Ist Ihre Cloud-Architektur starr? Bauen Sie mit grenzenloser Flexibilität.

Hinweis: Dies ist ein Anwendungsbeispiel, das zeigt, wie Rediacc dieses Problem lösen kann. Als Startup stellen diese Szenarien potenzielle Anwendungen und keine abgeschlossenen Fallstudien dar.

Krisenszenario: Die KI-Trainingszeiten wurden zwei- bis dreimal verlängert, was zu Projektverzögerungen führte. Während sie auf Ressourcen warteten, erlitten die Ingenieure erhebliche Produktivitätsverluste, was den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens gefährdete.

Das Problem

Die Softwareentwickler des Unternehmens haben Leistungsprobleme mit Servern vor Ort, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden:

  • Während der Bürozeiten (08:00–17:00 Uhr) erreichen Serveranfragen eine Kapazität von 99 %
  • Training, das eine hohe Rechenleistung erfordert, führt dazu, dass die Hardware nicht ausreicht

Nach Lösung suchen:

  • Die Kosten für ein Server-Upgrade gelten aufgrund der täglichen Nutzung von 6–7 Stunden als nicht angemessen.
  • Obwohl eine Cloud-Migration in Betracht gezogen wird, stellen Datenübertragungskosten und Synchronisierungsschwierigkeiten Hindernisse dar

Krisenauswirkungen

  • KI-Schulungszeiten verlängern sich um das 2-3-fache, Projekte verzögern sich
  • Ingenieure erleiden Produktivitätsverluste, während sie auf Ressourcen warten
  • Das Unternehmen steht vor dem Risiko, sukzessive seinen Wettbewerbsvorteil einzubüßen

Rediacc-Lösung

Systemingenieur Yüksel entwickelt ein Hybridmodell mit Rediacc:

Hybrid Cloud Scaling

1. Sofortige Cloud-Migration

  • Während der Bürozeiten werden On-Premise-Dienste mit allen Daten und Konfigurationen in die Cloud geklont.
  • 100 TB Daten werden in 9 Minuten synchronisiert, indem dank Rediacc nur die geänderten Teile übertragen werden

2. Dynamische Skalierung

  • Server in der Cloud-Umgebung werden so viel gemietet, wie für das KI-Training benötigt wird
  • Die Verarbeitungsleistung kann je nach Bedarf um das Zehnfache erhöht werden

3. Nachtsynchronisation

  • Am Ende des Arbeitstages werden alle Änderungen in der Cloud automatisch in die lokale Umgebung übernommen
  • Nachts arbeitende Ingenieure können ihren Betrieb mit aktuellen Daten fortsetzen

Ergebnis

Kostenvorteil:

  • Durch die stündliche Miete von Cloud-Ressourcen konnten die monatlichen Kosten um 60 % gesenkt werden.
  • Die Notwendigkeit, lokale Server zu aktualisieren, wurde eliminiert

Leistungssteigerung:

  • Die KI-Trainingszeiten wurden von 8 Stunden auf 1,5 Stunden reduziert.
  • Die Produktivität der Ingenieure stieg um 40 %

Flexibles Arbeiten:

  • Datenkonsistenz zwischen Cloud- und On-Premise-Umgebungen wurde nahtlos sichergestellt
  • Teams in der Nachtschicht hatten sofortigen Zugriff auf aktuelle Daten