需求
- 需要云托管的 AI 训练/推理服务
- 需要安全的私有云连接
- 需要高效访问大型语言模型(LLM),即 RAG 技术
- 需要可扩展的基础设施以支持业务增长
挑战
- AI 模型训练与推理的成本效益
- 大数据量快速传输的效率
- 公共云基础设施的集成
- 端到端 AI 工作流的管理
行动方案
- 建立与公共云的直接连接
- 连接到私有基础设施
- 在托管中心部署私有基础设施
- 运营数字基础设施中心
优势
- 云边缘托管中心降低延迟
- 高性能吞吐量减少延迟
- 数据安全与合规性
- 托管 GPU 的可扩展性用于 AI 处理
核心解决方案
- 将公共云数据迁移到私有存储
- 实现可信终端用户请求
关键技术
- SD-WAN:软件定义广域网
- VPN:虚拟专用网络
- HPC:高性能计算
- CPE:客户提供设备
- PPE:合作伙伴提供设备
- GPU:图形处理单元
- HD/Std:高密度或标准机架
- BI:商业智能分析工具