Cloud

PaaS

Platform as a Service — готовая среда выполнения в облаке: разработчик отдаёт код, а платформа берёт на себя серверы, ОС и runtime.

Что такое PaaS

PaaS (Platform as a Service, «платформа как услуга») — облачная модель, в которой провайдер даёт готовую среду выполнения приложений. Разработчик отдаёт исходный код или контейнер, а платформа сама собирает, запускает и держит его: серверы, ОС, runtime, обновления и масштабирование — не ваша забота.

Граница простая: в IaaS вы получаете пустую машину, в PaaS — работающее место для кода. Всё, что ниже вашего приложения, поддерживает провайдер.

Примеры: Heroku, Vercel, Google App Engine, Cloud Foundry, Railway, Render, а также managed-сервисы вроде управляемого PostgreSQL, Redis или Kubernetes — базу разворачивают и бэкапят за вас, схему проектируете вы.

Что снимает с вас платформа

Задача На IaaSНа PaaS
Создать сервер, поставить ОС вы не существует как задача
Настроить Nginx, Python/Node, зависимости вы платформа по манифесту
Накатывать патчи безопасности ОС вы, регулярно платформа
Собрать артефакт и задеплоить вы через CI/CDgit push
Откатить неудачный релиз вы, своим скриптом одна команда
Добавить мощности под нагрузку вы: новый сервер, балансировщикautoscaling по настройке
TLS-сертификат и его продление вы платформа
Логи и метрики вы разворачиваете стек из коробки
Код, схема данных, бизнес-логикавывы

Последняя строка не меняется никогда: платформа не отвечает за то, что вы написали.

# Типичный деплой на PaaS: ни ssh, ни ansible, ни настройки веб-сервера
git push heroku main
# → сборка, установка зависимостей, запуск, health check, переключение трафика

Цена удобства

PaaS экономит не деньги, а инженерное время. Расплата — потеря контроля:

  • Vendor lock-in. Платформенные надстройки (свои очереди, привязки, форматы конфигов) переносятся плохо. Меньше всего привязка у платформ поверх Docker и Kubernetes — образ уедет куда угодно.
  • Только то, что поддержано. Нестандартная версия языка, системная библиотека или демон рядом с приложением — часто нельзя.
  • Нет доступа к машине. Нет SSH, нет тюнинга ядра, нет своих драйверов.
  • Стоимость на масштабе. На ровной высокой нагрузке PaaS обычно дороже эквивалентных серверов: вы платите за автоматизацию, которая при постоянной нагрузке нужна реже.

PaaS, IaaS и serverless

IaaSPaaS Serverless
Единица Виртуальная машинаПриложение Функция или запрос
Что вы отдаёте Ничего, всё ваше Код и манифест Функцию
Оплата За время аренды За инстансы платформы За вызовы и время работы
Простой стоит Полную цену Полную цену Около нуля
Контроль Полный Ограниченный Минимальный

Serverless — это PaaS, доведённый до предела: исчезает даже понятие постоянно работающего инстанса.

Почему GPU-нагрузки редко живут на PaaS

Классический PaaS рассчитан на stateless веб-приложения: быстро стартуют, легко клонируются, ничего тяжёлого не держат в памяти. Обучение и инференс устроены иначе — нужны конкретная версия CUDA и драйвера, десятки гигабайт весов в VRAM и контроль над тем, как модель разложена по картам.

Поэтому ML-команды чаще берут IaaS: арендуют GPU-инстанс, ставят свой стек и запускают vLLM или Ollama. Компромисс между удобством и контролем — managed Kubernetes с GPU-узлами: оркестрацию держит провайдер, а окружение внутри контейнера остаётся вашим.

Связанные термины

  • IaaS — уровень ниже: сервер вместо среды
  • SaaS — уровень выше: готовое приложение
  • Serverless — PaaS без инстансов, оплата за вызовы
  • Kubernetes — основа большинства современных платформ
  • CI/CD — то, что PaaS встраивает в себя
  • Облачные вычисления — общая рамка моделей обслуживания

Готовы запустить GPU-задачу?

Запустить GPU-сервер