ما الذي تغير في الخدمات المصرفية للأفراد
في الصين ، حتى قبل حوالي خمس سنوات ، لم يكن الحصول على قرض أمرًا سريعًا - بالنسبة للبشر فقط ، بالتأكيد. كان مطلوبًا ملء الكثير من الأوراق ، وإرسالها أو اصطحابها إلى فرع البنك ، وربما حتى الوقوف في الطابور ، والعودة إلى الوطن ، لانتظار القرار. كم تنتظر؟ وكيف يخرج من أسبوع إلى عدة أشهر.
بحلول عام 2020 ، تم تبسيط هذا الإجراء بشكل كبير. أجريت مؤخرًا تجربة صغيرة - حاولت الحصول على قرض باستخدام تطبيق الهاتف المحمول الخاص بالمصرف الذي أتعامل معه. عدة نقرات على شاشة الهاتف الذكي - ويعد النظام بإعطائي إجابة في غضون ربع ساعة على أبعد تقدير. ولكن في أقل من خمس دقائق ، أتلقى إشعارًا فوريًا يوضح حجم القرض الذي يمكنني الاعتماد عليه. موافق ، تقدم مثير للإعجاب بالمقارنة مع الوضع قبل خمس سنوات. من الغريب أن الأمر استغرق أيامًا وأسابيع كاملة في الماضي القريب.
لذلك ، في السابق ، كان يتم قضاء معظم الوقت في التحقق من البيانات والتسجيل اليدوي. يجب إدخال جميع المعلومات الواردة من الاستبيانات والأوراق الأخرى في نظام تكنولوجيا المعلومات الخاص بالبنك. لكن هذه كانت بداية المحنة فقط: قام موظفو البنك شخصيًا بفحص سجلك الائتماني ، وبعد ذلك اتخذوا القرار النهائي. لقد غادروا المكتب في الساعة 17:00 أو 18:00 ، وأخذوا قسطًا من الراحة في عطلات نهاية الأسبوع ، ونتيجة لذلك ، يمكن أن تستمر العملية لفترة طويلة.
الأمر مختلف هذه الأيام. بشكل عام يتم إخراج العامل البشري في العديد من مهام الخدمات المصرفية الرقمية من الأقواس. يتم إجراء التقييم ، بما في ذلك فحوصات مكافحة الاحتيال ومكافحة غسيل الأموال ، تلقائيًا باستخدام خوارزميات ذكية. لا تحتاج السيارات للراحة ، لذا فهي تعمل سبعة أيام في الأسبوع وعلى مدار الساعة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تخزين قدر لا بأس به من المعلومات المطلوبة لاتخاذ القرار بالفعل في قواعد البيانات المصرفية. وهذا يعني أن الحكم صدر في فترة أقصر بكثير مما كانت عليه في "العصور القديمة".
بشكل عام ، تم استخدام مركز البيانات المصرفية في وقت سابق بدلاً من حل المشكلات من نوع "التسجيل". وظل لفترة طويلة مجرد مركز محاسبة ولم ينتج أي شيء بمفرده. يوجد اليوم المزيد والمزيد من مراكز البيانات "الذكية" حيث يتم إنشاء المنتج... يتم استخدامها للحسابات المعقدة وتساعد على استخلاص الذكاء من مجموعات البيانات الخام - في الواقع ، المعرفة ذات القيمة المضافة العالية. بالإضافة إلى ذلك ، يؤدي التنقيب المستمر عن البيانات - إذا تم إعداده بشكل صحيح بالطبع - إلى زيادة كفاءة العمليات في النهاية.
لا تحدث هذه التحولات في التمويل فحسب ، بل في جميع قطاعات الأعمال تقريبًا. بالنسبة للشركات التي تضم مجموعة متنوعة من الملفات الشخصية (وبالنسبة لنا ، كشركة مصنعة للحلول) ، تعد مراكز البيانات الآن الدعم الرئيسي في العالم ، حيث المنافسة بين التطورات الذكية أكثر حدة من أي وقت مضى. حتى قبل خمس سنوات ، كان من السائد المجادلة بما يتماشى مع حقيقة أن مركز البيانات مدرج في عالم التقنيات السحابية ، وهذا يعني القدرة على توسيع نطاق إجمالي الموارد الموزعة للحوسبة وتخزين البيانات بمرونة. ولكن هذا هو عصر الحلول الذكية ، وفي مركز البيانات يمكننا إجراء التنقيب عن البيانات بشكل مستمر ، وتحويل النتائج التي تم الحصول عليها إلى مكاسب أداء غير عادية. في القطاع المالي ، تؤدي هذه التغييرات - من بين العديد من النتائج الأخرى - إلى حقيقة ذلكأن تقييم طلبات القروض يتسارع بشكل كبير. أو ، على سبيل المثال ، يجعلون من الممكن التوصية على الفور بالمنتجات المالية الأكثر ملاءمة لعميل بنك معين.
