Практическое руководство по развертыванию фундаментальных моделей поиска в продакшене

В Jina AI наша миссия — предоставлять корпоративным пользователям высококачественные поисковые решения. Для достижения этой цели мы делаем наши модели доступными через различные каналы. Однако выбор правильного канала для вашего конкретного случая может быть непростым. В этой статье мы проведем вас через процесс принятия решений и разберем все компромиссы, предоставив практическое руководство по выбору наилучшего способа доступа к нашим базовым поисковым моделям в зависимости от вашего профиля пользователя и потребностей.

tagБазовые поисковые модели Jina

Наши базовые поисковые модели включают:

Embeddings: Они преобразуют информацию о цифровых объектах в векторы вложений, захватывая их основные характеристики.
Rerankers: Они выполняют глубокий семантический анализ наборов запрос-документ для улучшения релевантности поиска.
Small language models: К ним относятся специализированные SLM, такие как ReaderLM-v2 для узкоспециализированных задач, например HTML2Markdown или извлечения информации.

В этой статье мы рассмотрим различные варианты развертывания jina-embeddings-v3, сравнивая три ключевых подхода:

Использование Jina API
Развертывание через CSP, например AWS SageMaker
Самостоятельное размещение в кластере Kubernetes по коммерческой лицензии

В сравнении будут оцениваться стоимостные последствия и преимущества каждого подхода, чтобы помочь вам определить наиболее подходящий вариант для ваших потребностей.

tagКлючевые показатели производительности

Мы оценили пять ключевых показателей производительности в различных сценариях использования:

Коэффициент успешных запросов: Процент успешных запросов к серверу embeddings
Задержка запросов: Время, необходимое серверу embeddings для обработки и возврата запроса
Пропускная способность токенов: Количество токенов, которые сервер embeddings может обработать в секунду
Стоимость за токен: Общая стоимость обработки на единицу текста

Для самостоятельно размещенных embeddings Jina в кластерах Kubernetes мы также изучили влияние динамической пакетной обработки. Эта функция ставит запросы в очередь до достижения максимального размера пакета (8192 для jina-embeddings-v3) перед генерацией embeddings.

Мы намеренно исключили из анализа два важных фактора производительности:

Автоматическое масштабирование: Хотя это crucial для облачных развертываний с переменными нагрузками, его эффективность зависит от множества переменных — эффективности оборудования, сетевой архитектуры, задержек и выбора реализации. Эти сложности выходят за рамки нашего текущего анализа. Отметим, что Jina API включает автоматическое масштабирование, и наши результаты отражают это.
Квантизация: Хотя эта техника создает меньшие векторы embeddings и уменьшает передачу данных, основные преимущества исходят от других компонентов системы (хранение данных и вычисления векторных расстояний), а не от уменьшенной передачи данных. Поскольку мы фокусируемся на прямых затратах на использование модели, мы оставили квантизацию за рамками этого анализа.

Наконец, мы рассмотрим финансовые последствия каждого подхода, учитывая как общую стоимость владения, так и расходы на токен/запрос.

tagНастройка развертывания

Мы оценили три сценария развертывания и использования jina-embeddings-v3:

tagИспользование Jina API

Все модели embeddings Jina AI доступны через Jina API. Доступ работает по системе предоплаченных токенов, с миллионом бесплатных токенов для тестирования. Мы оценивали производительность, делая API-вызовы через интернет из наших офисов в Германии.

tagИспользование AWS SageMaker

Jina Embeddings v3 доступна пользователям AWS через SageMaker. Использование требует подписки AWS на эту модель. Для примера кода у нас есть подготовленный блокнот, который показывает, как подписаться на модели Jina AI и использовать их с учетной записью AWS.

Хотя модели также доступны на Microsoft Azure и Google Cloud Platform, мы сосредоточили наше тестирование на AWS. Мы ожидаем аналогичную производительность на других платформах. Все тесты выполнялись на экземпляре ml.g5.xlarge в регионе us-east-1.

tagСамостоятельное размещение на Kubernetes

💡

Чтобы получить коммерческую лицензию на наши модели CC-BY-NC, вам сначала нужно получить лицензию от нас. Пожалуйста, свяжитесь с нашей командой продаж.

