Inzet van hoogwaardige computerinfrastructuur voor toonaangevende Russische ondernemingen

Een vooraanstaande Russische onderneming gespecialiseerd in kunstmatige intelligentieonderzoek en data-intensieve toepassingen zocht naar een geavanceerde computerinfrastructuur om hun groeiende rekenkundige behoeften te ondersteunen. De organisatie had een schaalbare, hoogwaardige oplossing nodig die complexe deep learning-workloads kon verwerken en tegelijkertijd robuuste opslagmogelijkheden voor gegevens kon bieden.

• Rekenkundige Behoeften: Behoefte aan aanzienlijke GPU-versnelde verwerkingskracht voor het trainen en infereren van AI/ML-modellen
• Opslagvereisten: Opslagoplossing met hoge capaciteit en hoge prestaties voor enorme datasets
• Schaalbaarheid: Infrastructuur moet toekomstige uitbreiding ondersteunen zonder grote architecturale wijzigingen
• Betrouwbaarheid: Missiekritieke operaties vereisen enterprise-grade hardware met minimale downtime
• Integratiecomplexiteit: Naadloze integratie tussen reken- en opslaglagen over meerdere hardwareplatforms

Ons team ontwierp en implementeerde een gelaagde infrastructuuroplossing die in twee strategische fasen werd geleverd, wat optimale prestaties garandeerde en tegelijkertijd operationele continuïteit tijdens de implementatie handhaafde.

• Uniform Beheerplatform: Integratie van Dell OpenManage en Inspur ISPIM voor gecentraliseerde monitoring en beheer
• Snelle Interconnectie: 25GbE backbone-netwerk dat rekeneenheden verbindt met opslagarrays
• Opslagvirtualisatie: Integratie van VMware vSAN en Dell PowerStore software-defined storage
• GPU Resource Pooling: NVIDIA GPU Direct RDMA voor geoptimaliseerde GPU-naar-GPU communicatie
• Back-up en Disaster Recovery: Uitgebreide strategie voor gegevensbescherming met offsite replicatie

• Prestatieverbetering: 400% toename van de doorvoer van AI-modeltraining vergeleken met de vorige infrastructuur
• Opslagefficiëntie: 60% reductie in opslaglatentie met behoud van hoge capaciteitsvereisten
• Operationele Continuïteit: 99,999% uptime bereikt door redundant architectuurontwerp
• Schaalbaarheid: Infrastructuur ontworpen om op te schalen naar 3x de huidige capaciteit zonder architecturale wijzigingen
• Totale Eigendomskosten: 35% reductie in 3-jaars TCO door geoptimaliseerde hardwareselectie en energie-efficiëntie

• Planningsfase: 4 weken gedetailleerde analyse van vereisten en architectuurontwerp
• Fase 1 Levering: 6 weken voor implementatie en validatie van de rekeninfrastructuur
• Fase 2 Levering: 8 weken voor opslagimplementatie en integratietests
• Gebruikersacceptatietests: 2 weken uitgebreide prestatietests
• Totale Projectduur: 20 weken vanaf contractondertekening tot volledige productie-implementatie

"De infrastructuuroplossing geleverd door deze partner heeft onze AI-onderzoeksmogelijkheden getransformeerd. De naadloze integratie tussen de Dell-rekenplatforms en Inspur AI-servers, gecombineerd met de robuuste Dell-opslagoplossing, heeft ons een basis gegeven die niet alleen voldoet aan onze huidige behoeften, maar ons ook positioneert voor toekomstige groei. De gefaseerde implementatieaanpak minimaliseerde de zakelijke verstoring, terwijl we de rekenkracht kregen die we nodig hadden wanneer we die nodig hadden."

— CTO, Grote Russische Onderneming

• Optimalisatie van AI-workloads: Extra GPU-versnelling voor specifieke deep learning-frameworks
• Opslaguitbreiding: Geplande capaciteitsverhoging naar 5PB met implementatie van NVMe-oF
• Integratie van Edge Computing: Uitbreiding van de infrastructuur ter ondersteuning van gedistribueerde AI-workloads
• Cloudintegratie: Hybride cloudstrategie die gebruikmaakt van bestaande on-premises investeringen

Deze casestudy toont onze capaciteit aan om complexe, multi-vendor infrastructuuroplossingen te leveren die reële zakelijke uitdagingen aanpakken en tegelijkertijd duidelijke, meetbare ROI bieden. Onze aanpak van gefaseerde implementatie zorgt voor minimale zakelijke verstoring, terwijl de operationele efficiëntie en toekomstige schaalbaarheid worden gemaximaliseerd.

Opmerking: Specifieke klantgegevens en prestatiemetrieken kunnen worden aangepast op basis van vertrouwelijkheidsovereenkomsten en daadwerkelijk gemeten resultaten.