Описание и условия предоставления услуги «Cloud.ru ML Space». Приложение № 1.MLS.1.
Версия 250623
Последнее обновление: 23 июня 2025 г.
Вступление в силу: 3 июля 2025 г.
1. Общая информация и описание Услуги
1.1. Услуга предоставляет доступ к Cloud.ru ML Space, которая обеспечивает полный цикл ML-разработки и совместную работу команд Data Scientist. Услуга предоставляется на базе защищенной Инфраструктуры Cloud.ru ML Space, меры защиты которой приведены в описании Услуги.
1.2. Услуга состоит из следующих компонентов - сопутствующих услуг:
1.3. Для оказания Услуги Заказчику необходимым условием является наличие у него (на его площадке) подключения к сети Интернет, достаточного для эффективной загрузки данных на сервер, а также наличие собственных данных.
1.4. Для подключения к Услуге Заказчик может выбрать один или несколько типов подключения:
| Тип подключения | Описание |
| Подключение через общий канал Интернет (shared) | Предполагает логическое подключение к общему для всех Заказчиков Услуги каналу передачи данных. Скорость сетевого соединения для каждого Заказчика не является гарантированной и зависит от загруженности общего канала передачи данных (Услуга предоставляется по умолчанию). При подключении через общий канал Интернет Заказчику предоставляется базовая защита информационных систем, размещаемых в Инфраструктуре Облака Cloud.ru, от DDoS-атак на канальном уровне. |
| Подключение через прямой канал связи | Позволяет обеспечить взаимодействие сетей Заказчика с сетью в облаке с помощью выделенных каналов связи стороннего провайдера. Опционально, с помощью данного сценария, к Услуге Заказчика может быть подключен альтернативный канал в сеть Интернет. Для данного подключения могут быть использованы выделенные каналы Заказчика, организованные с использованием Темной оптики (Услуга оплачивается отдельно). |
1.5. Основным способом доступа Заказчика к услугам Cloud.ru ML Space является Личный кабинет 3.
Примечания
- 1
Ранее наименование услуги Cloud.ru ML Space Deployments – «Model Inference».
- 2
Ранее наименование услуги Cloud.ru ML Space Environments – «Model Training».
- 3
В Личном кабинете услуга именуется «Distributed Train».
2. Описание Deployments
2.1. Услуга Deployments представляет собой веб-услугу для эффективной сборки Docker-образов на базе моделей Машинного и Глубокого обучения (или с другим функционалом), а также для их дальнейшего разворачивания в Облаке Cloud.ru в виде микросервисов со сгенерированным API. Заказчик может развертывать модели искусственного интеллекта на базе Инфраструктуры Исполнителя и услуги Deployments для дальнейшего внедрения их в функции, бизнес-процессы или микросервисы.
2.2. Для предоставления услуги Заказчику необходимым условием является наличие на его площадке подключения к сети Интернет, достаточного для эффективной загрузки данных, моделей или их производных (например, чекпоинтов моделей или сериализованных моделей) на сервер.
2.3. Заказчику для успешной реализации вывода моделей искусственного интеллекта в виде микросервисов предоставляется возможность сборки образа с любым программным обеспечением, python-библиотеками и способом взаимодействия с моделями искусственного интеллекта.
2.4. В рамках Услуги Заказчик может самостоятельно отслеживать и управлять состоянием развернутых моделей.
2.5. Создание, конфигурация и разворачивание моделей искусственного интеллекта осуществляется напрямую Заказчиком.
2.6. На Рисунке 1 приведена общая упрощенная схема взаимодействия с услугой Deployments с удаленной площадки Заказчика (с указанием зон ответственности):
Рисунок 1: схема взаимодействия Заказчика с Услугами разворачивания моделей Машинного и глубокого обучения на мощностях кластера Deployments.
2.7. В зоне ответственности Исполнителя находится функционирование серверов с развернутыми моделями искусственного интеллекта, функционирование вычислительного кластера, а также прочей Инфраструктуры.