Мы создали приложение FastAPI на Python, которое загружает jina-embeddings-v3 из HuggingFace используя библиотеку SentenceTransformer. Приложение включает две конечные точки:

/embed: Принимает текстовые фрагменты в качестве входных данных и возвращает их embeddings
/health: Обеспечивает базовый мониторинг состояния

Мы развернули это как сервис Kubernetes в Amazon Elastic Kubernetes Service, используя экземпляр g5.xlarge в регионе us-east-1.

С динамической пакетной обработкой и без нее

Мы тестировали производительность в кластере Kubernetes в двух конфигурациях: Одна, где он немедленно обрабатывал каждый запрос при его получении, и другая, где использовалась динамическая пакетная обработка. В случае динамической пакетной обработки сервис ждет, пока не будет собрано MAX_TOKENS (8192) в очереди, или не будет достигнут предопределенный тайм-аут в 2 секунды, прежде чем вызывать модель и вычислять embeddings. Этот подход увеличивает использование GPU и уменьшает фрагментацию памяти GPU.

Для каждого сценария развертывания мы провели тесты, варьируя три ключевых параметра:

Размер пакета: Каждый запрос содержал либо 1, 32, или 128 текстовых фрагментов для embeddings
Длина фрагмента: Мы использовали текстовые фрагменты, содержащие 128, 512, или 1024 токена
Одновременные запросы: Мы отправляли 1, 5, или 10 запросов одновременно

tagРезультаты тестирования

Таблица ниже представляет собой сводку результатов для каждого сценария использования, усредненную по всем настройкам трех переменных выше.

Метрика	Jina API	SageMaker	Самостоятельное размещение с пакетной обработкой	Самостоятельное размещение стандартное
Коэффициент успешных запросов	87.6%	99.9%	55.7%	58.3%
Задержка (секунды)	11.4	3.9	2.7	2.6
Нормализованная задержка по коэффициенту успеха (секунды)	13.0	3.9	4.9	4.4
Пропускная способность токенов (токенов/секунду)	13.8K	15.0K	2.2K	2.6K
Пиковая пропускная способность токенов (токенов/секунду)	63.0K	32.2K	10.9K	10.5K
Цена (USD за 1M токенов)	$0.02	$0.07	$0.32	$0.32

tagКоэффициент успешных запросов

Коэффициенты успеха в нашем тестировании варьируются от почти идеальных 99.9% у SageMaker до скромных 56-58% у самостоятельно размещенных решений, что подчеркивает, почему 100% надежность остается недостижимой в производственных системах. Три ключевых фактора способствуют этому:

Нестабильность сети вызывает неизбежные сбои даже в облачных средах
Конкуренция за ресурсы, особенно память GPU, приводит к отказам запросов под нагрузкой
Необходимые ограничения по времени означают, что некоторые запросы должны завершаться неудачно для поддержания здоровья системы

tagКоэффициент успеха по размеру пакета

Большие размеры пакетов часто вызывают ошибки нехватки памяти в конфигурации самостоятельно размещенного Kubernetes. Без динамической пакетной обработки все запросы, содержащие 32 или 128 элементов в пакете, завершались неудачно по этой причине. Даже с реализованной динамической пакетной обработкой частота отказов для больших пакетов оставалась значительно высокой.

Размер пакета

Процент успешных запросов по уровню параллелизма

Параллелизм — способность обрабатывать несколько запросов одновременно — не оказал ни сильного, ни последовательного влияния на процент успешных запросов в конфигурациях самостоятельно развернутого Kubernetes, и лишь минимальное влияние на AWS SageMaker, по крайней мере до уровня параллелизма 10.

Параллелизм	Jina API	SageMaker	Самостоятельное развертывание (Динамическая пакетная обработка)	Самостоятельное развертывание (Без пакетной обработки)
1	93.3%	100%	57.5%	58.3%
5	85.7%	100%	58.3%	58.3%
10	83.8%	99.6%	55.3%	58.3%

tagПроцент успешных запросов по длине токенов

Длинные отрывки с большим количеством токенов влияют как на Jina Embedding API, так и на Kubernetes с динамической пакетной обработкой аналогично большим пакетам: с увеличением размера значительно возрастает частота сбоев. Однако, в то время как самостоятельно развернутые решения без динамической пакетной обработки почти всегда терпят неудачу с большими пакетами, они лучше справляются с отдельными длинными отрывками. Что касается SageMaker, длина отрывков — как и параллелизм, и размер пакета — не оказала заметного влияния на процент успешных запросов.

