Облачные AI-платформы: сравнение AWS, GCP и Azure для ML-задач

Сегодня от выбора облачной AI-платформы зависит бюджет проектов, скорость внедрения моделей, и возможность масштабирования готовых решений. Давайте протестируем три ключевые платформы — Amazon SageMaker, Google AI Platform и Azure Machine Learning от Microsoft для реальных задач машинного обучения ^[1].

Прежде чем перейти к сравнению, отмечу инструмент для быстрого прототипирования — BotHub. Это агрегатор нейросетей, который избавляет вас от головной боли ^[2] с API-ключами и настройкой отдельных моделей, позволяя сосредоточиться на задачах, а не на инфраструктуре. При регистрации по ссылке ^[3] вы получите 100 000 капсов для тестирования.

Важно отметить, по каким критериям мы будем сравнивать ML-инструменты:

• Время обработки запросов на одинаковых GPU-серверах

• Стоимость обучения моделей на данных разного объёма

• Интеграция с инструментами развёртывания и мониторинга моделей

Перейдём к рассмотрению каждой платформы по отдельности, а в конце подведём итог-сравнение.

Amazon SageMaker

Ценовая политика SageMaker

AWS заявляет, что в основе стоимости Amazon SageMaker лежит следующий принцип: пользователь платит исключительно за вычислительные ресурсы, хранилище и обработку данных. Только за те, которые фактически используются для обучения и развертывания моделей. Никаких скрытых платежей или обязательных минимумов — только тарификация по требованию.

Также представлены различные варианты тарификации: например — SageMaker Savings Plan, представленный в 2021 году. Подразумевается, что он должен экономить более 50 процентов от общей стоимости, при заключении годового контракта. А для начинающих, AWS предлагает бесплатный пробный период.

Давайте разбираться. Хоть AWS и заманчиво описывает модель “плати только за использование”, на практике пользователи сталкиваются с несколькими неприятными сюрпризами. Вот некоторые варианты скрытых затрат, которые мне удалось обнаружить.

Скрытые затраты

Помимо базовой стоимости инстансов ^[4](виртуальных серверов, которые предоставляют вычислительные ресурсы для выполнения задач), пользователи платят за мониторинг в CloudWatch — 10 центов за каждую тысячу метрик. Отдельно тарифицируются EBS-тома для ноутбуков и передача данных между зонами доступности по одному центу за ГБ. Эти расходы часто не учитывают при первоначальном расчете бюджета.

Есть нюансы и у программы Savings Plan. Годовой контракт привязан к конкретным типам инстансов, что ограничивает гибкость архитектуры. Минимальный платеж в 547 долларов в год — нерентабельно для небольших проектов, а перераспределить фиксированные расходы (committed spend) при изменении задач практически невозможно.

Если мы говорим про бесплатный период SageMaker’а, то он составляет 250 часов часов работы инстанса ml.t2.medium ^[5] — звучит внушительно, но на практике это всего 10 дней непрерывной работы. Для реального ML-проекта, где обучение модели может занимать дни или недели, этого явно недостаточно. Например, обучение модели средней сложности на датасете в 10 ГБ займет 30-40 часов — и это лишь один эксперимент.

Наиболее критичное ограничение пробного периода — это полное отсутствие доступа к GPU-инстансам. Современные нейросети просто невозможно эффективно обучать на CPU: то, что на GPU занимает часы, на ml.t2.medium будет работать дни. Получается, бесплатный период позволяет лишь познакомиться с интерфейсом, но не провести реальное исследование.

Следовательно, что без SageMaker Studio за 24 доллара в месяц, функциональность платформы AWS серьезно ограничена: нет визуализации экспериментов, удобного управления данными и collaborative features. Фактически, бесплатный период дает доступ только к базовым функциям, которые малопригодны для профессиональной работы.

SageMaker — действительно мощный инструмент, но его экономическая эффективность проявляется только при стабильных, предсказуемых процессах. Для стартапов и исследовательских проектов скрытые затраты могут превысить ожидаемый бюджет на 30-40%, а то и 50%.

Техническая гибкость SageMaker

Поддержка кастомных Docker-образов — тот редкий случай, когда AWS не ограничивает разработчиков. Можно использовать любые версии фреймворков, включая ночные сборки PyTorch и кастомные ветки TensorFlow. Правда, за это придется расплатиться увеличенным временем сборки — до 15 минут против стандартных 2-3 минут.

