Внедрение СХД Dorado OceanStor

Задача: Организация централизованного защищённого хранилища данных для внутренних сервисов Самаранефтегаза.

Решение:
Поставка СХД Dorado OceanStor, выполнение работ по её внедрению:

• Монтаж оборудования в стойки, коммутация;
• Настройка и наладка СХД;
• Тестирование перед введением в эксплуатацию;
• Интеграция нового оборудования с существующей ИТ-инфраструктурой;
• Разработка пакета исполнительной документации.

Результат: Заказчик получил централизованное высокоскоростное защищённое хранилище информации для своих внутренних сервисов и систем с потенциалом масштабирования под будущее развитие ИТ-инфраструктуры.

Задача: Увеличение производительности существующего вычислительного кластера и расширение хранилища данных под исследования Сколковского института науки и технологий.

Решение:
Модернизация вычислительного кластера с поставкой дополнительного оборудования и модернизацией системы хранения данных:

• Поставка оборудования (6 серверов Lenovo ThinkSystem SR630 v2, 1 коммутатор Mellanox SN2410, 1 коммутатор Mellanox AS4610, СХД Lenovo DE4000F);
• Монтаж оборудования;
• Настройка и наладка оборудование;
• Нагрузочное тестирование;
• Выведение из эксплуатации существующей Ceph, поэтапная миграция данных на СХД;
• Разработка пакета исполнительной документации.

Результат: заказчик получил увеличение производительности существующего HPC-кластера, а также объёмное централизованное хранилище данных для хранения результатов исследований и обеспечения более производительной работы вычислительного ПО.

Расширение и модернизация вычислительного кластера

Задача: Модернизация вычислительного кластера с частичным выведением из эксплуатации устаревшего оборудования и заменой хранилища данных под другое архитектурное решение.

Решение:
Разработка новой архитектуры HPC-кластера, поставка дополнительного оборудования и модернизация системы хранения данных:

• Разработка и согласование проекта модернизации кластера;
• Поставка оборудования (1 сервер Lenovo ThinkSystem SR665, 1 СХД Lenovo DM5100, 1 коммутатор SN3420);
• Монтаж серверного и коммутационного оборудования, СХД;
• Настройка и наладка оборудование;
• Нагрузочное тестирование;
• Выведение из эксплуатации существующей Ceph, поэтапная миграция данных на СХД;
• Разработка пакета исполнительной документации.

Результат: Заказчик получил модернизированный HPC-кластер, более соответствующий его бизнес-задачам, а также объёмное централизованное хранилище данных для обеспечения научной деятельности института.

Расширение и модернизация вычислительного кластера

Задача: Увеличение производительности вычислительного кластера Иркутской Нефтяной Компании в связи с ростом количества используемых ИТ-сервисов и увеличением количества хранимой информации.

Решение:
Модернизация и расширение существующего вычислительного кластера

• Разработка и согласование проекта модернизации кластера;
• Настройка и наладка нового оборудования;
• Обновление существующего оборудования;
• Создание решения отказоустойчивого кластера управляющего узла;
• Миграция данных с внутреннего хранилища на новое внешнее СХД;
• Разработка пакета исполнительной документации.

Результат: Заказчик получил увеличение производительности своего HPC-кластера, дополнительный набор технических решений, соответствующий его новым бизнес-задачам, а также вместительное высокоскоростное хранилище данных для использования сотрудниками и программными сервисами.

Задача: Создание современного ИТ-решения для секвенирования генома человека, а также проведения прочих исследований ДНК.

Решение:
Создание высокопроизводительного вычислительного кластера из 54 вычислительных узлов двух типов. Выполненные работы:

• Разработка проекта;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Тестирование производительности вычислительных узлов (LINPACK);
• Разработка комплекта рабочей и исполнительной документации;
• Разработка вычислительного конвейера совместно со специалистами заказчика;
• Обучение персонала работе с комплексом.

Результат: Создание высокопроизводительного вычислительного кластера с комплектом ПО, набором скриптов и методологией, ориентированной на задачи секвенирования ДНК человека и смежные аналитические работы.

Задача: Увеличение пропускной способности сети хранения данных в существующем HPC-кластере.

Решение:
Поставка дополнительного оборудования (2 коммутатора Brocade G610 FC), перекоммутация и перенастройка сети хранения данных кластера.

Результат: В HPC-кластере исчезли задержки при кэшировании во время выполнения вычислительных задач и при сохранении результатов обработки математических моделей, повысилась общая производительность кластера.

Задача: Увеличение производительности существующего вычислительного кластера, в связи с увеличением количества обрабатываемых моделей.

Решение:
Поставка дополнительного оборудования и работы по его добавлению в существующий кластер:

• Поставка оборудования (1 сервер Lenovo ThinkSystem SR650 v2);
• Монтаж оборудования;
• Настройка и наладка оборудование;
• Нагрузочное тестирование;
• Корректировка существующей эксплуатационной документации на основе изменений, внесённых в вычислительный кластер.