Длина отрывка (токены)	Jina API	SageMaker	Самостоятельное развертывание (Динамическая пакетная обработка)	Самостоятельное развертывание (Без пакетной обработки)
128	100%	99.8%	98.7%	58.3%
512	100%	99.8%	66.7%	58.3%
1024	99.3%	100%	33.3%	58.3%
8192	51.1%	100%	29.4%	58.3%

tagЗадержка запросов

Все тесты задержки были повторены пять раз при уровнях параллелизма 1, 5 и 10. Время отклика — это среднее значение по пяти попыткам. Пропускная способность запросов — это величина, обратная времени отклика в секундах, умноженная на параллелизм.

tagJina API

Время отклика в Jina API в первую очередь зависит от размера пакета, независимо от уровня параллелизма. Хотя длина отрывка также влияет на производительность, ее влияние не столь однозначно. В качестве общего принципа можно сказать, что запросы, содержащие больше данных — будь то через большие размеры пакетов или длинные отрывки — обрабатываются дольше.

Параллелизм 1:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время отклика в мс	Пропускная способность запросов (запросов/секунду)
1	128	801	1.25
1	512	724	1.38
1	1024	614	1.63
32	128	1554	0.64
32	512	1620	0.62
32	1024	2283	0.44
128	128	4441	0.23
128	512	5430	0.18
128	1024	6332	0.16

Параллелизм 5:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время ответа в мс	Пропускная способность (запросов/секунду)
1	128	689	7.26
1	512	599	8.35
1	1024	876	5.71
32	128	1639	3.05
32	512	2511	1.99
32	1024	4728	1.06
128	128	2766	1.81
128	512	5911	0.85
128	1024	18621	0.27

Параллелизм 10:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время ответа в мс	Пропускная способность (запросов/секунду)
1	128	790	12.66
1	512	669	14.94
1	1024	649	15.41
32	128	1384	7.23
32	512	3409	2.93
32	1024	8484	1.18
128	128	3441	2.91
128	512	13070	0.77
128	1024	17886	0.56

Для одиночных запросов (размер пакета 1):

Время отклика остается относительно стабильным，в диапазоне 600-800 мс，независимо от длины отрывка
Более высокий параллелизм (5 или 10 одновременных запросов) существенно не ухудшает производительность для каждого запроса

Для больших пакетов (32 и 128 элементов):

Время отклика существенно увеличивается，при размере пакета 128 занимает примерно в 4-6 раз больше времени，чем одиночные запросы
Влияние длины отрывка становится более заметным при больших пакетах
При высоком параллелизме (10) и больших пакетах (128) их сочетание приводит к значительно более длительному времени отклика，достигая почти 18 секунд для самых длинных отрывков

Для пропускной способности:

Меньшие пакеты обычно достигают лучшей пропускной способности при параллельных запросах
При параллелизме 10 с размером пакета 1 система достигает максимальной пропускной способности около 15 запросов в секунду
Большие пакеты стабильно показывают более низкую пропускную способность，падая до менее 1 запроса в секунду в нескольких сценариях

tagAWS SageMaker

Тесты AWS SageMaker проводились на экземпляре ml.g5.xlarge.

Параллелизм 1:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время ответа в мс	Пропускная способность (запросов/секунду)
1	128	189	5.28
1	512	219	4.56
1	1024	221	4.53
32	128	377	2.66
32	512	3931	0.33
32	1024	2215	0.45
128	128	1120	0.89
128	512	3408	0.29
128	1024	5765	0.17

Параллелизм 5:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время ответа в мс	Пропускная способность (запросов/секунду)
1	128	443	11.28
1	512	426	11.74
1	1024	487	10.27
32	128	1257	3.98
32	512	2245	2.23
32	1024	4159	1.20
128	128	2444	2.05
128	512	6967	0.72
128	1024	14438	0.35

Параллелизм 10:

Размер пакета	Длина отрывка (в токенах)	Время ответа в мс	Пропускная способность (запросов/секунду)
1	128	585	17.09
1	512	602	16.60
1	1024	687	14.56
32	128	1650	6.06
32	512	3555	2.81
32	1024	7070	1.41
128	128	3867	2.59
128	512	12421	0.81
128	1024	25989	0.38