2.8. Техническое описание решения Deployments:
| Программная платформа | Услуга реализуется средствами веб-интерфейса, внутреннего docker registry, сборщиком образов и комплексом KFServing / Knative / ISTIO/ Kubernetes. С их помощью, а также программных библиотек, пользователь имеет возможность собирать и разворачивать модели искусственного интеллекта в виде микросервисов. |
| Аппаратная платформа | Вычисления и обсчет задач осуществляется на предоставляемой Заказчику в рамках ресурсов кластера Christofari, а также других ресурсов Облака Cloud.ru |
| Технические особенности и ограничения | Скорость загрузки данных на площадку Исполнителя ограничена пропускной способностью канала доступа в Интернет из Инфраструктуры Заказчика до Облака Cloud.ru, а также скоростью чтения данных с СХД Исполнителя. |
2.9. Для параметров Deployments устанавливаются следующие общие значения:
| Описание | Мин. значение | Макс. значение |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи GPU-секунд на кластере Christofari (GPU-карт V100 и A100) | 1 GPU-секунда NVIDIA Tesla V100 или A100 в конфигурации DGX-2 или DGX-A100 | В соответствии с количеством свободных GPU на кластере Christofari |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи GPU-секунд | 1 GPU-секунда | В соответствии с количеством свободных GPU |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи CPU-секунд | 1 CPU-секунда | В соответствии с количеством свободных CPU |
3. Описание Environments
3.1. Environments предоставляет Заказчику среду разработки и рабочие окружения (включая окружения на базе Docker-образов Заказчика), в том числе с Jupyter Notebook (включая набор инструментов для хранения данных на Быстром хранилище NFS, набор инструментов для предобработки данных, а также набор инструментов и библиотек для запуска задач по исполнению кода обучения моделей Машинного и глубокого обучения на ресурсах суперкомпьютера Christofari (а также на прочих ресурсов Облака Cloud.ru – по усмотрению Заказчика) и мониторинга процесса обучения). С помощью Услуги Заказчик может вести разработку моделей, производить ускоренную подготовку данных и обучение моделей на больших объемах данных, благодаря мощностям суперкомпьютера и высокопроизводительным графическим ускорителям.
3.2. Заказчику для успешной реализации задачи обучения моделей на больших объемах данных предоставляется возможность загрузки и хранения данных на Быстром хранилище NFS, а также возможность подключения к этому хранилищу как из Jupyter Notebook’a, так и из кластера, на котором будет вычисляться задача обучения модели.
3.3. Для оказания Услуги Заказчику необходимым условием является наличие на его площадке подключения к сети Интернет, достаточного для эффективной загрузки данных на сервер, а также наличия собственных данных для обучения модели.
3.4. В рамках Услуги Заказчик может самостоятельно отслеживать состояние заданий обучения модели.
3.5. Хранение, использование, тарификация хранения на Быстром хранилище NFS осуществляется в рамках услуги Data Catalog. Заказчику для потребления услуги Environments предоставляется доступ к Быстрому хранилищу NFS, Быстрое хранилище NFS предоставляется со стандартной квотой в каждом из регионов, предоставляемой на workspace с возможностью увеличения через интерфейс или обращение в Техническую поддержку.
3.6. На Рисунке 2 приведена общая упрощенная схема взаимодействия с услугами Environments с удаленной площадки Заказчика (с указанием зон ответственности):
Рисунок 2: схема взаимодействия Заказчика с услугами обучения моделей Машинного и глубокого обучения ML Space Environments.
3.7. В зоне ответственности Исполнителя находится функционирование Серверов с развернутым Jupyter Server и задач обучения, функционирование вычислительного кластера и Быстрого хранилища NFS Data Сatalog.
