როგორც ხელოვნური ინტელექტის (AI) დანერგვა სწრაფად მიმდინარეობს ინდუსტრიების მასშტაბით, ბიზნესები დგებიან შეუვალ ჭეშმარიტებასთან — AI იმდენად ძლიერია, რამდენადაც ძლიერი და ეფექტურად მართულია მონაცემები, რომლებიც მას ამოძრავებს.
AI-ის სრული პოტენციალის გამოსაყენებლად, ორგანიზაციებმა უნდა უზრუნველყონ მასშტაბური მონაცემების ეფექტური მართვა, შენახვა და დამუშავება ხარჯთეფექტურობის, გამართულობის, წარმადობისა და ოპერაციული მოქნილობის პირობებში.
Cisco-ის IT-ის დახმარების მოთხოვნების მართვის გუნდში ამ გამოწვევას პირდაპირ შევეჭიდეთ. ჩვენი მიზანია შევთავაზოთ მომხმარებლებს ყველაზე სწრაფი და ეფექტური გადაწყვეტილებები AI-ზე დაფუძნებული ავტომატიზაციითა და მოწინავე ტექნოლოგიებით. ამას ვახერხებთ ისეთ პლატფორმაზე დაყრდნობით, რომელიც არის სკალირებადი, ხელმისაწვდომი და ეკონომიური.
AI-ის სისტემების გამოსაკვებად საჭიროა უზარმაზარი მოცულობის მონაცემების შენახვა და დამუშავება — სწორედ ეს მონაცემები იწვრთნის მოდელებს, რომლებიც სწრაფ და ზუსტ პასუხებს უზრუნველყოფენ. ჩვენი მთავარი გამოწვევა იყო ბალანსის პოვნა მასშტაბურობის, ხელმისაწვდომობისა და ხარჯთეფექტურობის შორის.
ტრადიციული მიდგომების შეზღუდულობა
მაღალი ხელმისაწვდომობის ტრადიციული მიდგომები თითოეული მონაცემთა ცენტრისთვის ცალკე კლასტერზე დაყრდნობით ხორციელდება, რაც მოითხოვს დიდ ხარჯებს და ართულებს რეპლიკაციის პროცესებს.
თუმცა, AI-თან დაკავშირებული სამუშაოები მოითხოვს რეალურ დროში მონაცემებზე წვდომას, სწრაფ დამუშავებას და უწყვეტ ხელმისაწვდომობას — რაც ძველ არქიტექტურებს უჭირთ.
მთავარი კითხვა იყო: როგორ უნდა დავაპროექტოთ მრავალ მონაცემთა ცენტრზე დაფუძნებული ინფრასტრუქტურა, რომელიც გაუმკლავდება მონაცემთა მოცულობას და AI-ის მოთხოვნებს ისე, რომ ოპერაციული ხარჯები დაბალი დარჩეს?
ხელახლა აზროვნება: AI-გამზადებული საქმეების მართვა მასშტაბზე
დღევანდელ რეალობაში მომხმარებლის მხარდაჭერა აღარ არის მხოლოდ პრობლემის გადაჭრა — ის არის უწყვეტი სწავლა და ავტომატიზაცია, რაც საჭიროა ეფექტურობის, სისწრაფისა და ხარჯების შემცირებისთვის.
ამის მისაღწევად საჭირო იყო ძირითადი ტრანზაქციური მონაცემთა ბაზის გაყოფა იმ ბაზისგან, რომელიც უკეთესად ემსახურება AI-ს, ინდექსირებას და ძებნას — ეს კი მასშტაბურობისთვის კრიტიკულია. თუმცა ამ მიდგომას თან ახლდა ორი სერიოზული გამოწვევა: ხარჯები და მასშტაბურობა.
ჩვენი მიდგომა – Stretch Database მრავალ მონაცემთა ცენტრზე
ტრადიციული სტრუქტურის ნაცვლად, ჩვენ შევქმენით ერთი გაწვდილი (stretch) კლასტერი, რომელიც მოიცავს რამდენიმე მონაცემთა ცენტრს. ამით გავზარდეთ რესურსების გამოყენება, შევამცირეთ ხარჯები და გავაუმჯობესეთ მონაცემთა ხელმისაწვდომობა.
როგორ მოგვარდა ტექნოლოგიურად
Cisco-ს მაღალპროდუქტიულმა ქსელურმა ინფრასტრუქტურამ მნიშვნელოვანი როლი ითამაშა:
- Cisco ACI (Application Centric Infrastructure) – პოლიტიკაზე დაფუძნებული პროგრამულ-დეფინირებული ქსელი, რომელიც უზრუნველყოფს დაბალ დაყოვნებასა და ოპტიმალურ მარშრუტიზაციას.
- Cisco APIC და Nexus 9000 Switch-ები – უზრუნველყოფს მაღალი გამტარობისა და გამართულ სინქრონიზაციას მონაცემთა ცენტრებს შორის.
ჩვენი შესრულება – მრავალ მონაცემთა ცენტრზე გაწვდილი (stretch) კლასტერი Cisco-ს მონაცემთა ცენტრისა და ქსელის შესაძლებლობების გამოყენებით
როდესაც საჭირო ქსელური ინფრასტრუქტურა მზად იყო, დავიწყეთ მაღალად ხელმისაწვდომი, მარტივად მასშტაბირებადი და AI-ოპტიმიზებული მონაცემთა ბაზის კლასტერის შექმნა, რომელიც ერთდროულად მოიცავს რამდენიმე მონაცემთა ცენტრს.
Cisco-ს მრავალ მონაცემთა ცენტრზე გაწვდილი (stretch) ინდექსური მონაცემთა ბაზის კლასტერი
ძირითადი არქიტექტურული გადაწყვეტილებები:
- ერთ ლოგიკურ მრავალ-ცენტრულ კლასტერს – ამ მიდგომამ შეგვამცირა ხარჯები, გავაუმჯობესეთ სკალირებადობა და ავტომატიზაცია.
- ინტელექტუალური მონაცემთა განლაგება – თითოეულ ცენტრში უნიკალური ასლის შენახვა გამართულობისთვის.
- ავტომატური გადართვა (failover) – VM, node ან data center-ის გათიშვის შემთხვევაში, სისტემა ავტომატურად აგრძელებს მუშაობას დანარჩენი რესურსებით.
შედეგები
ჩვენი გადაწყვეტილება გამოიწვია მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებები:
- მოთხოვნის გადაჭრის დრო შემცირდა საათებიდან წუთებამდე
- ხარჯების შემცირება – მოიხსნა ზედმეტი კლასტერები
- ინფრასტრუქტურის ხარჯების 50%-იანი შემცირება კვარტალში
- ლიცენზიის ხარჯების 50%-იანი შემცირება – მხოლოდ ერთი კლასტერი ლიცენზირდება
- AI მოდელების უკეთესი სწავლება და ავტომატიზაცია
- 99.99% ხელმისაწვდომობა ავტომატური გადართვის მეშვეობით
- მომავლისთვის მზაობა – მზარდი AI მოთხოვნების ეფექტურად მართვა
დასკვნა
ტრადიციული მიდგომების გადახედვით და Cisco-ს მონაცემთა ცენტრის ტექნოლოგიის გამოყენებით, ჩვენ შევქმენით მომავლისთვის განკუთვნილი მოთხოვნების მართვის პლატფორმა — უფრო ჭკვიანი, სწრაფი და AI-ზე ორიენტირებული.
დამატებითი რესურსები