Ключевые отличия от Jina API:

Базовая производительность: SageMaker значительно быстрее для небольших запросов (одиночные элементы，короткие отрывки) - около 200 мс против 700-800 мс для Jina.
Поведение при масштабировании:
- Оба сервиса замедляются при увеличении пакетов и длины отрывков
- SageMaker показывает более драматическое замедление с большими пакетами (128) и длинными отрывками (1024 токенов)
- При высоком параллелизме (10) с максимальной нагрузкой (пакет 128，1024 токенов)，SageMaker требуется ~26 с против ~18 с у Jina
Влияние параллелизма:
- Оба сервиса выигрывают от повышенного параллелизма в плане пропускной способности
- Оба поддерживают схожие паттерны пропускной способности на разных уровнях параллелизма
- SageMaker достигает немного более высокой пиковой пропускной способности (17 запросов/с против 15 запросов/с) при параллельности 10

tagСамостоятельно размещенный кластер Kubernetes

Тесты самостоятельного размещения проводились в Amazon's Elastic Kubernetes Service с использованием экземпляра g5.xlarge.

Параллельность 1:

Batch Size	Passage length (tokens)	No Batching Time (ms)	No Batching Throughput (req/s)	Dynamic Time (ms)	Dynamic Throughput (req/s)
1	128	416	2.40	2389	0.42
1	512	397	2.52	2387	0.42
1	1024	396	2.52	2390	0.42
32	128	1161	0.86	3059	0.33
32	512	1555	0.64	1496	0.67
128	128	2424	0.41	2270	0.44

Параллельность 5:

Batch Size	Passage length (tokens)	No Batching Time (ms)	No Batching Throughput (req/s)	Dynamic Time (ms)	Dynamic Throughput (req/s)
1	128	451	11.08	2401	2.08
1	512	453	11.04	2454	2.04
1	1024	478	10.45	2520	1.98
32	128	1447	3.46	1631	3.06
32	512	2867	1.74	2669	1.87
128	128	4154	1.20	4026	1.24

Параллельность 10:

Batch Size	Passage length (tokens)	No Batching Time (ms)	No Batching Throughput (req/s)	Dynamic Time (ms)	Dynamic Throughput (req/s)
1	128	674	14.84	2444	4.09
1	512	605	16.54	2498	4.00
1	1024	601	16.64	781*	12.80
32	128	2089	4.79	2200	4.55
32	512	5005	2.00	4450	2.24
128	128	7331	1.36	7127	1.40

† Этот аномальный результат является побочным продуктом тайм-аута динамической пакетной обработки в 2 секунды. При параллельности 10, когда каждый запрос отправляет 1024 токена данных, очередь заполняется почти мгновенно, и системе пакетной обработки никогда не приходится ждать тайм-аута. При меньших размерах и параллельности это происходит, автоматически добавляя две потерянные секунды к каждому запросу. Такая нелинейность типична для неоптимизированных пакетных процессов.

При получении запросов с более чем 16 384 токенами наша конфигурация самостоятельного размещения завершалась ошибками сервера, обычно из-за нехватки памяти. Это было верно независимо от уровней параллельности. Поэтому тесты с большим количеством данных не отображаются.

Высокая параллельность увеличивала время отклика практически линейно: уровни параллельности 5 требовали примерно в пять раз больше времени для ответа, чем 1. Уровни 10 - в десять раз больше.

Динамическая пакетная обработка замедляет время отклика примерно на две секунды для небольших пакетов. Это ожидаемо, поскольку очередь пакетной обработки ждет 2 секунды перед обработкой неполного пакета. Однако для больших размеров пакетов она приносит умеренные улучшения во времени отклика.

tagПропускная способность токенов

Пропускная способность токенов увеличивается с большими размерами пакетов, большей длиной отрывков и более высокими уровнями параллельности на всех платформах. Поэтому мы представим только результаты при высокой нагрузке, так как более низкие уровни не дали бы значимого показателя производительности в реальных условиях.

Все тесты проводились при уровне параллельности 10, с 16 384 токенами на запрос, усредненными по пяти запросам. Мы тестировали две конфигурации: размер пакета 32 с отрывками по 512 токенов и размер пакета 128 с отрывками по 128 токенов. Общее количество токенов остается постоянным в обеих конфигурациях.