Также, хорошо реализована совместимость с распределенными библиотеками вроде Ray и Dask. Но есть нюанс, для Dask приходится вручную настраивать кластер через SageMaker Processing, что может стать препятствием для начинающих. А вот автоматическое управление зависимостями работает отлично — версии фиксируются через requirements.txt и конфликты разрешаются при создании образа.

Скорость развертывания

Время от коммита до работающего пайплайна составляет 10-15 минут. В целом, неплохо, но многие конкуренты делают это быстрее. Виной тому обязательные шаги сборки Docker-образа даже для тривиальных изменений. CI/CD через SageMaker Projects настраивается за пару часов, но требует глубокого понимания CodePipeline и CodeBuild ^[6].

Одна из сильнейших сторон AWS — это масштабирование эндпоинтов. Система плавно добавляет инстансы при росте нагрузки и быстро скалируется вниз при ее снижении. На практике эндпоинт обработает и 100 и 10 000 запросов в минуту без ручного вмешательства.

Экосистема AWS

Глубокая интеграция с S3 ^[7] проявляется в моментальной загрузке датасетов объемом в сотни гигабайт, что важно, для тех, кто работает с биг дата. CloudWatch дает детальную телеметрию по каждому этапу пайплайна, а IAM (Identity and Access Management) позволяет тонко настраивать права доступа. Но за мониторинг придется платить — каждый лог и метрика тарифицируются отдельно.

SageMaker Pipelines — готовое решение для MLOps, но с собственным DSL, который придется изучать с нуля. Тем не менее, совместимость с Redshift и Glue реализована идеально: данные автоматически преобразуются в формат, пригодный для тренировки моделей. Минус — привязка к экосистеме AWS, что создает вендор-локинг.

Google Cloud Platform

Ключевое различие в их философии состоит в том, что SageMaker — это конструктор с максимальной гибкостью, а Vertex AI предлагает более продуманные и готовые циклы разработки. Google делает ставку на автоматизацию — например, встроенный AutoML и управление функциями через Feature Store работают практически из коробки.

При этом GCP сохранил совместимость с открытыми стандартами; те же Docker-образы, те же фреймворки, но с более тесной интеграцией в экосистему Google. Интересно, что многие сервисы Vertex AI унаследовали лучшие практики из внутренних инструментов Google для ML.

Ценовая политика GCP

         Google Cloud Platform использует патентованные технологии вроде Triton Inference Server ^[9], благодаря чему, стоимость одного среднего предсказания примерно на 40-60% ниже, по сравнению с классическими подходами. Например, инференс модели ResNet-50 обходится всего в одну сотую цента за запрос при использовании предварительно настроенных контейнеров Vertex AI. Это достигается за счет батчинга запросов и интеллектуального кэширования.

В отличие от AWS CloudWatch, который добавляет 20-30% к счету, Stackdriver в GCP не имеет скрытых платежей за базовый мониторинг. Вы платите только 25 центов за ГБ логов и 1 цент за 1000 кастомных метрик — при этом стандартные метрики CPU и памяти ^[10] полностью бесплатны.

Посекундная тарификация

GCP предлагает интересную модель оплаты для Tensor Processing Units: $1.35/час за TPU v2 с минимальным шагом в 1 секунду. Для сравнения: AWS Inferentia требует обязательной оплаты поминутно. Это позволяет исследователям запускать короткие эксперименты без переплат — например, 10-минутный тест на TPU будет стоить всего 25 центов.

Также существует система автоматических скидок — Sustained Use Discounts. Она автоматически снижает стоимость GPU-инстансов при использовании более 25% календарного месяца. Например, инстанс с NVIDIA Tesla V100 будет стоить не 2.48 доллара в час, а 1.74 доллара за час после достижения порога. В отличие от AWS Reserved Instances, это не требует предоплаты и применяется автоматически.

Несмотря на довольно прозрачную политику тарификации, здесь тоже есть свои подводные камни, о которые следует знать.

