Можно развернуть LLM и RAG в закрытом контуре без выхода в интернет?

Да. Модель, RAG и агенты разворачиваются on-prem или в изолированном сегменте Kubernetes — без исходящих запросов к внешним API.

Чем вы отличаетесь от классических DevOps-интеграторов?

Мы проектируем и внедряем именно AI-слой — LLM, RAG, агентов — так, чтобы он корректно жил в Kubernetes и был готов к интеграции со средствами защиты. Kubernetes для нас инфраструктура под конкретный AI-продукт, а не отдельная услуга.

Какие GPU и оркестраторы вы поддерживаете?

Kubernetes, OpenShift, DeckHouse; CPU и GPU inference, шаринг GPU между нагрузками, автоскейлинг под пиковую нагрузку модели.

Что входит в AI Kubernetes Readiness Audit?

Проверка кластера, сети, доступов и данных на готовность к продакшен-запуску LLM/RAG: узкие места, риски ИБ, смета доработок и дорожная карта.

Можно подключить Kaspersky Container Security к уже работающему кластеру?

Да, через отдельный продукт Container Security Integration — готовим кластер и AI-приложение к интеграции, а поставка и настройка средства защиты идёт через партнёрскую дистрибуцию Kaspersky.

Bober AI on Kubernetes · линия Bober AI Systems

Корпоративный AI в Kubernetes и закрытом контуре

Основатель: Павел Стасиньский

Годы опыта 10 · Регион Москва

Отзывы на Яндексе

Переносим LLM, RAG и AI-агентов из прототипа в промышленную инфраструктуру: контейнеризация, GPU, роли и доступы, журналирование, мониторинг и интеграция с корпоративными системами.

Прототип в ноутбуке — не production. Переносим LLM, RAG и агентов в Kubernetes с контролем доступа, журналами и готовностью к ИБ.

Знакомая ситуация

— Прототип работает, но его нельзя согласовать с ИБ
— Данные нельзя отправлять во внешние API
— Нет контроля доступа к базе знаний
— AI-агент имеет избыточные права
— Нет журналирования действий и обращений к данным
— Непонятно, как масштабировать модель на GPU

Услуги

— AI Kubernetes Readiness Audit Аудит готовности инфраструктуры к запуску LLM/RAG.
— LLM Productionization Перенос работающего прототипа в production.
— Secure RAG Deployment База знаний с ролями, фильтрацией документов и аудитом запросов.
— AI Agent Runtime Изолированная среда для агентов и контроль доступных инструментов.
— Container Security Integration Подготовка AI-приложения к интеграции с DevSecOps и Kaspersky Container Security.

Как проходит внедрение

01

Аудит контура

Аудит контура: инфраструктура, данные, модель, агенты — что уже есть и чего не хватает

02

Архитектура

Проектирование архитектуры: Kubernetes/OpenShift/DeckHouse, GPU-ноды, namespace, сеть

03

Контейнеризация

Контейнеризация LLM/RAG/агентов, RBAC, секреты, журналирование, мониторинг

04

Передача

Опционально — подготовка к интеграции с Kaspersky Container Security и передача команде

Типовая архитектура

— Kubernetes / OpenShift / DeckHouse + GPU-ноды
— Namespace, сеть, RBAC и секреты под LLM/RAG
— Инференс, оркестрация агентов, журналирование
— Мониторинг нагрузки модели и стоимость GPU
— Опционально: подготовка к Kaspersky Container Security

Как это связано с Kaspersky

Используем практики безопасной контейнеризации и можем учитывать требования к интеграции с Kaspersky Container Security — сканирование образов, политики и контроль runtime кластера. Слой AI проектируем и внедряем мы; средства защиты контейнерной инфраструктуры поставляются и настраиваются как отдельный продукт через партнёрскую дистрибуцию.

Эффект

5 услуг

от аудита K8s до Agent Runtime

on-prem

закрытый контур без внешних API

от 28 дн.

пакет Secure Private AI Cloud

Цена и условия

Коммерческие условия услуги
Цена	от 1 500 000 ₽
Срок	56 дн.
Формат	Фиксированная смета · удалённо
Состав	Контур: слой ИИ (private LLM, RAG, база знаний, Bitrix24/1С), инфраструктура (российское облако, VPN, IAM, backup, логи) и Kaspersky (VM, Linux/Windows, контейнеры, Security Center). Внедрение, мониторинг, отчёт, реакция на события. Лицензии Kaspersky — через авторизованную дистрибуцию.

Частые вопросы

Можно развернуть LLM и RAG в закрытом контуре без выхода в интернет?: Да. Модель, RAG и агенты разворачиваются on-prem или в изолированном сегменте Kubernetes — без исходящих запросов к внешним API.
Чем вы отличаетесь от классических DevOps-интеграторов?: Мы проектируем и внедряем именно AI-слой — LLM, RAG, агентов — так, чтобы он корректно жил в Kubernetes и был готов к интеграции со средствами защиты. Kubernetes для нас инфраструктура под конкретный AI-продукт, а не отдельная услуга.
Какие GPU и оркестраторы вы поддерживаете?: Kubernetes, OpenShift, DeckHouse; CPU и GPU inference, шаринг GPU между нагрузками, автоскейлинг под пиковую нагрузку модели.
Что входит в AI Kubernetes Readiness Audit?: Проверка кластера, сети, доступов и данных на готовность к продакшен-запуску LLM/RAG: узкие места, риски ИБ, смета доработок и дорожная карта.
Можно подключить Kaspersky Container Security к уже работающему кластеру?: Да, через отдельный продукт Container Security Integration — готовим кластер и AI-приложение к интеграции, а поставка и настройка средства защиты идёт через партнёрскую дистрибуцию Kaspersky.

Связанные услуги

Пакет Secure Private AI Cloud Kaspersky Container Security + KIRA Bober Secure AI Корпоративный RAG

Контакт

Или оставьте заявку

Переносим LLM, RAG и AI-агентов из прототипа в промышленную инфраструктуру: контейнеризация, GPU, роли и доступы, журналирование, мониторинг и интеграция с корпоративными системами.