Пропускная способность токенов (токенов в секунду):

Batch Size	Passage length (tokens)	Jina API	SageMaker	Self-Hosted (No Batching)	Self-Hosted (Dynamic Batching)
32	512	46K	28.5K	14.3K	16.1K
128	128	42.3K	27.6K	9.7K	10.4K

При высокой нагрузке Jina API значительно превосходит альтернативы, в то время как протестированные решения для самостоятельного размещения показывают существенно более низкую производительность.

tagСтоимость за миллион токенов

Стоимость, пожалуй, является наиболее критическим фактором при выборе решения для эмбеддингов. Хотя расчет стоимости AI-моделей может быть сложным, вот сравнительный анализ различных вариантов:

Service Type	Cost per Million Tokens	Infrastructure Cost	License Cost	Total Hourly Cost
Jina API	$0.018-0.02	N/A	N/A	N/A
SageMaker (US East)	$0.0723	$1.408/hour	$2.50/hour	$3.908/hour
SageMaker (EU)	$0.0788	$1.761/hour	$2.50/hour	$4.261/hour
Self-Hosted (US East)	$0.352	$1.006/hour	$2.282/hour	$3.288/hour
Self-Hosted (EU)	$0.379	$1.258/hour	$2.282/hour	$3.540/hour

tagJina API

Сервис следует модели ценообразования на основе токенов с двумя предоплаченными уровнями:

$20 за 1 миллиард токенов ($ 0.02 за миллион) - Начальная ставка, идеальная для прототипирования и разработки
$200 за 11 миллиардов токенов ($ 0.018 за миллион) - Более экономичная ставка для больших объемов

Стоит отметить, что эти токены работают во всем наборе продуктов Jina, включая ридеры, ранжировщики и классификаторы zero-shot.

tagAWS SageMaker

Ценообразование SageMaker сочетает почасовую стоимость инстанса с лицензионными сборами за модель. При использовании инстанса ml.g5.xlarge:

Стоимость инстанса: $1.408/час (US East) или$ 1.761/час (EU Frankfurt)
Лицензия jina-embeddings-v3: $2.50/час
Общая почасовая стоимость: $3.908-$ 4.261 в зависимости от региона

При средней пропускной способности 15 044 токенов/секунду (54.16M токенов/час), стоимость за миллион токенов составляет от $0.0723 до$ 0.0788.

tagСамостоятельный хостинг с Kubernetes

Затраты на самостоятельный хостинг значительно варьируются в зависимости от выбора инфраструктуры. Используя инстанс AWS EC2 g5.xlarge для сравнения:

Стоимость инстанса: $1.006/час (US East) или$ 1.258/час (EU Frankfurt)
Лицензия jina-embeddings-v3: $5000/квартал ($ 2.282/час)
Общая почасовая стоимость: $3.288-$ 3.540 в зависимости от региона

При 2 588 токенах/секунду (9.32M токенов/час), стоимость за миллион токенов составляет $0.352-$ 0.379. Хотя почасовая ставка ниже, чем у SageMaker, сниженная пропускная способность приводит к более высокой стоимости за токен.

Важные аспекты самостоятельного хостинга:

Фиксированные затраты (лицензирование, инфраструктура) продолжаются независимо от использования
Локальный хостинг все равно требует лицензионных сборов и затрат на персонал
Переменные нагрузки могут существенно влиять на экономическую эффективность

tagКлючевые выводы

API Jina оказывается наиболее экономически эффективным решением, даже без учета времени холодного старта и при оптимальной пропускной способности альтернатив.

Самостоятельный хостинг может иметь смысл для организаций с существующей надежной инфраструктурой, где дополнительные затраты на сервер минимальны. Кроме того, изучение облачных провайдеров помимо AWS может дать лучшие цены.

