Datadog расширяет функционал мониторинга для оптимизации расходов на GPU
Компания Datadog представила инструмент для глубокого мониторинга графических процессоров (GPU), интегрированный в общую систему наблюдаемости ИТ-инфраструктуры. Новое решение призвано помочь организациям контролировать эффективность использования вычислительных мощностей, затраты на которые стремительно растут на фоне массового внедрения искусственного интеллекта.
Рост расходов на ИИ-инфраструктуру
По данным аналитических отчетов, в четвертом квартале 2025 года мировые инвестиции в инфраструктуру для ИИ достигли 89,9 миллиарда долларов, показав рост на 62% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В настоящее время GPU-инстансы составляют 14% от всех облачных вычислительных затрат, и ожидается, что эта доля будет только увеличиваться.
Основная проблема для бизнеса заключается в отсутствии прозрачности: компании видят рост счетов, но не имеют инструментов для распределения расходов между подразделениями, оценки контекста рабочих нагрузок или выявления путей оптимизации.
Ключевые возможности системы мониторинга
Новый функционал от Datadog обеспечивает единую среду наблюдения, связывающую состояние парка GPU, финансовые затраты и производительность конкретных команд. Система работает как в облачных инфраструктурах, так и в локальных дата-центрах, что актуально для компаний, предъявляющих повышенные требования к защите данных.
- Выявление простаивающих ресурсов: инструмент позволяет обнаружить оборудование, которое не используется или занято задачами, не требующими графических ускорителей.
- Анализ неэффективных процессов: система находит «зависшие» процессы или задачи, которые были ошибочно настроены для работы на GPU, что приводит к необоснованным тратам.
- Контроль ответственности: функционал Fleet Explorer дает возможность привязать показатели утилизации к конкретным рабочим группам для оптимизации расходов.
Опыт внедрения и конкурентная среда
Специалисты Datadog сообщают, что внутреннее использование данного инструмента помогло компании сократить ежемесячные расходы на десятки тысяч долларов. Это было достигнуто путем обнаружения и удаления сервисных модулей, которые оставались в режиме инициализации, потребляя ресурсы впустую.
Смотрите также:
Ученые приблизились к решению главной проблемы твердотельных аккумуляторов http://kupidonchik.org/uchenyie-priblizilis-k-resheniyu-glavnoy-problemyi-tverdotelnyih-akkumulyatorov/.
Интересности на тему: Разработчики Linux удалят поддержку устаревшего оборудования для защиты от уязвимостей
Классные советы в статье "Почему корпоративные проекты в сфере ИИ терпят неудачу: мнение эксперта из AWS" здесь.
На рынке наблюдается активная конкуренция в сегменте инструментов для глубокого мониторинга ИИ-инфраструктуры. Аналогичные решения в последнее время представили и другие игроки:
- Платформа Grafana Cloud внедрила инструменты для отслеживания утилизации оборудования и оптимизации затрат на ресурсы.
- Разработчики представили фреймворки с поддержкой мультиарендности, позволяющие запускать больше нагрузок на имеющемся парке GPU и отслеживать потребление токенов системами ИИ.
Появление таких решений упрощает идентификацию ошибок конфигурации и неэффективных рабочих процессов, однако вопрос о том, насколько эффективно компании используют свои ИИ-инвестиции в долгосрочной перспективе, остается открытым для бизнес-аналитиков.