3.8. Техническое описание решения Environments:
| Программная платформа | Услуга реализуется средствами Jupyter Server и Jupyter Notebook. Посредством него и программных библиотек пользователь имеет возможность запускать задачи на вычисление на кластерах. |
| Аппаратная платформа | Вычисления и обсчет задач осуществляется на предоставляемой Заказчику в рамках ресурсов кластера Christofari и Christofari Neo (а также на прочих ресурсах Облака в Cloud.ru – по усмотрению Заказчика). |
| Технические особенности и ограничения | Скорость загрузки данных на площадку Исполнителя ограничена пропускной способностью канала доступа в Интернет из инфраструктуры Заказчика до Облака Cloud.ru, а также скоростью чтения данных с СХД Исполнителя. |
3.9. Для параметров услуги Environments устанавливаются следующие общие значения:
| Описание | Мин. значение | Макс. значение |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи GPU (по тарифу в
рамках услуги Предоставление доступа к ML Space Environments (от 1 до 8 GPU)) |
1 GPU | 8 GPU |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи GPU (по тарифу в
рамках услуги Предоставление доступа к ML Space Environments (от 9 GPU)) |
9 GPU | В соответствии с количеством доступных GPU на момент запуска задачи на суперкомпьютере (вычислительных кластерах Christofari) |
| Количество утилизируемых в рамках вычисления задачи CPU | 1 CPU | В соответствии с количеством доступных CPU на момент запуска задачи |
4. Описание Data catalog
4.1. Услуга Data Catalog предоставляет Заказчику возможность перемещения данных между различными источниками, как внутренними (Evolution Object Storage, Быстрое хранилище NFS), так и внешними.
4.2. Услуга Data Catalog включает в себя:
Быстрое хранилище NFS с возможностью управления (создание, удаление, квотирование, распределение доступов);
Data transfer service - коннекторы к файловым системам (Evolution Object Storage, S3 (Amazon, Google Cloud Storage) и базам данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle DB, ClickHouse), а также правила и история переносов;
Docker registry - загрузка, хранение, и иные способы совместного управления контейнерами;
4.3. Для использования данных для обучения моделей через создание Окружений (Jupyter server) и Задач в Environment необходимые данные перекладываются с внешних или внутренних источников на Быстрое хранилище NFS посредством Data transfer service.
4.4. Работа c услугами осуществляется Заказчиком через пользовательский интерфейс услуги Data Сatalog и главное меню платформы.
4.5. Техническое описание решения Data Сatalog:
| Программная платформа | Услуга реализуется посредством интерфейса работы с хранилищами быстрого доступа и интерфейсом API Data transfer service. Посредством данных модулей реализуется возможность совместной работы, хранения и распределения доступов к данным. |
| Аппаратная платформа | Данные хранятся на Быстром хранилище NFS и используются в услугах Environments, Deployments. Вычисления и обсчет задач осуществляется на предоставляемой Заказчику в рамках Услуги области кластера Christofari и Christofari Neo (а также на прочих ресурсах Облака Cloud.ru – по усмотрению Заказчика). |
| Технические особенности и ограничения | Скорость загрузки данных на площадку Исполнителя ограничена пропускной способностью канала доступа в Интернет из Инфраструктуры Заказчика до Облака Cloud.ru, а также скоростью чтения данных с СХД Исполнителя. |
4.6. Для параметров услуги Data Сatalog устанавливаются следующие общие значения:
| Описание | Мин. значение | Макс. значение |
| Количество утилизируемых GB NFS | 1 GB | В соответствии с количеством доступных GB на NFS |
5. Распределение ролей, обязанностей и ответственности Исполнителя и Заказчика в области ИБ в отношении Услуги Cloud.ru ML Space. Защита MLS
5.1. Распределение ролей, обязанностей и ответственности в области ИБ в отношении Услуги описано в Таблице 12.
