какой сервис планируется, какие данные будут использоваться и какая нагрузка ожидается. Подберём GPU, серверы, хранение, сеть и вариант масштабирования без лишнего запаса ресурсов.