Однако для большинства компаний, особенно малого и среднего бизнеса, ищущих готовые решения, API Jina предлагает непревзойденную экономическую эффективность.

tagАспекты безопасности и конфиденциальности данных

При выборе стратегии развертывания моделей встраивания требования к безопасности и конфиденциальности данных могут играть решающую роль наряду с производительностью и стоимостью. Мы предоставляем гибкие варианты развертывания для соответствия различным требованиям безопасности:

tagОблачные провайдеры

Для предприятий, уже работающих с крупными облачными провайдерами, наши предложения на облачных маркетплейсах (такие как AWS Marketplace, Azure и GCP) предоставляют естественное решение для развертывания в рамках существующих систем безопасности. Эти развертывания обеспечивают:

Унаследованные средства контроля безопасности и соответствие требованиям от вашего облачного провайдера
Готовую интеграцию с существующими политиками безопасности и правилами управления данными
Минимальные или нулевые изменения в существующих соглашениях об обработке данных
Соответствие существующим требованиям к суверенитету данных

tagСамостоятельный хостинг и локальное развертывание

Организации со строгими требованиями безопасности или специфическими нормативными обязательствами часто предпочитают полный физический контроль над своей инфраструктурой. Наш вариант самостоятельного хостинга обеспечивает:

Полный контроль над средой развертывания
Обработку данных полностью в пределах вашего периметра безопасности
Интеграцию с существующими средствами мониторинга и контроля безопасности

Для получения коммерческой лицензии на наши модели CC-BY-NC сначала необходимо получить лицензию у нас. Пожалуйста, свяжитесь с нашей командой продаж.

tagСервис Jina API

Для стартапов и малого/среднего бизнеса, пытающихся сбалансировать безопасность и удобство с затратами, наш API-сервис обеспечивает корпоративный уровень безопасности без дополнительных операционных затрат:

Сертификация SOC2, обеспечивающая надежные средства контроля безопасности
Полное соответствие GDPR при обработке данных
Политика нулевого хранения данных - мы не храним и не регистрируем ваши запросы
Шифрованная передача данных и безопасная инфраструктура

Предложения моделей Jina AI позволяют организациям выбрать стратегию развертывания, которая наилучшим образом соответствует их требованиям безопасности при сохранении операционной эффективности.

tagВыбор решения

Блок-схема ниже обобщает результаты всех эмпирических тестов и таблиц, которые вы видели:

С этой информацией блок-схема выше должна дать вам хорошее представление о том, какие решения стоит рассмотреть.

Сначала рассмотрите ваши потребности в безопасности и насколько вы готовы пожертвовать гибкостью для их удовлетворения.

Затем подумайте о том, как вы планируете использовать ИИ в вашем предприятии:

Офлайн индексация и несрочные случаи использования, которые могут оптимально использовать пакетную обработку.
Надежность и масштабируемость для таких применений как генерация с дополнением из базы знаний и интеграция с LLM.
Срочные применения, такие как онлайн-поиск и извлечение данных.

Также учтите ваши внутренние экспертные знания и существующую инфраструктуру:

Сильно ли ваш технологический стек зависит от облака?
Есть ли у вас большой внутренний ИТ-отдел, способный обеспечить самостоятельный хостинг?

Наконец, рассмотрите ожидаемые объемы данных. Являетесь ли вы крупным пользователем, ожидающим выполнять миллионы операций с использованием моделей ИИ каждый день?

tagЗаключение

Интеграция ИИ в операционные решения остается неизведанной территорией для многих ИТ-отделов, поскольку на рынке не хватает установившихся готовых решений. Эта неопределенность может затруднять стратегическое планирование. Наш количественный анализ призван предоставить конкретные рекомендации по включению наших поисковых базовых моделей в ваши конкретные рабочие процессы и приложения.

Что касается стоимости за единицу, API Jina выделяется как одна из наиболее экономичных опций, доступных предприятиям. Мало какие альтернативы могут сравниться с нашей ценовой политикой при обеспечении сопоставимой функциональности.

Мы стремимся предоставлять поисковые возможности, которые не только мощные и удобные в использовании, но и экономически эффективные для организаций любого размера. Будь то через основных облачных провайдеров или самостоятельный хостинг, наши решения учитывают даже самые сложные корпоративные требования, выходящие за рамки чисто стоимостных соображений. Этот анализ разбирает различные факторы стоимости, чтобы помочь в принятии решений.

Учитывая, что каждая организация имеет свои уникальные требования, мы понимаем, что одна статья не может охватить все сценарии. Если у вас есть особые потребности, не освещенные здесь, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы обсудить, как мы можем наилучшим образом поддержать вашу реализацию.