需求与挑战
- 需求:客户需要支持 AI 训练/推理的本地化部署、与云的安全连接、高效访问私有数据,以及支持业务增长的弹性架构。
- 挑战:如何在私有数据上训练公共 AI 模型、整合私有基础设施、保障数据安全合规,以及管理端到端的 AI 工作流。
解决方案与行动
- 行动:建立客户设施的直接连接、接入私有基础设施、在托管中心部署私有基础设施,并运营数字基础设施中心。
- 技术组件:涉及 SD-WAN、VPN、HPC、CPE、PPE、GPU、高密度/标准机柜、BI 分析工具等。
核心优势
- 优势:邻近的城域托管中心可降低延迟,高效的数据访问缩短训练周期,保障数据安全合规,并维持敏感数据的控制权。
价值链
- 数据整合:实现跨可信来源的数据集成。
- 用户请求:支持可信终端用户请求。