Проблема
AI-сервис работает отлично при 10 запросах в минуту. Но что будет при 1 000? Медленные ответы, таймауты, падения — всё это вскрывается при реальной нагрузке, когда уже поздно.
Решение
Имитируем реальную и пиковую нагрузку на ваши AI-сервисы: находим узкие места, измеряем латентность и throughput, даём конкретные рекомендации по масштабированию.
Что входит в услугу
Разработка сценариев нагрузки под ваши паттерны использования
Тестирование при нормальной, повышенной и пиковой нагрузке
Замер латентности, throughput, использования ресурсов
Выявление узких мест (GPU, RAM, сеть, очереди)
Рекомендации по оптимизации и масштабированию
Отчёт с графиками и конкретным планом действий
Кому подходит
Компании перед запуском AI-продукта в продакшен
Бизнес с сезонными пиками нагрузки
SaaS-платформы с растущей пользовательской базой
Любой AI-сервис, который должен работать стабильно
Кейсы
Нагрузочное тестирование AI-чат-бота маркетплейса
Маркетплейс, 50 000 пользователей/день
Проблема
Во время распродаж AI-бот начинал отвечать с задержкой 20+ секунд. Клиенты уходили.
Решение
Провели тестирование: обнаружили bottleneck в RAG-пайплайне при >200 запросов/мин. Оптимизировали индекс и добавили кэширование.
Результат
Латентность при пиковой нагрузке снизилась с 20 до 1.5 секунд. Бот стабильно держит 500 запросов/мин.