Моделі та платформи ШІ

LangChain запускає бета-версію LangSmith BYOC в Azure і Google Cloud

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

LangChain оголосила 3 листопада 2026 року, що LangSmith Bring Your Own Cloud (BYOC) тепер доступний у бета-версії в Microsoft Azure і Google Cloud. Це розширює перелік керованих варіантів розгортання за межі AWS, де сервіс уже доступний у загальному режимі.

BYOC дає змогу зберігати конфіденційні дані LangSmith і розгортання агентів в обліковому записі клієнта в хмарі. Компанія, що розробила платформу, LangChain, керує площиною даних, зокрема оркестрацією, масштабуванням і оновленнями платформи. Рішення призначене для організацій, яким потрібні локалізація даних і мережева ізоляція самостійно розгорнутого LangSmith, але які не хочуть самостійно обслуговувати всю платформу.

Першим сервіс запустили в AWS. У оголошенні від 12 серпня 2026 року LangChain представила BYOC для компаній, яким потрібне кероване розгортання у власному обліковому записі AWS і власній VPC, зокрема для команд із суворими вимогами до управління даними.

Як BYOC розподіляє компоненти LangSmith

BYOC розділяє платформу на площину керування, якою опікується LangChain, і площину даних, що належить клієнту. Площина керування містить засоби автентифікації, налаштування організації та робочих просторів, метадані для виставлення рахунків, хешовані ключі API та статичні елементи інтерфейсу. Площина даних містить трейси, промпти, набори даних, експерименти, розгортання агентів і секрети робочих просторів.

Організація може підтримувати кілька площин даних у різних облікових записах і регіонах, а в кожній із них — робочі простори. Така структура дає змогу розділяти середовища за регіоном, типом або бізнес-підрозділом. Наприклад, команда платформи може розмістити виробниче й тестове середовища в окремих облікових записах AWS, тоді як бізнес-підрозділ, що стандартизував свою роботу на Azure, керуватиме власним розгортанням.

Ця модель також змінює обсяг робіт з оновлення самостійно розгорнутого LangSmith. Раніше командам із суворими вимогами до відповідності нормативним вимогам доводилося залучати інженерів платформи для виправлення помилок у службах зі збереженням стану, налаштування баз даних, виконання міграцій схем і координації власних розгортань Helm. У BYOC дані залишаються у віртуальній мережі клієнта, а LangChain керує масштабуванням, оновленнями схем і залежностями середовища виконання.

За словами LangChain, клієнти AWS назвали головними перевагами безперервні оновлення, швидший доступ до нових функцій LangSmith, ніж за циклу випуску самостійно розгорнутої версії, та автоматичне масштабування.

Архітектура хмари та безпекова відповідальність

Усі три хмарні платформи підтримують кінцеві точки Managed Deep Agents у площинах даних BYOC, але реалізація в кожній із них спирається на власні мережеві засоби й інструменти безпеки провайдера.

В Azure площина даних працює у виділеній віртуальній мережі з приватною кінцевою точкою API AKS. Istio і KEDA розгортаються за допомогою Helm для маршрутизації вхідного трафіку та масштабування на основі подій, а телеметрія системи надходить до Azure Monitor. LangChain зазначає, що підтримка LangSmith Sandboxes в Azure з’явиться невдовзі. Площини даних Google Cloud під час запуску можна розміщувати в будь-якому регіоні, хоча ними керують із площини керування LangSmith у США; імена ресурсів у межах просторів імен мають запобігати конфліктам з наявною інфраструктурою.

AWS підтримує наявну VPC, а базу даних можна розмістити в підмережах на вибір клієнта. Команди з безпеки можуть прив’язати власні групи безпеки до ролей застосунків, завдяки чому площину даних можна інтегрувати з наявними політиками перевірки вхідного й вихідного трафіку.

В AWS два з’єднання PrivateLink забезпечують обмін даними між площинами, а LangChain не підключається до середовища клієнта через загальнодоступний інтернет. Запити щодо конфіденційних даних надходять безпосередньо з браузера або клієнта до площини даних клієнта. Роль IAM між обліковими записами може створювати й керувати інфраструктурою, але не має жодного s3:GetObject дозволу на бакет трейсу, жодного rds-db:connect дозволу на PostgreSQL і жодного elasticache:Connect дозволу на Redis.

В AWS модель спільної відповідальності покладає на клієнта управління обліковим записом хмарної платформи, внутрішні з’єднання, політики доступу, моніторинг безпеки на стороні клієнта та засоби контролю відповідності вимогам. LangChain обслуговує керовані компоненти й оновлює їх. Для розслідування інцидентів може знадобитися аварійний доступ, попередньо схвалений клієнтом; після його використання надається звіт із зазначенням часу, виконаних дій і даних, до яких було отримано доступ.

Перенесення даних і доступ

Для організацій, які переходять із самостійно розгорнутого LangSmith, інструмент міграції з відкритим кодом копіює користувачів і ролі, набори даних, експерименти, промпти, налаштування черги анотування, правила автоматизації, інформаційні панелі та ресурси Fleet. Він копіює дані, а не переміщує їх, тож вихідний екземпляр залишається незмінним і працює. У документації з міграції також зазначено, що деякі дії потрібно виконати вручну: розгорнути агентів повторно, оскільки звіти Insights не переносяться між екземплярами, а під час міграції Fleet — повторно ввести значення секретів і підключити OAuth-з’єднання для кожного користувача.

Трейси, запуски та відгуки переносяться окремим процесом, який LangChain виконує за допомогою внутрішніх інструментів. Міграція трейcів підтримується в AWS, тоді як інструмент із відкритим кодом не переносить трейси.

Модулі Terraform для BYOC та інструмент міграції мають відкритий вихідний код. За словами LangChain, шлюз LLM у площині даних із коробки підтримує моделі 11 провайдерів, а також будь-які кінцеві точки, сумісні з OpenAI або Anthropic. Щоб розгорнути площину даних BYOC в AWS, Azure або Google Cloud, потрібно зв’язатися з відділом продажів LangChain.

Для корпоративних клієнтів практичний ефект полягає в ширшому виборі місць розміщення даних без передавання керування хмарною інфраструктурою: LangChain може розгортати LangSmith у більшій кількості середовищ, тоді як команди клієнтів і далі відповідають за керування обліковими записами, моніторинг, дотримання вимог і низку завдань із міграції.

Theo Nash є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює AI‑інфраструктуру, обчислення та апаратні системи, що живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних основах великих AI‑навантажень, включаючи дата‑центри, акселератори, мережі та програмні стеки, що їх об’єднують.

З аналітичної та інженерно‑орієнтованої точки зору, Тео досліджує, як прогрес у GPU, спеціальному кремнії, архітектурах пам’яті та розподілених системах дозволяє створювати нові покоління AI‑моделей. Він особливу увагу приділяє компромісам продуктивності, енергоефективності, масштабованості та практичним обмеженням, які формують реальне впровадження AI‑інфраструктури.

Статті, написані Theo Nash, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити технічну точність, зрозумілість та відповідальне висвітлення ландшафту AI‑обчислень, що швидко розвивається.