Managed AI vs самостоятелно deployment

Въведение

Managed AI услугите (готови платформи за training/serving/monitoring) ти дават скорост и „по-малко болка“ в инфраструктурата. Самостоятелното deployment (DIY) ти дава контрол, гъвкавост и потенциално по-ниска цена при мащаб, но изисква силен екип и процеси.

През 2026 най-честият печеливш модел е:

• managed за стандартните части и бърз старт
• DIY за специфичните, критични или чувствителни компоненти

Managed AI купува време; DIY deployment купува свобода и контрол.

Какво е Managed AI?

Managed AI е, когато доставчикът предоставя „готови“ компоненти:

• training jobs и експерименти
• model registry/версиониране
• batch processing
• online endpoints с autoscaling
• мониторинг, логове, алерти

Предимства:

• по-бърз time-to-market
• по-малко DevOps тежест
• вградени практики за сигурност/наблюдение

Недостатъци:

• ограничения в конфигурации
• vendor lock-in
• понякога по-висока цена за същия капацитет

Какво е самостоятелно (DIY) deployment?

DIY означава, че ти:

• управляваш инфраструктурата (Kubernetes/VM)
• избираш model server (например vLLM/TGI/TF Serving)
• правиш autoscaling, наблюдение, CI/CD
• управляваш GPU драйвери, версии, оптимизации

Предимства:

• максимален контрол върху latency/throughput
• по-лесно интегриране със специфични системи
• по-нисък lock-in

Недостатъци:

• по-голяма инженерна цена
• по-голям риск от инциденти
• нужда от MLOps зрелост

Сравнение по ключови критерии

Критерий	Managed AI	DIY deployment
Скорост на внедряване	Висока	Средна/ниска
Контрол	Ограничен	Максимален
Надеждност	Висока, но зависиш от доставчик	Зависи от екипа ти
Цена	Удобна за старт, но може да расте	Може да е по-ефективна при мащаб
Съответствие	Често има сертификации	Можеш да покриеш специфични политики, но е твоя отговорност
Гъвкавост	Ограничена до опциите на услугата	Пълна

Кога да избереш Managed AI?

Managed е добър избор, когато:

• екипът е малък
• продуктът е в ранна фаза
• искаш бързи експерименти и A/B
• не искаш да поддържаш GPU стек

Практически примери:

• стартиране на batch inference
• бързо пускане на online endpoint
• автоматизирани pipelines за обучение

Кога да избереш DIY deployment?

DIY има смисъл, когато:

• имаш строг контрол върху данните и мрежата
• имаш специфични latency/throughput изисквания
• искаш да оптимизираш разхода при постоянен висок обем
• имаш нужда от нестандартни модели/оптимизации

Примери:

• self-host на open source модели за вътрешни данни
• inference стек с custom caching и routing
• on‑prem изисквания

DIY не е „по-евтино“ по дефиниция: ако нямаш хората и процесите, става най-скъпото решение.

Какво се промени 2025–2026

• Managed услугите станаха по-добри в „production defaults“ (наблюдение, scaling, batch/online режими).
• DIY екосистемата за LLM serving се ускори (по-добро batching, quantization, kernel оптимизации).
• Повече организации минаха към хибрид: managed за стандартното, DIY за специфичното.

Как да вземеш решение (чеклист)

• Имаш ли SLO (p95 latency, error rate) и можеш ли да го поддържаш?
• Колко струва 1% повече надеждност за теб?
• Колко често ще обновяваш модели и как ще тестваш регресии?
• Нужен ли ти е on‑prem/data residency?
• Къде е bottleneck: compute, данни, мрежа, процеси?

Заключение

Managed AI е най-добрият начин да започнеш бързо и да намалиш ops риска. DIY deployment е правилният избор, когато контролът, съответствието или оптимизацията при мащаб са критични. В 2026 най-зрелите системи комбинират двете.

Започни managed, докато не докажеш нужда да станеш собствен доставчик.

Често задавани въпроси (FAQ)

1) Managed AI винаги ли е по-скъп?

Не. За старт и малък обем често е по-евтин в „истинската цена“ (по-малко инженерен труд). При голям постоянен обем DIY може да е по-ефективен.

2) Как да избегна lock-in при managed?

Изолирай платформените части зад интерфейси, използвай контейнери/стандарти и дръж данните/моделите в отворени формати.

3) Кой подход е по-сигурен?

И двата могат да са сигурни. Managed дава готови практики и сертификации, DIY дава контрол, но изисква компетентност.

4) Мога ли да мигрирам от managed към DIY?

Да, ако държиш инфраструктурата като код, имаш ясни интерфейси и тестове. Планирай миграцията рано.

5) Какъв е най-добрият компромис?

Хибрид: managed за стандартни pipelines и бързи експерименти, DIY за чувствителни данни и критични пътища.

Източници и официални страници (за проверка)

• Managed ML платформи (AWS/GCP/Azure) документации
• Практики за production LLM serving (batching, autoscaling)