北京2021年7月9日 /美通社/ -- 如今的云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)可謂發(fā)展迅猛且不斷走向深度融合，隨之而來為應(yīng)對其發(fā)展的科技人才培養(yǎng)，難度卻是與日俱增，而構(gòu)建創(chuàng)新技術(shù)深度融合的教學(xué)實踐平臺才是解決該問題的關(guān)鍵。
平臺不好建，問題多困擾。就連武漢大學(xué)這樣國內(nèi)人才培養(yǎng)首屈一指的高校，也常因教學(xué)實踐平臺建設(shè)而產(chǎn)生諸多疑惑。想要建成創(chuàng)新技術(shù)深度融合的教學(xué)實踐平臺，勢必要解決現(xiàn)有平臺云、數(shù)、智能力割裂帶來的資源利用率低、業(yè)務(wù)上線緩慢、數(shù)據(jù)孤島等傳統(tǒng)痼疾。
云數(shù)智需求早預(yù)見 彼此割裂問題多
“資源割裂導(dǎo)致資源利用率低、運維難?！?/span>過去，教學(xué)實踐平臺通常由多個實驗室獨立建設(shè)并使用，并未形成一體化部署與管理。
這種模式不但無法快速響應(yīng)科研以及教學(xué)層面的彈性資源調(diào)度需求，還出現(xiàn)了嚴重的重復(fù)建設(shè)、運維復(fù)雜等問題；由于缺乏一體化部署，基礎(chǔ)實踐平臺在教學(xué)與科研界面劃分模糊且相互牽制影響，阻礙產(chǎn)學(xué)研一體化的快速發(fā)展。
“服務(wù)割裂導(dǎo)致資源獲取不便捷、業(yè)務(wù)上線太緩慢。”以前當學(xué)校師生需要申請資源來進行教學(xué)實踐或科研應(yīng)用時，通常需要信息中心根據(jù)業(yè)務(wù)要求梳理可用空閑資源，再經(jīng)過重新規(guī)劃來確保資源上架、系統(tǒng)部署、網(wǎng)絡(luò)調(diào)試等多個環(huán)節(jié)的順利進行，整體上線過程往往要耗費2-3周甚至更多時間，非常緩慢。
“技術(shù)割裂導(dǎo)致教學(xué)科研多項創(chuàng)新停滯不前。”伴隨云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)在高校教學(xué)、科研場景中的廣泛使用，學(xué)校內(nèi)部開設(shè)了很多相關(guān)課程，還基于信息防護并利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)進行了食品安全的相關(guān)研究以及在人工智能的疫情防控預(yù)警等多個方面投入了大量的科研力量，但傳統(tǒng)的云數(shù)智獨立部署且彼此割裂的模式早已無法滿足日益發(fā)展的科研教育融合創(chuàng)新需求。
一體化方案脫穎而出 專治割裂有一套
學(xué)校通過對以上問題的深入研究及綜合考量，為更好解決云數(shù)智能力嚴重割裂的現(xiàn)狀，采用浪潮云海云數(shù)智一體化解決方案。該方案基于開放、融合、敏捷、智能的原則，按照分層建設(shè)、逐層解耦、異構(gòu)兼容的思路，構(gòu)建了結(jié)合私有云平臺、SDN、大數(shù)據(jù)以及人工智能等組件的云數(shù)智融合平臺。向上提供統(tǒng)一的“云數(shù)智”服務(wù)目錄，通過將大數(shù)據(jù)資源和AI資源全面上云，面向全院共享智算資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)云內(nèi)流轉(zhuǎn)、算力全員共享，將為實驗室內(nèi)外提供教學(xué)、科研及公共服務(wù)等業(yè)務(wù)構(gòu)建穩(wěn)定且高效的運行底座。從2020年8月上線，目前平臺上已經(jīng)運行了40+的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包含門戶網(wǎng)站、教學(xué)應(yīng)用以及老師自主部署的科研相關(guān)軟件等。
