Пошаговый план масштабирования ИИ-инфраструктуры с экономией

Подготовь отчёт по оптимизации облачной ИИ-инфраструктуры по входным данным:
- {облачный_провайдер}
- {текущий_масштаб}
- {целевой_масштаб}
- {бюджетные_ограничения}

Если часть данных отсутствует, автоматически зафиксируй допущения: период расчёта, тарифы провайдера и профиль нагрузки.
Отвечай только на русском языке и строго по структуре a-k.

a. Краткое резюме:
- стратегия;
- диапазон ожидаемой экономии.

b. Исходные данные и допущения:
- все входы;
- стоимость;
- временной горизонт;
- SLA и latency.

c. Текущая архитектура:
- инстансы;
- storage;
- autoscaling;
- резервирование;
- использование spot or preemptible.

d. Конкретные возможности оптимизации:
- rightsizing;
- autoscaling policies;
- storage tiers;
- spot strategy;
- контейнеризация или serverless;
- кэширование;
- резервирование по зонам.

e. Оценка экономии:
- формула;
- использованные цены;
- период;
- консервативная, реалистичная и оптимистичная оценка;
- payback period, если есть внедренческие затраты.

f. Влияние на производительность и SLA:
- latency;
- throughput;
- availability;
- риски компромиссов.

g. План внедрения:
- staged rollout;
- канареечные шаги;
- проверки;
- rollback;
- мониторинг.

h. Конфигурационные примеры и команды:
- Terraform, CloudFormation, ARM или CLI;
- пример autoscaling policy;
- пример lifecycle rule.

i. Мониторинг и KPI:
- CPU;
- GPU;
- latency P95 and P99;
- queue depth;
- storage IOPS;
- network egress;
- алерты и действия.

j. Риски и рекомендации по безопасности и соответствию.

k. Список предположений и открытых вопросов.

Требования:
- Для каждой рекомендации давай количественное влияние на стоимость и производительность.
- Экономию указывай в процентах и в деньгах за месяц и год.
- Не предлагай изменения, которые явно противоречат {бюджетные_ограничения}.