AWS SageMaker vs Azure ML: инфраструктурная битва для обучения моделей в 2026

Облачный ML - это не только Jupyter ноутбуки

В 2026 году разговор о машинном обучении в облаке вышел далеко за рамки выбора между SageMaker Studio и Azure ML Studio. Речь идет об архитектуре, которая либо масштабируется вместе с вами, либо ломается при первой же попытке запустить распределенное обучение модели на 500 GPU. Проблема в том, что обе платформы - AWS SageMaker и Azure ML - на словах делают одно и то же, но под капотом у них абсолютно разная философия управления доступом, данными и вычислениями.

Выбор между ними - это выбор стека на годы вперед. Ошибетесь - будете месяцами бороться с пермишенами, лимитами и несовместимостью инструментов. Сделаете правильно - получите конвейер, который из коробки масштабируется от эксперимента до продакшена.

Управление доступом: IAM против Managed Identities

Здесь начинается самое интересное. AWS подходит к безопасности с позиции тотального контроля, Azure - с позиции управляемой простоты.

1 AWS IAM: мощно, но сложно

В SageMaker все вращается вокруг IAM ролей. Каждый training job, каждый endpoint, каждый processing job должен иметь свою роль с точно настроенными политиками. Это дает невероятную гибкость, но становится кошмаром для новичков.

Типичная ошибка: создать одну роль на все случаи жизни с разрешением *:* на S3. Звучит логично? А потом ваш training job случайно удаляет все данные из бакета. Вместо этого нужно использовать fine-grained политики, которые разрешают только чтение из конкретных префиксов и запись в другие.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::my-ml-data-bucket/training/*",
        "arn:aws:s3:::my-ml-data-bucket"
      ]
    }
  ]
}

Новый тренд 2026 года - использование S3-шаблонов вместо Service Catalog для управления ML pipelines. Это уменьшает зависимость от сложных IAM политик для развертывания.

2 Azure Managed Identities: просто, но менее гибко

Azure пошел другим путем. Вместо IAM ролей у вас есть Managed Identities - сущности, которые автоматически управляются Azure. Вы назначаете identity вашему workspace, и он получает доступ к ресурсам через Azure RBAC.

Плюс: настройка занимает минуты. Минус: если вам нужен сложный сценарий (например, доступ к конкретному файлу в хранилище, но не ко всем), придется использовать SAS-токены или работать на уровне файловой системы.

Данные: S3 против Blob Storage

Где живут ваши данные? Как они попадают в training job? Ответы на эти вопросы определяют половину успеха.

SageMaker глубоко интегрирован с S3. Когда вы создаете Training Job, вы указываете S3 пути для входных данных и выходных артефактов. Данные автоматически загружаются в контейнер перед началом обучения. Проблема в том, что при работе с огромными датасетами (100+ ТБ) эта загрузка может занимать часы.

Решение - использовать оптимизированные форматы данных или FSx for Lustre, который кэширует данные S3 на высокопроизводительной файловой системе.

Azure ML предлагает более абстрактный подход через Datastores и Datasets. Вы регистрируете хранилище как Datastore, затем создаете Dataset, который может быть файловым или табличным. Плюс в версионировании данных и отслеживании lineage. Минус - дополнительный слой абстракции, который иногда мешает.

Вычисления: Training Jobs против Compute Clusters

Здесь разница наиболее заметна. AWS мыслит job-ами, Azure - compute targets.

3 SageMaker Training Jobs: изолированные и одноразовые

Каждое обучение модели в SageMaker - это отдельный job, который запускается в своем кластере контейнеров. Job завершается - кластер уничтожается. Это идеально для воспроизводимости, но неэффективно для итеративной разработки.

Новые фичи 2026 года: SageMaker теперь поддерживает GRPO и другие продвинутые методы RLHF из коробки, что ускоряет тонкую настройку LLM.

Для выбора инстансов помните: память важнее скорости для большинства задач. p4d.24xlarge с 8x A100 и 320 ГБ памяти часто лучше, чем p5.48xlarge с более новыми чипами, но меньшим объемом памяти на GPU.