Скрытые затраты

Сетевая инфраструктура
Передача информации между регионами GCP обходится до 0.19 доллар за гигабайт, что значительно для распределенных систем. Отправка данных в интернет добавляет 0.08 долларов за ГБ, а балансировщики нагрузки при активном использовании увеличивают счет на 15-20%.

Отметим, что сервис мониторинга берет 0.50 долларов за каждый гигабайт собранных логов, что быстро суммируется при отладке. Инструменты трассировки и профилирования добавляют сотни долларов ежемесячно при работе с производительными ML-моделями.

Хранение информации
BigQuery дополнительно взимает 0.02 доллара за гигабайт в месяц поверх платы за запросы. Запросы прогнозирования по 0.10 долларов за 1000 штук существенно увеличивают стоимость при массовом использовании
Не смотря на посекундную тарификацию, — выключенные рабочие станции и графические ускорители продолжают списывать средства даже в бездействии. Один забытый GPU-сервер может обойтись в 3000 долларов в месяц без реальной нагрузки.

Таким образом, обязательны автоматизация управления ресурсами, установка бюджетных лимитов и регулярный аудит сетевых трафиков. Без этого скрытые затраты могут превысить прямые расходы на вычисления в 1.5-2 раза и таким образом полностью нивелировать преимущества посекундной тарификации.

Особенности GCP для машинного обучения

Vertex AI предлагает беспрецедентную интеграцию с BigQuery, значит вы можете напрямую обращаться к данным без сложных ETL-процессов.
Также GCP предоставляет готовые решения для управления жизненным циклом моделей. Feature Store автоматически синхронизирует признаки между тренировкой и инференсом, а Vertex Pipelines позволяет строить сложные пайплайны с автоматическим отслеживанием экспериментов и управлением версиями данных.

Если говорить о ключевом преимуществе GCP, то это, конечно же, доступ к TPU (Tensor Processing Units). Это специализированные процессоры, разработанные Google исключительно для задач машинного обучения. В отличие от универсальных графических ускорителей, архитектура TPU оптимизирована для матричных вычислений, что обеспечивает почти пятикратное ускорение при обучении моделей компьютерного зрения ^[11] и обработки естественного языка, по сравнению с GPU.

Например, обучение модели BERT большого размера на TPU занимает менее 1 часа, в то время как на кластере из 8 GPU V100 аналогичная задача требует более 5 часов. Для исследователей, работающих с большими языковыми моделями или сложными архитектурами нейросетей, это означает ускорение итераций разработки в разы. Особенность GCP — возможность комбинирования TPU и GPU.

Microsoft Azure

Особенность Azure — глубокое погружение в корпоративную экосистему Microsoft. Платформа предоставляет инструменты ML и, в каком-то смысле, становится естественным продолжением Power BI для аналитики. Или же Dynamics 365 для бизнес-процессов, а Office 365 для совместной работы.

Для предприятий с устоявшимися процессами Azure предлагает предсказуемую модель внедрения — от пробного проекта до полноценной производственной системы, с гарантированным уровнем обслуживания и технической поддержкой.

Особенности ценообразования Azure

Azure использует схему оплаты только за фактическое использование вычислительных ресурсов. Отдельно взимается плата за лицензию платформы — $0.075 в час за базовый функционал. Бесплатный уровень предоставляет 10 ГБ для хранения моделей и базовые возможности мониторинга.

Видеокарты NVIDIA V100 доступны от $2.55 в час, что конкурентоспособно с другими облачными провайдерами. Распределённые вычисления тарифицируются от $0.045 за процессорный час.

Microsoft заявляет, что система spot-цен позволяет экономить до 90% при гибком планировании задач. Spot — это виртуальные машины в Azure (ранее известные как Low-Priority VMs) предоставляют доступ к свободным вычислительным мощностям Microsoft. Низкая, в сравнении с конкурентами цена, должна достигаться за счёт невостребованных ресурсов в дата-центрах Microsoft, которые могут быть отозваны в любой момент при росте нагрузки.

Скрытые затраты в Azure: неочевидные расходы и их причины

Основная проблема расчета стоимости в Azure возникает из-за модульной архитектуры сервисов. Платформа для машинного обучения тесно интегрирована с десятками других сервисов Microsoft, и каждый из них добавляет свою статью расходов. Например, использование Azure Kubernetes Service для развертывания моделей автоматически приводит к затратам на управление кластером ($0.10/час), а хранение данных в Azure Storage добавляет $0.018/ГБ в месяц. Особенно заметно влияние сетевых расходов — передача данных между регионами стоит $0.02/ГБ даже внутри приватной сети Azure.

