GPUメモリとアーキテクチャを比較、RTXからデータセンター用アクセラレータまで、設定を一つのコンソールで確認します。
CPU、メモリ、運用モデル別に仮想マシン、専用サーバー、コンテナインフラを選択します。
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モデルホスティング、推論、トレーニング、ファインチューニングのためのインフラを、明示的なメモリとワークロード要件とともに計画します。
アクセスパターン、耐久性ニーズ、復元ワークフローに基づき、オブジェクト、ブロック、ファイルストレージ、バックアップ、スナップショットを比較します。
パブリックIP、プライベートネットワーク、ファイアウォール、DNS、負荷分散と計算リソースを併せて計画します。
開発者、AIチーム、SaaSアプリ、レンダリング向けのワークロードガイドとインフラの選択・サイズに関する質問。
時間単位、月単位、使用量請求を理解し、GPU仕様と現在の価格をコンソールで確認してください。
GLOBALATLAS AI · クラウド計算
仮想マシンはOSを隔離し、物理サーバーはホストを予約し、コンテナはアプリケーションをパッケージ化します。CPUとRAMのサイズを決定する前に運用境界を選択してください。
Webアプリケーション、API、バックグラウンドサービス用の隔離されたOSを実行します。
仮想プライベートサーバーは、小規模なアプリケーションに適し、予測可能なOSと展開プロセスを持ちます。
OS、パッケージ、サービス、アプリケーションの実行環境を制御する必要がある場合は、仮想マシンを使用します。
ハードウェアの隔離と一貫したホスト構成が必要なワークロードのために物理サーバーを予約
ベアメタルは、仮想サーバーの抽象化の代わりに物理マシンをワークロードに提供します。
CPU計算は、GPUアクセラレーションなしの一般的なアプリケーションロジック、ワーカー、ワークロードを処理します。
メモリ中心の構成はインメモリデータセット、キャッシュ、大規模データベースのワークセットに適しています。
CPU重視の構成は、並列ワーカー、ビルド、バッチ処理に適しています。
アプリケーションとその依存関係をコンテナイメージにパッケージ化し、再現性のある展開を実現します。
Kubernetesインフラストラクチャ：設定選択、サイズ要件、可用性チェック（GlobalAtlas AI内）
GPUモデルごとの価格は一律ではありません。リージョン、GPU数、ホストリソース、請求モデル、利用可能性が特定のオファーを決定します。
オブジェクトストレージはAPIを公開し、ブロックストレージはディスクをアタッチし、ファイルストレージはファイルシステムを共有します。バックアップは別のリカバリーコピーであり、作業ディスクの代替ではありません。
リカバリーコピーを保持し、Backup Vaultを使用してバックアップの作成、一覧表示、復元を行います。
同意いただければ、Yandex Metricaは公開ページの訪問とインタラクションを測定します。フォーム入力は非表示で、コンソールは記録されません。 詳細を見る