مرکز Private AI راگا

نقشه راه زیرساخت Private AI برای سازمان‌ها

این صفحه مرکز محتوایی Private AI راگاست؛ از تصمیم‌های اولیه و مدل تأمین زیرساخت تا Capacity، Multi-Tenant، Security، Storage، Network و اجرای Private AI روی VCF. اگر قرار است AI داخل سازمان اجرا شود، این نقشه راه کمک می‌کند موضوع را از یک خرید GPU به یک معماری قابل اتکا، امن و قابل توسعه تبدیل کنید.

درخواست جلسه فنی مشاهده نقشه راه Private AI

قبل از خرید سخت‌افزار

قرار است این زیرساخت دقیقاً چه چیزی را اجرا کند؟

چند تیم یا سرویس از آن استفاده می‌کنند؟
چه میزان GPU واقعاً لازم است؟
داده کجا نگهداری می‌شود؟
Network و Storage چه بار جدیدی می‌گیرند؟
چطور منابع بین مصرف‌کننده‌ها تفکیک می‌شوند؟
رشد ظرفیت در شش ماه یا یک سال بعد چطور مدیریت می‌شود؟

تمرکز روی زیرساخت، نه مدل

مسئله راگا انتخاب LLM نیست؛ ساخت بستری است که AI بتواند روی آن اجرا شود

انتخاب مدل، Fine-Tuning یا توسعه Application لایه‌های دیگری از پروژه‌اند. در اینجا سؤال ما این است که Compute، GPU، Storage، Network، Security و Operations چگونه کنار هم قرار بگیرند تا سرویس‌های AI داخل سازمان قابل استفاده و قابل مدیریت باشند.

نقشه راه Private AI

از سؤال اولیه تا معماری و بهره‌برداری؛ مسیر مطالعه را از اینجا شروع کنید

محتوای Private AI راگا به‌صورت یک مسیر به‌هم‌پیوسته تنظیم شده است. لازم نیست همه مطالب را به ترتیب بخوانید؛ از مسئله‌ای که الان در سازمان دارید شروع کنید و از همانجا وارد مسیر شوید.

۰۱ · شروع

Private AI را از کجا شروع کنیم؟

چهار تصمیمی که قبل از انتخاب برند، GPU یا BOM باید روشن شوند: نیاز، داده، ظرفیت و مدل تأمین.

مطالعه راهنمای شروع ←

۰۲ · مدل تأمین

خرید زیرساخت یا دریافت سرویس؟

زمان شروع، کنترل، هزینه، توان بهره‌برداری و حساسیت داده تعیین می‌کنند کدام مدل برای سازمان منطقی‌تر است.

مقایسه دو مسیر ←

۰۳ · رشد

شروع مرحله‌ای و توسعه ظرفیت

چطور با ظرفیت کنترل‌شده شروع کنیم و بدون خرید زودهنگام، مسیر توسعه GPU، Storage و Network را باز نگه داریم.

مسیر توسعه ظرفیت ←

۰۴ · Capacity

ظرفیت پایه و اوج مصرف

میانگین مصرف همه واقعیت را نشان نمی‌دهد. Baseline، Peak، Headroom و زمان آماده‌سازی ظرفیت جدید باید با هم دیده شوند.

راهنمای Capacity ←

۰۵ · Multi-Tenant

چند تیم یا شرکت روی یک بستر

تفکیک منابع، داده، دسترسی، سهمیه و گزارش مصرف؛ Multi-Tenant فقط تقسیم GPU بین چند مصرف‌کننده نیست.

معماری Multi-Tenant ←

۰۶ · پلتفرم

Private AI روی VCF

ارتباط GPU، Kubernetes، Storage، Network، Security، Governance و Operations در یک معماری Private Cloud سازمانی.

راهنمای Private AI روی VCF ←

لایه‌های اصلی زیرساخت

GPU مهم است؛ اما فقط یکی از اجزای معماری است

GPU و Compute

نوع Workload، اندازه مدل، هم‌زمانی کاربران و الگوی مصرف تعیین می‌کند چه GPU و چه مدل تخصیص منبعی منطقی است. خرید بیش از نیاز همان‌قدر مسئله‌ساز است که کمبود ظرفیت.

Storage و Data Layer

Dataset، Artifact، Container Image و خروجی Workloadها روی Storage فشار متفاوتی ایجاد می‌کنند. Performance، Throughput، ظرفیت و مسیر رشد باید از ابتدا دیده شوند.

Network

ارتباط بین Compute، Storage، Registry و کاربران می‌تواند به گلوگاه تبدیل شود. Bandwidth، Latency، Segmentation و مسیرهای ارتباطی باید با نوع Workload هماهنگ باشند.

Security و Isolation

داده، Workload و دسترسی تیم‌ها باید از هم تفکیک شوند. امنیت فقط Firewall نیست؛ Identity، Policy، Segmentation و کنترل جریان داده هم بخشی از معماری‌اند.

Capacity و Growth

AI معمولاً با یک Use Case شروع می‌شود و بعد مصرف سریع‌تر از انتظار رشد می‌کند. Headroom، برنامه توسعه و مدل اضافه شدن GPU یا Storage باید از ابتدا مشخص باشد.

Operations و Observability

زیرساخت AI باید قابل مانیتور باشد؛ از مصرف GPU و Storage تا Queue، Failure و استفاده هر تیم. بدون دید عملیاتی، ظرفیت خیلی زود مبهم می‌شود.

