构建AI基础设施平台，为何首选互盟智算私有云？

当AI成为企业级应用的“必选项”，到底是采用私有云自建AI平台，还是第三方的公有云？

关于技术架构选择的问题，其实和十多年前企业业务上云时的情景有点类似。不管是哪种技术路线，适合自己的就是最好的。但为什么在构建更强大的A底层基础设施时，推荐使用选互盟智算私有云？

私有云成为AI价值落地的“洼地”

在大多数人的潜意识里，公有云提供的AI平台比较省心，并且不用自己配置资源，在基础设施的弹性扩展方面更具优势。但是，从实际应用场景来看，对于金融、医疗等这类对数据隐私、合规性要求较高的企业来说，私有云才是大模型落地的首选。

一般来说，大型公有云更适用于急需现成的AI计算资源的企业，有大规模弹性扩展需求，如：训练大模型或者短期计算需求。但对于大型企业来说，他们的业务本来就部署在本地数据中心，不愿意把自己的核心数据放在公有云上，同时这类企业也想拥有公有云的弹性计算能力，怎么办呢？他们可以选择混合云，既拥有了公有云的灵活性，又满足了私有云的安全性需求。

那么问题来了，为什么很多企业不愿意把AI技术栈部署在公有云呢？

虽然公有云能快速启动项目，但在企业级深度应用场景中会暴露出三大瓶颈：

01、成本结构失衡

满足大型模型训练需求的GPU集群，随着时间的推移租赁费用会呈指数级增长。对比而言，自己部署硬件，反而能节省成本。

02、数据主权困境

医疗影像、金融交易等敏感数据在公有云上进行传输、存储，会面临合规风险，本地化部署显然在私密性保护上更具优势。

03、无法满足定制化需求

公有云标准化服务难以满足超大规模参数模型训练的特殊需求，而私有环境可实现从硬件选型到网络拓扑的全链路优化。

以私有云的方式部署AI基础设施，本质上是通过硬件资源池化、软件定义智能化、安全防护体系化等综合能力，构建支撑AI全生命周期的数字化底座。其价值不仅体现在TCO优化，更在于获得对数据流、模型资产、计算资源的完全掌控权。

互盟智算私有云五大核心能力,让私有云快速实现AI-READY！

这两年，随着AI应用的加速落地，很多企业把“AI-READY”作为新的战略方向。所谓AI-READY，是指企业为有效利用AI构建竞争力而做好全面准备的状态，这种准备涉及到战略、技术、数据、流程和文化等。很明显，AI就绪是一种理想状态，对于考虑采用私有云接入大模型的企业来说，做好AI-READY并不是一件容易的事情。

互盟智算私有云通过私有云架构，帮助客户解决AI落地最后一公里难题！

1、破解算力瓶颈，全面满足客户定制化需求

算力，是AI技术堆栈的首个屏障，企业在部署大模型之前，需要对工作负载进行基准测试。如果想更好地训练大模型，GPU是必备武器；如果只是想构建一个轻量级的模型，那么CPU或FPGA就足以支撑。大体来看，GPU可以更好地支持深度学习场景。

在这方面，互盟智算私有云可根据客户需求，全面进行定制化服务，同时也会充分考虑客户未来业务增长情况，在设计定制化方案之初，就充分预留可拓展空间，帮助客户全方位控制成本。

2、通过更强大的存储能力承载AI工作负载

AI大模型应用的快速扩张，带来了对存储性能、容量和架构的全面升级需求。在存储层面，互盟智算私有云推出了不同的产品矩阵。

其中，采用NVMe SSD可以用于支持训练期间的实时数据访问；对象存储，非常适合非结构化数据支持，用户还可以采用像Min IO这样的工具，将类似S3的存储能力带入到企业的私有云环境；分布式文件系统，利用像Ceph和GlusterFS这样的解决方案能帮助用户在存储层面获得水平扩展能力；分层存储，主要将用于热数据的固态硬盘和用于长期存档的硬盘相结合，从而实现弹性扩展的目标。

3、确保数据传输稳定性和连续性

可以说，没有快速、可靠的网络，企业就无法实现跨集群进行训练。在网络层面，互盟智算私有云依托完全自主知识产权的多模态自建智算中心集群，创新打造行业首个“超融合AI算力矩阵”体系。

通过SDN智能网络架构与DCI骨干网的深度融合，构建低延迟、高带宽的集群通信能力，并采取最佳策略组合来构建信息传输层的“高速公路”。另外，很多场景也会考虑到边缘集成问题，通过边缘网络的覆盖，企业可以将模型推送到边缘进行实时推理，然后将结果与中央云同步。

4、金融级别认证，为安全与合规保驾护航

在AI大模型场景中，避免不了要使用敏感数据。因此，企业需要构建更严密的安全策略，以确保AI安全。

互盟智算中心拥有国家A级认证，同时满足《商业银行数据中心监管指引》文件要求，通过自研加密手段构筑安全防线。更重要的是，在认证和授权过程中，会确保每一次请求的安全性，同时，在模型保护层面进行“加固”。

5、为客户全面解决统一编排与流程自动化问题

在AI技术栈构建过程中，靠手动管理肯定无法满足统一编排和智能管理需求。

互盟智算私有云采用Kubernetes + Kubeflow组合方案，可满足AI工作负载的高可扩展需求。另外，还可以通过MLflow / Airflow工作流框架管理模型训练和部署通道。包括可以采用Prometheus和Grafana等监控工具，来监控模型应用的性能、GPU使用情况等。

结语

展望未来，满足企业未来发展需求的技术栈，正在向AI原生演进。即便是构建私有云环境下的AI基础设施，也不是简单的硬件堆砌，而是一场涉及组织架构、技术栈、运维体系的深度变革。互盟能够帮助企业完成从"云应用大户"到"AI运营发展"的角色转变，选择互盟智算私有云，获得的不仅是成本优势，更是对数据资产、模型知识产权的完全掌控！