Результат: Заказчик получил увеличение производительности кластера в соответствии со стоящими перед ним задачами.

Задача: Увеличение производительности вычислительного комплекса «ОКБМ Африкантов» в рамках программы перспективного развития ИТ-направления предприятия.

Решение:
Поставка 4 дополнительных вычислительных узлов, в том числе:

• Разработка проекта;
• Монтаж комплекса;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Тестирование производительности LINPACK;
• Разработка пакета документации.

Результат: Заказчик получил обновление и увеличение производительности вычислительного кластера в рамках своей программы развития ИТ.

Задача: Увеличение производительности вычислительного комплекса «ОКБМ Африкантов» в связи с увеличением количества вычислительных задач, а также «утяжелением» обрабатываемых математических моделей.

Решение:
Модернизация архитектуры кластера, в том числе поставка 9 дополнительных вычислительных узлов, и создание распределенного хранилища на базе оборудования Aerodisk и ПО Lustre, в том числе:

• Разработка и согласование проектной документации;
• Монтаж и коммутация комплекса;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Построение параллельной СХД Lustre;
• Тестирование производительности кластера по LINPACK;
• Разработка комплекта исполнительной и эксплуатационной документации;
• Обучение персонала заказчика работе с новым комплексом.

Результат: Заказчик получил обновлённое современное ИТ-решение для обработки специализированных математических моделей.

Задача: Выделить из существующего кластера Christofari Neo изолированный подкластер Christofari mini, для решения задач по бизнес-аналитике.

Решение:
Выделить из существующего кластера и организовать в изолированный подкластер 20 вычислительных узлов на базе NVIDIA DGX, 160 GPU A100, сегмент высокопроизводительной сети Mellanox EDR InfiniBand и 100 Gb/s Ethernet, в том числе:

• Корректировка изначального проекта, с разделением проектного решения на 2 изолированных кластера;
• Перекоммутация сетевой инфраструктуры (более 400 оптических кабелей);
• Пусконаладочные работы ПО кластера;
• Тестирование LINPACK и NCCL;
• Разработка комплекта исполнительной и эксплуатационной документации;
• Обучение персонала заказчика работе с вычислительным комплексом;
• Сервисное обслуживание.

Результат: Заказчик получил высокопроизводительный вычислительных кластер для решения задач бизнес-аналитики, а также выполнения тестовых задач, связанных с обработкой больших массивов данных.

Задача: Создание современного высокопроизводительного вычислительного кластера для обучения моделей искусственного интеллекта.

Решение:
Создание кластера из 88 вычислительных узлов на базе NVIDIA DGX, 704 GPU A100, высокопроизводительная сеть MellanoxEDR InfiniBand и 100 Gb/sEthernet, в том числе:

• Разработка проектного решения проекта;
• Монтаж и настройка сетевой инфраструктуры кластера на базе Infiniband и Ethernet (более 2500 оптических кабелей);
• Сопровождение нагрузочного тестирования вычислительного оборудования;
• Последующее сервисное обслуживание кластера.

Результат: Заказчик получил высокопроизводительный вычислительных кластер для обучения ИИ-моделей, а также выполнения тестовых задач, связанных с внедрением и развитием искусственного интеллекта для внутренних сервисов.

Задача: Создание современного высокопроизводительного GPU-кластера для обучения моделей искусственного интеллекта, а также решения прочих современных вычислительных задач.

Решение:
Создание кластера из 20 вычислительных узлов на базе NVIDIA DGX, 160 GPU A100, высокопроизводительная сеть MellanoxEDR InfiniBand и 100 Gb/sEthernet

• Доработка проекта под нормы и требования, действующие на территории РФ;
• Монтаж оборудования в стойки;
• Коммутация сетей InfiniBand и Ethernet;
• Запуск и тестирование вычислительного оборудования;
• Сервисное обслуживание кластера.

Результат: Заказчик получил высокопроизводительный вычислительных кластер для обучения ИИ-моделей, а также выполнения задач бизнес-аналитики и выполнения прочих высоконагруженных вычислений.

Задача: Создание высокопроизводительного вычислительного кластера для обработки геодезических и геологических математических моделей, а также решения задач по гидродинамическому моделированию.

Решение:
Создание HPC-кластера из 52 вычислительных узлов, высокопроизводительной сети MellanoxEDR InfiniBand, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж и коммутация вычислительного и сетевого оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Установка и настройка ПО tNavigator.

Результат: Заказчик получил высокопроизводительное решение для гидродинамического моделирования, а также обработки прочих сложных математических моделей, необходимых для решения бизнес-задач ПАО «Татнефть».

Задача: Создание высокопроизводительного вычислительного кластера для выполнения сложных инженерных расчётов и обработки объёмных математических моделей.

Решение:
Создание кластера из 20 вычислительных узлов, распределенного хранилища данных на базе Lustre, ZFS и Raidix, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж комплекса вычислительного, сетевого оборудования и системы хранения данных;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Построение параллельной СХД Lustre;
• Тестирование производительности LINPACK;
• Разработка комплекта исполнительной и эксплуатационной документации;
• Обучение специалистов заказчика работе с HPC-кластером.