Multi-Tenant Private AI

وقتی چند تیم یا شرکت از یک زیرساخت استفاده می‌کنند، اشتراک منابع باید کنترل‌شده باشد

در یک محیط Multi-Tenant، فقط تقسیم GPU مطرح نیست. Network، Storage، Policy، Registry، Monitoring و دسترسی مدیریتی هم باید مرزبندی شوند. زیرساخت باید بتواند مصرف هر Tenant را ببیند، محدود کند و در صورت نیاز توسعه دهد.

برای Multi-Tenant معمولاً این موارد را مشخص می‌کنیم

سهم و سقف GPU و Compute هر Tenant
تفکیک Network و Policy
Storage Namespace و دسترسی داده
Registry و Artifact Management
Monitoring و گزارش مصرف
مدل افزایش ظرفیت و Onboarding تیم جدید

Capacity قبل از خرید

مهم‌تر از تعداد GPU، مدل مصرف زیرساخت است

دو سازمان ممکن است تعداد GPU مشابهی بخواهند اما الگوی مصرف کاملاً متفاوتی داشته باشند. Training، Inference، Batch Job و سرویس تعاملی فشار یکسانی روی زیرساخت نمی‌آورند. به همین دلیل Sizing باید از Use Case و الگوی بار شروع شود، نه از یک عدد ثابت.

Baseline

اول مشخص می‌کنیم بار اولیه چیست، چند کاربر یا تیم دارد و حداقل Capacity موردنیاز چقدر است.

Headroom

ظرفیت رزرو برای Peak، Jobهای هم‌زمان و رشد کوتاه‌مدت باید از ابتدا دیده شود.

Scale Plan

مسیر اضافه شدن GPU، Storage و Network باید بدون بازطراحی کامل زیرساخت ممکن باشد.

بستر اجرایی

Private AI می‌تواند روی Private Cloud، Kubernetes یا معماری ترکیبی اجرا شود

انتخاب بستر به Workload، تیم عملیاتی، مدل سرویس و معماری فعلی سازمان بستگی دارد. هدف این نیست که همه محیط‌ها را به یک Technology Stack واحد ببریم؛ هدف این است که لایه زیرساخت با نیاز واقعی و توان عملیاتی سازمان هماهنگ باشد.

Private Cloud و VCF

برای سازمان‌هایی که می‌خواهند AI را روی یک بستر یکپارچه و کنترل‌شده در کنار سایر Workloadهای سازمانی اجرا کنند.

Private AI روی VCF ←

Kubernetes و Cloud Native

برای محیط‌هایی که Container، Scheduling و سرویس‌های Cloud Native بخش اصلی مدل اجرا هستند و تیم عملیات آمادگی مدیریت آن را دارد.

زیرساخت اختصاصی GPU

برای Workloadهایی که نیاز به کنترل مستقیم‌تر روی GPU، Performance یا معماری سخت‌افزار دارند و بهتر است مستقل از سایر سرویس‌ها اجرا شوند.

نحوه شروع پروژه

قبل از BOM، باید Use Case و الگوی مصرف را بفهمیم

اگر مستقیم از لیست GPU شروع کنیم، احتمال Over-Sizing یا Under-Sizing بالاست. ابتدا نوع Workload، تعداد مصرف‌کننده‌ها، محل داده، حساسیت امنیتی و برنامه رشد را مشخص می‌کنیم؛ بعد Sizing و معماری شکل می‌گیرد.

۰۱

Use Case

نوع Workload، کاربران و الگوی استفاده مشخص می‌شوند.

۰۲

Capacity

GPU، Compute، Storage و Network بر اساس بار واقعی Sizing می‌شوند.

۰۳

Architecture

بستر اجرا، Security، Multi-Tenant و Operations کنار هم طراحی می‌شوند.

۰۴

Build & Scale

زیرساخت مرحله‌ای ساخته می‌شود و مسیر رشد بعدی از ابتدا مشخص می‌ماند.

اتصال به حوزه‌های زیرساختی راگا

Private AI یک جزیره جدا از زیرساخت سازمان نیست

برای طراحی عمیق‌تر، این هاب به حوزه‌های مرتبط سایت متصل است؛ جایی که موضوع VCF، Storage و Cloud Native با جزئیات بیشتری بررسی می‌شوند.

نقشه راه VCF

برای سازمان‌هایی که Private AI را روی Private Cloud مبتنی بر VMware بررسی می‌کنند.

مرکز VCF راگا ←

Storage و Data Protection

برای بررسی عمیق‌تر لایه داده، ظرفیت، حفاظت و بازیابی اطلاعات سازمان.

مسیر Storage و Data ←

DevOps و Cloud Native

برای محیط‌هایی که Kubernetes، Container و مدل عملیاتی Cloud Native بخشی از پلتفرم AI هستند.

مسیر Cloud Native ←

اگر پروژه Private AI دارید، قبل از خرید GPU معماری را روشن کنیم

Use Case، تعداد تیم‌ها، داده، محدودیت امنیتی و ظرفیت مورد انتظار را با تیم فنی راگا مطرح کنید. هدف جلسه اول این است که مشخص شود چه زیرساختی واقعاً لازم دارید و کدام بخش‌ها هنوز باید اندازه‌گیری شوند.

درخواست جلسه فنی