Google Cloud AI Platform Prediction

Анализ архитектуры Vertex AI Prediction (2026)

По состоянию на январь 2026 года Vertex AI Prediction перешла на модель распределённого инференса, выйдя за рамки простых REST-эндпоинтов. Ядро архитектуры основано на Unified Endpoints, что позволяет реализовать сложное управление трафиком и канареечные деплои без изменений логики на стороне клиента 📑. Интеграция с Vertex AI Edge Manager теперь обеспечивает гибридные развёртывания, расширяя облачный инференс на локальные среды 📑.

Движок выполнения и масштабирования

Система использует многоуровневую среду выполнения. В то время как стандартные модели работают в предварительно собранных контейнерах, сложные генеративные задачи используют Serverless Ray на Vertex для автоматической оркестрации кластеров GPU/TPU с несколькими узлами 📑.

• Онлайн-обслуживание с низкой задержкой: Оптимизировано для времени отклика <100 мс с использованием gRPC и ускорения TPU v6e 📑.
• Распределённая пакетная обработка: Высокопроизводительные асинхронные конвейеры, интегрированные с BigQuery и Vertex AI Feature Store (Legacy/Managed) 📑.
• Слой конфиденциальных вычислений: Шифрование данных в процессе использования через экземпляры серии N2D, предотвращающее несанкционированный доступ к памяти во время выполнения модели 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Визуальный контроль в реальном времени: Вход: Высококачественные кадры через Vertex Edge Agent → Обработка: Локальный инференс с синхронизацией метаданных в облако → Выход: Оповещения о дефектах с задержкой в миллисекунды 📑.
• Распределённая оценка LLM: Вход: Крупномасштабный текстовый корпус в Cloud Storage → Обработка: Оркестрация Serverless Ray на TPU v6e pod → Выход: Структурированные JSON-эмбеддинги, сохраняемые в Vector Search 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Нагрузка на головной узел Ray: Тестирование времени инициализации крупномасштабных (50+ узлов) кластеров Serverless Ray при резких всплесках трафика [Inference].
• Синхронизация между регионами: Проверка задержек между обновлениями Model Registry и распространением через Edge Manager в глобальных развёртываниях 🌑.
• Калибровка холодного старта: Измерение эффективности пулов «горячих экземпляров» для пользовательских Docker-образов размером более 5 ГБ 🌑.