“解決資源服務(wù)割裂有絕招兒！”具體來說，為了解決過去基礎(chǔ)實踐平臺因“各自為政”帶來的資源利用率低、獲取不便捷、業(yè)務(wù)上線緩慢以及運維難度大等問題，實現(xiàn)高效靈活的計算存儲以及網(wǎng)絡(luò)能力、靈活彈性的可擴展能力以及穩(wěn)定可靠的業(yè)務(wù)支撐能力，浪潮云海采用了基于開放式OpenStack架構(gòu)，為武漢大學(xué)打造了滿足不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求的統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施平臺底座，構(gòu)建了能夠同時提供虛擬機服務(wù)、容器服務(wù)以及裸金屬服務(wù)的計算資源池。
此外還為其建設(shè)了能夠同時提供塊存儲服務(wù)、對象存儲服務(wù)以及文件存儲服務(wù)的分布式存儲、集中式存儲資源池以及可支撐業(yè)務(wù)快速部署、網(wǎng)絡(luò)自動打通的SDN網(wǎng)絡(luò)資源池，實現(xiàn)了虛擬機快速部署的同時保障了不同系統(tǒng)之間安全隔離的需求，所有的模塊資源均可以按需部署、靈活調(diào)度、動態(tài)擴展。
“達成數(shù)智技術(shù)一體化更高效！”為了一改教學(xué)、科研缺乏統(tǒng)一云數(shù)智綜合平臺能力支撐的情況，滿足日益增長的大數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、挖掘以及共享需求，本次部署的浪潮云海Insight大數(shù)據(jù)平臺切實幫助師生在應(yīng)對PB級海量數(shù)據(jù)的處理上變得得心應(yīng)手。通過浪潮云海insight平臺的智能存儲管理技術(shù)，并結(jié)合數(shù)據(jù)訪問頻次高低、數(shù)據(jù)存儲的時長等多個維度判斷，自動采用多副本模式或糾刪碼模式對數(shù)據(jù)進行落盤等神操作，學(xué)院平臺存儲空間利用率相比傳統(tǒng)模式提高30%以上，數(shù)據(jù)訪問讀讀取效率提高2倍不止。
另外為了解決傳統(tǒng)人工智能學(xué)習(xí)框架與大數(shù)據(jù)分析平臺之間存在的斷層問題，浪潮人工智能平臺AI Station在實現(xiàn)CPU/GPU資源統(tǒng)一分配調(diào)度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中管理并加速、模型流程開發(fā)及訓(xùn)練等工作上表現(xiàn)出色。可以做到與大數(shù)據(jù)平臺云上融合，直接讀取平臺上的數(shù)據(jù)集用來做模型訓(xùn)練和分析，借此提高AI訓(xùn)練及開發(fā)效率30%以上，存儲利用率高達1倍。
浪潮云海云數(shù)智融合平臺深度整合了云計算、大數(shù)據(jù)與AI資源池，向上提供統(tǒng)一的云數(shù)智服務(wù)目錄，為實驗室內(nèi)外提供教學(xué)、科研及公共服務(wù)等業(yè)務(wù)構(gòu)建穩(wěn)定且高效的數(shù)智化底座。僅僅一套平臺就支撐了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、仿真以及電子靶場等教研團隊的產(chǎn)學(xué)研業(yè)務(wù)需求，有效達成了資源的集中化管理與運維，整體資源利用率相比傳統(tǒng)的煙囪模式提高70%，建設(shè)投資降低50%。
“浪潮云海云數(shù)智融合平臺部署后，大大緩解了我們的運維壓力。平臺操作簡單易上手，通過租戶管理模式，只需給每個教研組分配好資源并做好分權(quán)分域，老師和學(xué)生就可通過平臺的統(tǒng)一服務(wù)目錄來申請?zhí)摂M機、大數(shù)據(jù)組件和人工智能框架，自動發(fā)放省時省心?！逼脚_運維負責人與前來參觀考察的兄弟院校信息中心負責人溝通時表示。
本次科研平臺的正式運行將助力武漢大學(xué)加速從傳統(tǒng)教學(xué)實踐轉(zhuǎn)向基于大數(shù)據(jù)、人工智能及IOT的新型教學(xué)實踐；而浪潮云海作為智算操作系統(tǒng)的核心引擎，未來將持續(xù)踐行“貼近客戶、實踐創(chuàng)新”的理念，不斷在實際需求場景中打磨優(yōu)秀的產(chǎn)品以及解決方案，為教育行業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供更加堅實的云數(shù)智融合底座。