| Наименование технологического (архитектурного) уровня | Применимые к уровню процессы/ услуги/сервисы ИБ | Описание процесса/сервиса/услуги | Ответственность за предоставление/ администрирование услуги/сервиса/ процессов |
Кому предоставлен доступ к средствам предоставления услуги/сервиса/ процесса |
|---|---|---|---|---|
| Прикладной уровень и уровень обучаемых моделей AI | Журналирование событий | Журналирование событий, связанных с деталями хода обучения моделей AI средствами самой модели. | Заказчик | Заказчик |
| Управление резервированием информации | Резервирование с использованием соответствующих облачных сервисов или на ресурсах Инфраструктуры Заказчика с использованием средств резервного копирования Заказчика его данных, используемых для обучения моделей, а также самих моделей, перед их загрузкой на Быстрое хранилище NFS из состава Инфраструктуры Облака Cloud.ru | Заказчик | Заказчик | |
| Уровень «Организации» Заказчика, его Jupyter Notebook-ов и контейнеров. | Журналирование событий | Журналирование и мониторинг (с использованием КУ MLS) основных событий, связанных с ходом обучения моделей AI на MLS. | Исполнитель | Заказчик |
| Администрирование «Организацией» и управление доступом | Администрирование «Организацией» Заказчика с использованием Личного кабинета Исполнителя. Заказ услуги, создание/удаление Jupyter Notebook-ов в рамках «Организации». Предоставление сотрудникам Заказчика доступа только к Jupyter Notebook-ам его «Организации». | Исполнитель (ответственность за предоставление сервиса) Заказчик (ответственность за администрирование) |
Заказчик | |
| Управление аутентификационной информацией | Создание/удаление с использованием Личного кабинета Исполнителя учётных записей пользователей «Организации» (тенанта) и присвоение им привилегий доступа (в том числе по доступу к услуге с использованием КУ ML Space и Jupyter Notebook-ам, созданными в рамках «Организации»). | Исполнитель (ответственность за предоставление сервиса) Заказчик (ответственность за управление аутентификационной информацией) |
Заказчик | |
| Защита данных | Обработка данных Заказчика только в рамках его Jupyter
Notebook-ов и контейнеров. Удаление данных Заказчика, обрабатывавшихся в контейнерах в ходе обучения его моделей. |
Исполнитель | Исполнитель | |
| Инфраструктурный уровень | Мониторинг и поддержка | Мониторинг Облака Cloud.ru обеспечение её доступности, производительности, наличия необходимого количества оборудования, обеспечение необходимой для её работы пропускной способности сети, вычислительных мощностей и емкости систем хранения данных (СХД) Инфраструктуры. | Исполнитель | Исполнитель |
| Журналирование событий | Журналирование событий в компонентах и средствах защиты информации Облака Cloud.ru | Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление доступом | Управление доступом к сегменту управления Инфраструктурой Исполнителя, и компонентам. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление аутентификационной информацией | Управление учётными записями AD привилегированных пользователей (администраторов) Исполнителя, имеющих доступ к сегменту управления Инфраструктурой, и их вторыми факторами аутентификации (аутентификаторами). | Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление уязвимостями | Контроль и анализ защищенности служебных ВМ MGMT-сегмента, кластера Kubernetes и хостовых машин Инфраструктуры Исполнителя. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление инцидентами ИБ | Сбор с использованием средств SIEM с компонентов облачной
платформы, кластера Kubernetes и средств защиты информации Облака
Cloud.ru событий безопасности. Анализ собранных событий безопасности, а также мониторинг и реагирование на инциденты безопасности с привлечением внешнего SOC. |
Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление конфигурацией | Контроль и управление процессами изменения конфигурации Инфраструктуры Исполнителя. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление безопасностью для виртуальных и физических сетей | Защита периметров ЦОД Инфраструктуры Исполнителя с использованием
кластеров высокопроизводительных межсетевых экранов нового поколения
(NGFW), обеспечивающих межсетевое экранирование и защиту от компьютерных
атак инфраструктуры. Защита сетевой инфраструктуры Исполнителя (входа в Облако Cloud.ru) от DDoS-атак, направленных на переполнение канальной емкости. Внутреннее сегментирование сетевых Инфраструктур с использованием NGFW и выделением в рамках ЦОД на сетевом уровне DMZ, PROD- и MGMT-сегментов инфраструктуры. |
Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление защитой передаваемых данных | Обеспечение подключения клиентов к КУ ML Space по защищенному протоколу HTTPS на базе протокола TLS не ниже v1.2. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Установка и администрирование средств защиты | Установка, настройка и администрирование средств защиты