Платформа идеально подходит для корпоративных клиентов, которые уже используют экосистему Microsoft. Если компания работает с Active Directory, Power BI и Office 365, интеграция ML-решений произойдет практически бесшовно. Крупные предприятия с жесткими требованиями к безопасности получат преимущество от встроенной поддержки стандартов compliance (HIPAA, GDPR). Также Azure выгодна проектам со смешанной инфраструктурой, где часть вычислений должна оставаться в приватном дата-центре.

Но вот стартапам и небольшим командам может не подойти сложная система ценообразования и обязательная интеграция с корпоративными сервисами Microsoft. Исследовательские проекты, требующие быстрого прототипирования, скорее всего, столкнутся с избыточной сложностью настройки пайплайнов. А для задач, критичных к стоимости инференса, более выгодными окажутся GCP или AWS, где можно достичь лучшего соотношения цена/качество для массового обслуживания запросов.

Технические возможности Microsoft Azure

Платформа тесно связана с другими сервисами Microsoft— например, результаты работы моделей можно сразу просматривать в инструменте для аналитики Power BI без дополнительной настройки. Система использует единый вход через Active Directory, что упрощает управление правами доступа в крупных компаниях. Прямое подключение к хранилищу данных Azure Data Lake позволяет обрабатывать огромные объемы информации без их копирования.

Работа на периферийных устройствах

Основной особенностью Azure хочется назвать поддержку гибридных сценариев; то есть обучение моделей происходит в облаке, а их применение — на локальных серверах с автоматическим обновлением. Служба Azure IoT Edge позволяет запускать модели прямо на производственном оборудовании с последующим сбором результатов в облаке.

Также платформа предлагает встроенные средства для автоматизации всех этапов работы — от подготовки данных до наблюдения за работой моделей в реальных условиях. Функция управления наборами данных обеспечивает контроль версий и отслеживание происхождения информации.

Сравнительный анализ облачных платформ для машинного обучения

AWS SageMaker: для максимальной гибкости и контроля
Подход Amazon напоминает конструктор — мы получаем полный контроль над каждым компонентом, но и ответственность за настройку несем сами. Эта платформа идеально подходит для технически сильных команд, которые точно знают свои требования и хотят тонкой оптимизации каждого этапа рабочего процесса. Однако за гибкость приходится платить сложностью управления и более высокими затратами на сопровождение.

Google Cloud Platform: для исследователей и стартапов
Философия Google — предоставить готовые решения, которые работают из коробки. Автоматические скидки, встроенные инструменты MLOps и доступ к уникальным технологиям вроде тензорных процессоров делают GCP привлекательным для быстрорастущих проектов. У платформы есть преимущества при обработке задач компьютерного зрения и естественного языка, так как мы можем использовать наработки самого Google.

Azure Machine Learning: для корпоративного сектора
Подход Microsoft ориентирован на бесшовную интеграцию в существующую ИТ-инфраструктуру предприятий. Если компания уже использует продукты Microsoft, внедрение машинного обучения произойдет максимально гладко. Платформа предлагает сильные инструменты безопасности и соответствия отраслевым стандартам, что критически важно для регулируемых отраслей.

Выбор облачной платформы — это определение оптимального инструмента под ваши конкретные задачи. Не существует «лучшей платформы» — есть платформа, которая лучше всего подходит именно вам.

AWS SageMaker открывает безграничные возможности кастомизации, GCP поражает готовыми решениями и исследовательским потенциалом, Azure обеспечивает бесшовную интеграцию в корпоративную среду. Ваша сила — в понимании этих различий.

Начните с четкого определения требований: какой контроль вам нужен, какие специалисты в команде, какие задачи являются критичными. Тестируйте, считайте реальную стоимость, не забывая о скрытых расходах. Помните — даже самые совершенные инструменты требуют грамотного подхода.

Современные облачные платформы превратили машинное обучение из удела избранных в доступную технологию. Ваша идея, подкрепленная правильным выбором инфраструктуры, может изменить рынок. Главное — начать действовать!