Является ли ваша облачная архитектура жесткой? Создавайте с безграничной гибкостью.

Примечание. Это пример использования, демонстрирующий, как Rediacc может решить эту проблему. Для стартапа эти сценарии представляют собой потенциальное применение, а не завершенные тематические исследования.

Кризисный сценарий: время обучения ИИ увеличено в 2–3 раза, что приводит к задержкам в реализации проекта. Инженеры столкнулись со значительным снижением производительности во время ожидания ресурсов, что поставило под угрозу конкурентное преимущество компании.

Проблема

Инженеры-программисты компании испытывают проблемы с производительностью локальных серверов, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта:

  • В рабочие часы (08:00–17:00) серверные запросы достигают 99 % мощности.
  • Обучение, требующее высокой вычислительной мощности, приводит к тому, что аппаратное обеспечение недостаточно.

Поиск решения:

  • Стоимость обновления сервера не считается подходящей из-за 6-7 часов ежедневного использования
  • Хотя миграция в облако рассматривается, стоимость передачи данных и трудности с синхронизацией являются препятствиями.

Влияние кризиса

  • Сроки обучения ИИ увеличиваются в 2-3 раза, проекты задерживаются
  • Инженеры испытывают потерю производительности во время ожидания ресурсов.
  • Компания рискует постепенно потерять конкурентное преимущество

Решение Rediacc

Системный инженер Юксель разрабатывает гибридную модель с помощью Rediacc:

Масштабирование гибридного облака

1. Мгновенная миграция в облако

  • В рабочее время локальные сервисы клонируются в облако со всеми данными и конфигурациями.
  • 100 ТБ данных синхронизируются за 9 минут путем передачи только измененных частей благодаря Rediacc.

2. Динамическое масштабирование

  • Серверы в облачной среде арендуются столько, сколько необходимо для обучения ИИ
  • Вычислительная мощность может быть увеличена в 10 раз в зависимости от спроса.

3. Ночная синхронизация

  • В конце рабочего дня все изменения в облаке автоматически переносятся в локальную среду.
  • Инженеры, работающие по ночам, продолжают работу, имея актуальные данные.

Результат

Ценовое преимущество:

  • Благодаря почасовой аренде облачных ресурсов ежемесячные расходы были снижены на 60 %.
  • Необходимость обновления локальных серверов устранена

Увеличение производительности:

  • Время обучения ИИ сокращено с 8 часов до 1,5 часов
  • Производительность инженеров увеличена на 40 %.

Гибкий график работы:

  • Консистентность данных между облачной и локальной средами была обеспечена без проблем.
  • Команды ночной смены имели мгновенный доступ к актуальным данным