Рост в 32 раза: масштабирование AI-компании в облаке

О компании

Metamentor занимается заказной разработкой и внедрением генеративных AI-решений. Экспертиза: обработка документов, создание AI-помощников и голосовые технологии. Компания также выпускает коробочные продукты — для клиентов они доступны по SaaS-модели. 

Проект основан в 2023 году, за короткий срок Metamentor вырос в десятки раз. В команде 50+ специалистов, из них 30 — разработчики, которые ежедневно используют облачную инфраструктуру.

Среда разработки

Построена на self-hosted GitLab, развернутом на облачных серверах. Выстроен процесс CI/CD: код попадает в основную ветку репозитория через merge-реквесты с обязательным ревью. Дальнейшее продвижение по окружениям выполняется через CI/CD-пайплайны. Код собирается один раз, а затем последовательно деплоится в dev, stage и pre-prod с тестами на каждом этапе. 

При написании кода разработчики используют нейросети, например, Claude, Codex и Minimax. На каждом merge-реквесте облачная LLM анализирует изменения по заданным правилам, оценивает их и подсвечивает тимлиду потенциально проблемные места для ревью. Параллельно выполняется статический анализ с помощью SonarQube, Trivy и других инструментов — по правилам команд для backend, frontend и ML. Оба отчета объединяются, чтобы ускорить ревью.

Серверную часть продуктов Metamentor пишет на Python или Go, а пользовательские интерфейсы — на Next.js и React. ML-составляющую команда разрабатывает на Python: модели запускает через vLLM, а для семантического поиска использует векторные базы данных, такие как Qdrant или Milvus. 

Под каждый проект поднимается отдельный контур разработки в облаке. Продуктивные стенды разворачиваются в контуре заказчика. 

Задачи 

• Расти без капитальных вложений 

В 2025 году Metamentor привлек второй раунд инвестиций. Команде важно направлять средства на развитие и гибко управлять бюджетом на ИТ-инфраструктуру. Потребность в ресурсах зависит от числа клиентов и задач — наращивать мощности нужно без покупки дорогостоящего оборудования.

• Масштабироваться вместе с бизнесом 

У Metamentor много параллельных проектов — выручка увеличилась в 3,6 раза за прошлый год. Инфраструктура должна успевать за ростом бизнеса: нужно быстро разворачивать новые dev-стенды, добавление серверов должно происходить за минуты. 

• Обеспечить автоматизацию и централизованное управление 

Команде важно иметь единый контур для доступа, настройки и управления VDS, базами данных и хранилищами. Несколько десятков разработчиков ежедневно заходят на серверы. Задача — оптимизировать рутинные процессы. 

• Построить надежную инфраструктуру 

Предсказуемость инфраструктуры — одно из обязательных условий. SaaS-продукты и dev-стенды должны быть доступны 24/7 — это обеспечивает непрерывность процессов и соблюдение сроков проектов. 

Почему Timeweb Cloud

• Быстрый запуск серверов

Создание виртуальных машин занимает минуты, тогда как у предыдущих партнеров могло доходить до получаса. В панели управления Timeweb Cloud можно быстро заказать ресурсы и запустить новые VDS. 

• Выгодные цены 

Timeweb Cloud предложил условия, которые обеспечили снижение затрат до 30% при сопоставимом объеме и качестве услуг. Это стало одним из главных факторов при выборе облачного партнера. 

• Возможности автоматизации

Инфраструктуру провайдера можно автоматизировать на нескольких уровнях. Внутри VDS — запускать собственные сценарии в приватном контуре. А управлять самими ресурсами — серверами, базами данных, хранилищами — не только из личного кабинета, но и программно. Есть API, CLI и Terraform. Массовые операции выполняются одним скриптом.

• Стабильная инфраструктура 

Серверы провайдера распределены по нескольким дата-центрам. Timeweb Cloud развивает сети связи, централизованно управляет ИТ-инфраструктурой и резервирует критичные компоненты. Это обеспечивает Metamentor надежную работу.

Решение

• 70 облачных серверов — среда разработки и SaaS-продукты

Большая часть VDS — это окружения dev, stage и pre-prod для 30 разработчиков. Здесь также размещены вспомогательные сервисы: self-hosted GitLab, Grafana, SSO, мониторинг и хранилища образов. На этих же серверах работают собственные SaaS-продукты Metamentor — клиенты пользуются ими прямо из облака.

• Приватная сеть — централизованный доступ и автоматическая настройка 

Все VDS объединены в приватную сеть. Это позволило Metamentor организовать централизованный доступ: на серверах не хранятся пароли и ключи, а права разработчиков разграничены. Команда также автоматизировала настройку: новая VDS приводится к рабочей конфигурации по готовым сценариям через Ansible и подключается к общему контуру. На все это уходит не более получаса.

• Базы данных для приложений и сервисов

В базах данных хранится вся информация, с которой работают приложения и сервисы Metamentor. Одни базы разворачиваются под конкретные клиентские проекты, другие обслуживают внутренние нужды команды. 

• S3-хранилища под разные задачи 

В семи хранилищах лежат проектные и служебные файлы, резервные копии и внутренние образы, задействованные в CI/CD-конвейере и развертывании сервисов. Каждое хранилище выделено под свой набор задач.

«Наша главная ценность — сложные AI-решения для бизнеса. Облако дает нам надежный фундамент, на котором мы строим эти продукты»

 

Данила Дьяченко

CTO Metamentor

Результаты

• Компания перенесла в облако Timeweb Cloud порядка 80% всей ИТ-инфраструктуры. 

• 70 облачных серверов управляются централизованно. Новый сервер поднимается за минуты, а полностью готов к работе менее чем за полчаса.

• Облачная модель позволила недавнему AI-стартапу расти, не вкладываясь в собственное оборудование. За два года выручка Metamentor выросла с 2 до 64 млн рублей — в 32 раза. 

• Расходы на вычислительные ресурсы сократились на 30%.

Планы

Компания продолжит развивать и заказную разработку, и коробочные продукты. Растет число проектов, а значит, и потребность в облачных ресурсах: количество VDS будет увеличиваться, также будут расти объемы использования управляемых сервисов.

Например, в планах — брокер сообщений Apache Kafka для асинхронного взаимодействия между сервисами.

Отдельно Metamentor рассматривает GPU-инфраструктуру провайдера под собственные AI-нагрузки — работу с нейросетями для продуктов и заказных проектов. Как отдельный возможный вектор — партнерство по размещению open-source моделей.