Результат: Заказчик получил высокопроизводительный вычислительных кластер для обработки сложных математических моделей, а также решения инженерных задач.

Задача: Создание HPC-кластера для задач математического моделирования.

Решение:
Создание кластера из 42 узлов (1152 ядра, 53.4 Tflops) и распределенного хранилища данных, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж и коммутация вычислительного и сетевого оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Построение параллельной СХД на базе BeeGFS;
• Тестирование производительности LINPACK;
• Установка и настройка ПО Logos, создание базовых скриптов;
• Разработка комплекта исполнительной и эксплуатационной документации.

Результат: ФГБУ «МАИ» получил высокопроизводительный вычислительных кластер для обработки сложных математических моделей, а также решения прочих задач, требовательных к вычислительным ресурсам, в том числе для исследовательских и образовательных целей.

Задача: Обеспечение специалистов Института Гипростроймост, занимающихся инженерными расчётами, удобным дистанционным доступом к производительной вычислительной инфраструктуре из любых мест, в том числе из за пределов предприятия.

Решение:
Создание пилотного проект по внедрению VDI-инфраструктуры для выполнения инженерных расчетов

• Разработка проектного решения;
• Монтаж комплекса оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО Citrix VDI;
• Сопровождение на период опытной эксплуатации.

Результат: Институт Гипростроймост получил удобное решение для выполнения инженерных расчётов на любом оборудовании (в том числе на планшетных компьютерах), с возможностью последующего масштабирования под нужды предприятия.

Задача: Создание высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры хранения больших данных и решения аналитических задач.

Решение:
Создание HPC-кластера из 83 вычислительных узлов, распределенного хранилища данных на базе Ceph, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж и коммутация комплекса оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО виртуализации OpenStack;
• Установка и настройка системы хранения данных на базе Ceph;
• Разработка исполнительной документации;
• Обучение персонала работе с вычислительным комплексом.

Результат: «МГУ» им. М.В. Ломоносова получил высокоскоростное отказоустойчивое объёмное хранилище данных, а также высокопроизводительный вычислительных кластер для выполнения аналитических задач, в том числе для исследовательских и образовательных целей.

Задача: Создание высокопроизводительного вычислительного кластера для обработки гидродинамических, геодезических и геологических моделей.

Решение:
Создание HPC-кластера из 21 вычислительного узла, СХД на базе Radix, в том числе:

• Разработка и согласование проектного решения;
• Монтаж и коммутация вычислительного и сетевого оборудования, а также системы хранения данных;
• Пусконаладочные работы прикладного ПО tNavigator, Schlumberger, Roxarи T-Схема;
• Разработка комплектов исполнительной и эксплуатационной документации;
• Обучение персонала заказчика работе с вычислительным комплексом.

Результат: ПАО «Сургутнефтегаз» получил современное HPC-решение для гидродинамического моделирования, а также обработки прочих сложных математических моделей, необходимых для решения бизнес-задач.

Задача: Создание вычислительного комплекса для обучения моделей искусственного интеллекта, а также решения прочих ресурсоемких вычислительных задач.

Решение:
Создание кластера из 28 вычислительных узлов (936 ядер, 48 GPU, 437 Tflops), распределенной СХД на базе Ceph, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж комплекса оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Тестирование производительности LINPACK;
• Настройка СХД на базе Ceph;
• Разработка эксплуатационной документации.

Результат: ФГБУ «МФТИ» получил высокопроизводительный вычислительных кластер для обучения ИИ-моделей, а также выполнения сложных математических расчётов и прочих высоконагруженных вычислений.

Задача: Создание высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры для обработки сложных математических моделей.

Решение:
Создание HPC-кластера из 80 узлов (1052 ядра, 912 Tflops), в том числе:

• Разработка проектной документации;
• Монтаж комплекса оборудования;
• Пусконаладочные работы ПО кластера и системы мониторинга;
• Нагрузочное тестирование LINPACK;
• Разработка исполнительной документации;
• Опытная эксплуатация;
• Обучение персонала работе с вычислительным комплексом.

Результат: Сколковского института науки и технологий получил высокопроизводительный вычислительных кластер для выполнения аналитических задач, в том числе для исследовательских и образовательных целей.

Задача: Создание высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры для обработки сложных математических моделей.

Решение:
Создание HPC-кластера из 21 вычислительного узла и СХД на базе Radix, в том числе:

• Разработка проектного решения;
• Монтаж и коммутация оборудования;
• Пусконаладочные работы прикладного ПО tNavigator, Schlumberger, Roxar и T-Схема
• Обучение персонала работе с комплексом.

Результат: Петербургского Института Ядерной Физики им. Б.П. Константинова получил высокопроизводительный вычислительных кластер для решения сложных аналитических задач, в соответствии с предъявленными требованиями.