информации в составе Инфраструктуры Исполнителя, в том числе:
|
Исполнитель | Исполнитель | |
| Управление резервированием информации | Резервное копирование и восстановление из образов служебных виртуальных машин Инфраструктуры Исполнителя с использованием СРК Backup&Replication. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Защита ПДн | Соответствие Инфраструктуры Исполнителя требованиям безопасности информации, предъявляемым к информационным системам персональных данных при обеспечении второго уровня защищенности персональных данных. | Исполнитель | Исполнитель | |
| Физический уровень | Контроль доступа | Контроль доступа в ЦОД и помещения Инфраструктуры Исполнителя (охраняемая территория ЦОД, пропускной режим, системы контроля и управления доступом, запирание стоек). | Исполнитель | Исполнитель |
| Видеонаблюдение | Наличие внешней (по периметру ЦОД) и внутренней (в машинных залах ЦОД) систем видеонаблюдения | Исполнитель | Исполнитель | |
| Размещение оборудования | Предоставление электропитания, доступа к сети Интернет, места в стойках ЦОД под оборудование (compute, network и storage), а также монтаж и коммутация оборудования Инфраструктуры Исполнителя в стойках ЦОД. | Исполнитель | Исполнитель |
5.2. В целях обеспечения кибербезопасности Инфраструктуры Cloud.ru ML Space реализовываются следующие меры и механизмы защиты:
| Уровни защиты | Мероприятия |
| Защита инфраструктуры Облака Cloud.ru и средств ее управления | |
| Физический | Обеспечивается:
|
| Сетевой | Обеспечивается защита периметров ЦОД и их сегментирование с использованием межсетевых экранов нового поколения (NGFW), осуществляющих в том числе выявление и предотвращение компьютерных атак. |
| Инфраструктурный | Обеспечивается:
|
| Дополнительный | Осуществляются периодические тестирования на проникновение и аудит информационной безопасности Инфраструктуры Cloud.ru ML Space с привлечением сторонних организаций. Выявленные в ходе соответствующего тестирования и/или аудита недостатки устраняются по факту их выявления. |
| Защита КУ ML Space | |
| Приложения | Защита с использованием специализированного межсетевого экрана уровня приложений (Web Application Firewall) |
| Дополнительный | Осуществляются регулярные сканирования консоли на наличие актуальных уязвимостей и его периодические тестирования на проникновение с привлечением сторонних организаций. Выявленные уязвимости и/или недостатки устраняются по факту их выявления. |
| Очистка пользовательских данных | |
| MLS | Перед выделением и предоставлением доступа к Cloud.ru ML Space и местам памяти для временного хранения и обработки данных под очередную задачу (произведения вычислений, обучения модели и т.п.) осуществляется полная очистка пользовательских данных, ранее хранимых в указанных областях памяти в ходе выполнения предыдущих задач. Пользователям Cloud.ru ML Space предоставляется доступ только к выделенным для них областям памяти контейнера. При этом на время пользования Услугой доступ к указанным областям памяти других субъектов запрещен. |
6. Тарификация Услуги
6.1. Возможные виды тарификации Deployments:
6.1.1. Динамическая тарификация (Pay as you go).
6.1.2. Стоимость Услуги формируется в зависимости от количества GPU/CPU, на которых происходило вычисление запросов к API микросервисов с моделями, а также самого времени, в течение которого вычислялись запросы к API микросервисов с моделями искусственного интеллекта.
6.1.3. Момент начала списания денежных средств – с момента начала вычисления запроса к API микроуслуги (для каждого запроса) или же со старта вычислительного пода.
6.1.4. Момент окончания списания денежных средств – с момента окончания вычисления запроса (для каждого запроса) или же с момента завершения работы вычислительного пода.
6.2. Возможные виды тарификации Environments:
6.2.1. Динамическая тарификация (Pay as you go).
6.2.2. Стоимость Услуги формируется в зависимости от количества и конфигураций GPU/CPU, на которых происходило вычисление задачи, времени, в течение которого вычислялась задача.
6.2.3. Момент начала списания денежных средств – с момента запуска обучения модели/с момента аллокации GPU/CPU под выбранное окружение (определяется Заказчиком через пользовательский интерфейс Environments).
6.3. Возможные виды тарификации Data Сatalog:
6.3.1. Динамическая тарификация (Pay as you go).
6.3.2. Стоимость Услуги формируется в зависимости от объема используемого Заказчиком Быстрого хранилища NFS (количества GB/мес).
7. Иные условия, применимые к Услуге
7.1. Возможные виды подключения / изменения / отключения Услуг:
7.1.1. Посредством подписания Заказа;
7.1.2. Посредством совершения действий в Личном кабинете.
7.2. Возможный порядок расчётов по Услуге:
7.2.1. Предварительная оплата (в случае присоединения к условиям Договора путем акцепта в порядке п.1.5 Договора);
7.2.2. Постоплата (в порядке раздела 11 Приложения № 1.MLS.1.).
