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NVIDIA Air實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生解決全球供應鏈問題

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Taylor Allison ? 2022-04-30 07:13 ? 次閱讀
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以太網(wǎng)交換機、跑車、家用電器和衛(wèi)生紙有什么共同點?如果你讀了這篇博客的標題,并且經(jīng)歷了過去一年半,你可能知道答案。這些產(chǎn)品的可用性都受到全球大流行造成的材料短缺的影響。

在某些情況下,供應問題更像是一種不便——再多等幾個月才能得到那輛新的克爾維特不會是世界末日。對于其他產(chǎn)品(比如廁紙或替代冰箱),供應短缺過去是,現(xiàn)在也是一個大問題。

這對消費者的影響顯而易見,但企業(yè)也感受到了交付周期過長的痛苦。考慮以太網(wǎng)交換機:以太網(wǎng)交換機構建將數(shù)據(jù)中心聯(lián)系在一起的網(wǎng)絡結構。以太網(wǎng)交換機短缺不僅僅意味著“機架 A 無法與機架 B 通信”。它們意味著總吞吐量降低,現(xiàn)有基礎設施上的負載增加,導致更多停機和計劃外停機;也就是說,對業(yè)務成果產(chǎn)生重大不利影響。

這聽起來很糟糕,但沒有必要驚慌。 你可以通過 NVIDIA Air 的數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生幫助您緩解這些挑戰(zhàn),并轉(zhuǎn)變您的運營。

那么,什么是數(shù)字孿生,它與數(shù)據(jù)中心的關系如何?數(shù)字孿生是真實世界事物、系統(tǒng)或過程的軟件模擬副本。它不斷地對其物理的狀態(tài)進行反應和更新,并且始終處于啟用狀態(tài)。數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生將數(shù)字孿生概念應用于數(shù)據(jù)中心基礎設施。為了將數(shù)據(jù)中心本身建模為一個數(shù)據(jù)中心,而不僅僅是一堆不同的比薩餅盒,數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生必須完全模擬網(wǎng)絡。

NVIDIA Air 在提供這種能力方面是無與倫比的。 Air 中的建模工具使您能夠創(chuàng)建連接到邏輯服務器實例的每個交換機和電纜的邏輯實例。除了對硬件進行建模外, NVIDIA Air 還利用預先構建的、功能齊全的網(wǎng)絡和服務器操作系統(tǒng)映像,推出了全功能虛擬設備。這是 digital twin 的關鍵組成部分–使用設備模型,模擬是應用程序粒度的。

利益

NVIDIA Air 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生,但這如何解決供應鏈問題?特別是專注于硬件帶來的好處,它可以實現(xiàn):

Hardware-free POCs: 想要暴露在積云 Linux 或聲波鼻中嗎?通常,您必須獲得裝備才能嘗試該功能。使用 NVIDIA Air ,您可以訪問 Cumulus VX 和 SONiC VX –上述虛擬設備。由于積云和聲波是基于標準技術從地面建造的,因此您可以在沒有硬件的情況下獲得完整的體驗。

分段生產(chǎn)部署: 是否已決定使用 NVIDIA 以太網(wǎng)交換機?在開關托盤到達之前,沒有理由坐視不管。使用數(shù)字孿生,您可以完全規(guī)劃數(shù)據(jù)中心結構。您可以測試部署和資源調(diào)配腳本,并知道在對系統(tǒng)進行機架、堆疊和布線后,它們將無縫工作。這可以將您的啟動時間減少到 95% 。

測試新的網(wǎng)絡和應用程序工具: 需要在您的頻譜以太網(wǎng)交換機上推出新的網(wǎng)絡工具嗎?通常,您需要一個原型預生產(chǎn)環(huán)境。使用 digital twin ,您可以將應用程序部署到 digital twin ,使用 NetQ 驗證對網(wǎng)絡的影響,必要時調(diào)整一些設置,并使部署到生產(chǎn)環(huán)境時無需擔心。

Hardware-free training: 您的組織已決定聘請新員工加入您的網(wǎng)絡基礎架構團隊。他們渴望學習,但沒有為培訓目的預留硬件。如果沒有數(shù)字孿生,你和受訓者將被困在等待新的開關命令或閱讀冗長乏味的用戶手冊。有了數(shù)碼孿生,你就有了一個永遠在線的沙箱,非常適合技能培養(yǎng)和探索。

有一個警告:數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生不會加快 RTX 3090 在您最喜愛的零售商重新上市的日期,但他們將幫助您解決網(wǎng)絡采購的難題。

關于作者

Taylor Allison 負責與 NVIDIA 以太網(wǎng)交換機產(chǎn)品組合相關的產(chǎn)品營銷,包括硬件平臺、網(wǎng)絡操作系統(tǒng)和遙測工具。 Taylor 熱衷于數(shù)據(jù)中心基礎設施領域的產(chǎn)品營銷和管理,擁有網(wǎng)絡、存儲、 HPC 和 AI / ML 方面的專業(yè)知識。在 2021 年加入 NVIDIA 之前, Taylor 是聯(lián)想的 HPC / AI 存儲領導者,負責高性能存儲平臺、軟件和解決方案。泰勒在北卡羅來那大學獲得數(shù)學碩士學位。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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