人工智能
帮助工程师、架构师和基础设施团队在无需全规模部署的情况下重建高性能的AI环境。
在当今的数字化环境中,企业组织越来越依赖稳健且可靠的 IT 基础架构来支撑关键业务运营,并满足不断增长的数据存储、处理和可用性需求。因此,超融合基础架构(HCI)解决方案在各行业中扮演着愈发重要的角色,凭借其高性能、可扩展性和弹性,为企业提供强大的 IT 环境支撑。
许多组织利用 HCI 来强化边缘计算能力,使数据处理和分析能够更靠近数据生成源进行——这通常也是为了遵守数据主权法规(如 GDPR)。其他行业,如医疗、金融、零售和制造业,则采用 HCI 来支撑关键工作负载,确保数据安全、高效、合规并可随时访问。
随着 HCI 解决方案在各行业持续普及,供应商往往面临企业客户的高期望,尤其是在基础架构性能和可靠性方面。其中一个关键挑战在于如何优化网络层,以应对日益密集的工作负载。
诸如时延、丢包、带宽限制和网络中断等问题会显著削弱 HCI 性能,影响数据完整性,并破坏用户体验。对于在严苛条件下运行、对吞吐量高度敏感的应用而言,在可控环境中进行性能测试至关重要。
在真实世界的网络条件下进行仿真,有助于对 HCI 解决方案进行精确调优,从而同时提升性能与可靠性。借助稳健的测试方案,HCI 供应商能够主动应对这些挑战,确保系统运行顺畅高效。
一套有效的测试方案不仅仅是简单地模拟网络问题,它还能帮助 HCI 供应商全面优化其解决方案。这包括对云对象存储验证、网络文件传输、数据保护与灾难恢复、城域可用性、关键应用的低时延基础架构,以及可扩展性性能等方面进行全面测试。