7.3. Возможные способы оплаты / порядок пополнения Баланса:
7.3.1. Оплата в безналичном порядке на основании выставленного Исполнителем счёта;
7.3.2. Оплата посредством электронных средств платежа.
7.4. Исполнитель обязуется не включать в состав Результатов работ программное обеспечение, используемое на основании открытой лицензии, условия которой требуют от пользователя раскрытия исходного кода модифицированного ПО, либо ограничивают право пользователя запрещать третьим лицам использование модифицированного ПО.
8. Условия постоплаты по услуге «Cloud.ru ML Space»
8.1. Оплата Услуги «Cloud.ru ML Space» производится Заказчиком на условиях постоплаты в российских рублях ежемесячно в течение 5 (пяти) рабочих дней после окончания Отчетного периода на основании счетов Исполнителя и подписанного Сторонами УПД.
8.2. В рамках оказания Услуги Стороны определили Заказчику денежный лимит 4 (далее – Лимит) в размере 500 000 (пятьсот тысяч) рублей, в том числе НДС, определяемый как максимально допустимая сумма общей задолженности Заказчика за оплату Услуги в Отчетном периоде.
8.3. Лимит впервые устанавливается Исполнителем после подписания Договора и отображается для Заказчика в Личном кабинете.
8.4. Изменения Лимита осуществляются путем подписания Дополнительного соглашения к Договору.
8.5. Заказчик может следить за прогрессом исчерпания Лимита и анализировать расход средств следующими способами:
8.5.1. Сверять объём потребления по прогресс-бару в шапке интерфейса КУ MLS и в разделе «Профиль»;
8.5.2. Получать уведомления об исчерпании Баланса (прогресс по Лимиту) свыше 80% 5;
8.5.3. Заказывать детализацию по соответствующей кнопке в «Профиле» Cloud.ru ML Space и анализировать ее;
8.5.4. Оформить отправку уведомлений об исчерпании Баланса (прогресс по Лимиту) свыше 80% на email через заявку на support@cloud.ru.
8.6. При достижении Лимита все запущенные в Cloud.ru ML Space Jupyter Server, задачи обучения, деплои и др., которые тарифицируются и потребляют прогресс Лимита, автоматически останавливаются. Данные, загруженные на NFS хранилища, продолжают тарифицироваться до самостоятельного их удаления Заказчиком.
8.7. Если темпы исчерпания Лимита в Отчетном периоде свидетельствуют о его скором достижении, а также имеется необходимость увеличения Лимита, Заказчик обязуется предоставить гарантийное письмо:
8.7.1. Устанавливающее новый Лимит и подтверждающее его намерение оплатить потребленные сверх первоначального Лимита Услуги;
8.7.2. Определяющее действия Исполнителя по окончанию текущего Отчетного периода по доступности Услуги в следующем Отчетном периоде (оставить доступ к Услуге / приостановить оказание Услуги / отключить Услугу).
8.8. При наличии задолженности по оплате Услуг по Договору Исполнитель имеет право отказать Заказчику как в дальнейшем потреблении Услуг, так и в предоставлении Лимита по Договору в будущем Отчетном периоде.
8.9. В случае неисполнения или нарушения Заказчиком обязательств, установленных Договором, Исполнитель вправе:
8.9.1. Приостановить оказание Услуг 6;
8.9.2. Отказать в возможности дальнейшего потребления Услуги в порядке постоплаты;
8.9.3. Потребовать уплаты штрафной неустойки в размере 0,5% (ноль целых пять десятых процента) в день от суммы задолженности Заказчика на момент приостановления действия Договора / Услуг.
Примечания
- 4
Под Лимитом подразумевается пороговое значение Баланса, устанавливаемое на организацию в рамках ролевой модели внутри Личного кабинета. Лимит организации распространяется по иерархии (сумма лимитов, установленных для проектов, не может превышать Лимит организации и т.д.).
- 5
Уведомления отображаются в верхней части («шапке») интерфейса КУ ML Space.
- 6
Уведомление о приостановке Договора должно быть направлено за 3 (три) рабочих дня до момента осуществления такой приостановки.