4 Azure ML Compute: постоянные кластеры

В Azure вы создаете compute cluster (например, GPU кластер) и используете его для множества экспериментов. Кластер масштабируется от 0 до N нод, что экономит деньги. Но есть нюанс: если один job падает с ошибкой CUDA, он может оставить кластер в нестабильном состоянии, влияя на следующие jobs.

Azure ML Compute Operator для Kubernetes - это мощный инструмент, который позволяет запускать training jobs в вашем AKS кластере. Но подготовка нод с правильными драйверами NVIDIA, CUDA и библиотеками - это отдельный квест.

Интеграции: экосистема имеет значение

SageMaker - часть огромной экосистемы AWS. Хотите использовать Bedrock модели для synthetic data generation? Легко. Нужен векторный поиск в Kendra для RAG? Есть интеграция.

Но самая сильная сторона SageMaker в 2026 - это глубокая интеграция с Hugging Face. Вы можете запускать training jobs с Hugging Face estimators, используя оптимизированные контейнеры, которые на 30-40% быстрее стандартных.

Azure ML тесно интегрирован со всем Microsoft stack. Если вы используете Power BI для анализа результатов, Azure Synapse для обработки данных, и Teams для collaboration - Azure ML будет естественным выбором. Также есть прямые интеграции с Azure OpenAI Service для доступа к GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и другим моделям.

Для стартапов и хакатонов интересен подход AWS AI League с SageMaker JumpStart, где можно быстро начать с предобученных моделей.

Стоимость: считаем не только инстансы

Все смотрят на цену за час GPU инстанса. Но реальные расходы скрываются в:

• Хранение данных в S3/Blob Storage
• Трафик между сервисами (например, из S3 в SageMaker)
• Логирование и мониторинг (CloudWatch vs Azure Monitor)
• Резервные копии моделей и данных
• Стоимость endpoint-ов для инференса 24/7

Вот пример для обучения модели Llama 3 70B на 8x A100 в течение 24 часов:

Azure выглядит дешевле, но учтите: в SageMaker цена часто включает managed Kubernetes кластер (EKS) для распределенного обучения, а в Azure за AKS нужно платить отдельно.

Ошибки, которые все совершают

1. Не тестируют лимиты заранее. В AWS по умолчанию лимит на p4d инстансы - 0. Нужно открывать тикет за неделю до начала обучения. В Azure квоты на GPU тоже ограничены.
2. Забывают про cooling-off период. После завершения training job SageMaker не сразу удаляет инстансы, а ждет 5-10 минут для возможного debug. Это время тоже тарифицируется.
3. Используют стандартные контейнеры для custom алгоритмов. Гораздо эффективнее построить свой Docker image с нужными версиями CUDA, cuDNN и библиотек.
4. Не настраивают мониторинг памяти GPU. OOM ошибка может возникнуть через 20 часов обучения, потеряв все результаты. Используйте CloudWatch или Azure Monitor для отслеживания потребления памяти.

История единого AI-стека в VK показывает: стандартизация инструментов важнее, чем выбор самой передовой платформы.

Что выбрать в 2026: неочевидный совет

Если вы уже глубоко в одной экосистеме - оставайтесь там. Миграция с SageMaker на Azure ML (или наоборот) займет месяцы и будет стоить дороже, чем потенциальная экономия.

Если начинаете с нуля: смотрите не на платформу, а на доступность GPU. В 2026 году дефицит H100 и Blackwell все еще существует. Проверьте, в каком регионе у вас есть гарантированный доступ к нужным инстансам.

Для исследовательских проектов, где важна скорость итерации, рассмотрите альтернативы вроде Railway, которые предлагают более простой интерфейс за чуть большую цену.

И последнее: не зацикливайтесь на инфраструктуре. Лучше потратить время на качество данных и оценку моделей, чем на оптимизацию стоимости вычислений на 5%.

Через два года обе платформы изменятся до неузнаваемости. Но принципы останутся: изоляция окружений, воспроизводимость экспериментов и гранулярный контроль доступа к данным. Настройте эти процессы правильно сейчас - и любая платформа будет работать на вас.