La Tua Architettura Cloud È Rigida? Costruisci con Flessibilità Illimitata.
Nota: Questo è un esempio d’uso che dimostra come Rediacc può risolvere questo problema. Essendo una startup, questi scenari rappresentano applicazioni potenziali piuttosto che casi studio completati.
Scenario di crisi: I tempi di training AI si sono estesi da 2 a 3 volte, causando ritardi nei progetti. Gli ingegneri hanno subito una significativa perdita di produttività mentre aspettavano le risorse, mettendo a rischio il vantaggio competitivo dell’organizzazione.
Il Problema
Gli ingegneri software dell’organizzazione riscontrano problemi di prestazioni con i server on-premise utilizzati per il training dei modelli AI:
- Durante l’orario lavorativo (08:00-17:00), le richieste al server raggiungono il 99% della capacità
- Il training che richiede elevata potenza di elaborazione causa l’insufficienza dell’hardware
Ricerca di una Soluzione:
- Il costo di aggiornamento del server non è considerato adeguato a causa delle 6-7 ore di utilizzo giornaliero
- Sebbene venga considerata la migrazione al cloud, il costo di trasferimento dei dati e le difficoltà di sincronizzazione sono ostacoli
Impatto della Crisi
- I tempi di training AI si estendono da 2 a 3 volte, i progetti sono in ritardo
- Gli ingegneri subiscono una perdita di produttività mentre aspettano le risorse
- L’organizzazione affronta il rischio di perdere progressivamente il suo vantaggio competitivo
Soluzione Rediacc
L’ingegnere di sistema Yüksel sviluppa un modello ibrido con Rediacc:
1. Migrazione Cloud Istantanea
- Durante l’orario lavorativo, i servizi on-premise vengono clonati nel cloud con tutti i dati e le configurazioni
- 100 TB di dati vengono sincronizzati in 9 minuti trasferendo solo le parti modificate grazie a Rediacc
2. Scalabilità Dinamica
- I server nell’ambiente cloud vengono noleggiati nella misura necessaria per il training AI
- La potenza di elaborazione può essere aumentata di 10 volte secondo la domanda
3. Sincronizzazione Notturna
- Al termine della giornata lavorativa, tutte le modifiche nel cloud vengono estratte automaticamente nell’ambiente on-premise
- Gli ingegneri che lavorano di notte continuano le loro operazioni con dati aggiornati
Risultato
Vantaggio sui Costi:
- Noleggiando le risorse cloud su base oraria, il costo mensile è stato ridotto del 60%
- La necessità di aggiornare i server on-premise è stata eliminata
Aumento delle Prestazioni:
- I tempi di training AI sono stati ridotti da 8 ore a 1,5 ore
- La produttività degli ingegneri è aumentata del 40%
Lavoro Flessibile:
- La coerenza dei dati tra gli ambienti cloud e on-premise è stata garantita senza interruzioni
- I team del turno notturno avevano accesso immediato ai dati aggiornati