في القطاع العام ، في الاتصالات ، في صناعة الطاقة ، يساهم العمل الذكي مع البيانات اليوم في التحول الرقمي مع زيادة كبيرة في إنتاجية المؤسسة. بطبيعة الحال ، ستشكل الظروف الجديدة طلبًا جديدًا ، ليس فقط فيما يتعلق بموارد الحوسبة وأنظمة تخزين البيانات ، ولكن أيضًا فيما يتعلق بحلول الشبكة لمراكز البيانات.
ما الذي يجب أن يكون "مركز بيانات ذكيًا"
في Huawei ، حددنا ثلاثة تحديات رئيسية لمركز البيانات في عصر مركز البيانات الذكي.
أولاً ، يلزم عرض النطاق الترددي غير العادي للتعامل مع التدفقات التي لا تنتهي من البيانات الجديدة.... وفقًا لملاحظاتنا ، على مدى السنوات الخمس الماضية ، زاد حجم البيانات المخزنة في مراكز البيانات عشرة أضعاف. ولكن الأمر الأكثر إثارة للإعجاب هو مقدار حركة المرور التي يتم إنشاؤها عند الوصول إلى هذه البيانات. في مراكز البيانات من "نوع التسجيل" ، تم استخدام كل هذه المعلومات لحل المشكلات المحاسبية وغالبًا ما تكون ثقيلة ، وفي مراكز البيانات من نوع جديد "تعمل" - نحتاج إلى توفير التنقيب المستمر عن البيانات. نتيجة لذلك ، يتم إجراء عمليات تكرار أكثر من 10 إلى 1000 مرة عند الوصول إلى وحدة من البيانات المخزنة أكثر من ذي قبل. على سبيل المثال ، عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، يتم تنفيذ المهام الحسابية بدون توقف تقريبًا في الخلفية مع الأداء المستمر لخوارزميات الشبكة العصبية من أجل زيادة "ذكاء" النظام. وبالتالي ، لا تتزايد أحجام البيانات المخزنة فحسب ، بل تتزايد أيضًا حركة المرور التي يتم إنشاؤها عند الوصول إليها.لذلك ليس على الإطلاق نزوة بائعي الاتصالات أن هناك أكثر من مائة ومائتي منفذ جيجابت على الطرز الجديدة من خوادم مخزن البيانات.
ثانيًا ، عدم فقدان حزم البياناتفي عام 2020 ، يجب أن يكون المطلق. على أي حال ، من وجهة نظرنا. في السابق ، لم تكن مثل هذه الخسائر مصدر قلق للمهندسين في مراكز البيانات المصرفية. كانت الاختناقات هي معالجة الطاقة وكفاءة التخزين. لكن متوسط قيم الصناعة لكلا المؤشرين قد زاد بشكل كبير خلال السنوات الخمس الماضية على نطاق عالمي. بطبيعة الحال ، تحولت كفاءة البنية التحتية للشبكة إلى عنق الزجاجة في عمل مراكز البيانات. من خلال العمل مع أحد أفضل عملائنا ، وجدنا أن كل نسبة مضافة إلى معدل فقدان الحزمة تهدد بخفض كفاءة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى النصف. ومن هنا كان التأثير الكبير على إنتاجية وكفاءة استخدام موارد الحوسبة وأنظمة تخزين البيانات. هذا ما يجب التغلب عليهلدعم تحويل مركز بيانات بسيط إلى مركز بيانات للعصر الذكي.
ثالثًا ، من المهم تقديم الخدمة بسلاسة وسلاسة . لقد علمت الخدمات المصرفية الرقمية الحديثة ، وعلمت الناس بشكل صحيح تمامًا ، أن خدمات المؤسسات المالية يمكن ، أو بالأحرى ، أن تكون متاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. وضع شائع: رجل أعمال مرهق مع روتين يومي مضطرب ، وفي حاجة ماسة إلى أموال إضافية ، يستيقظ بالقرب من منتصف الليل ويريد معرفة خط الائتمان الذي يمكنه الاعتماد عليه. مسارات العودة مقطوعة: لم يعد لدى البنك القدرة على تعليق عمل DC من أجل إصلاح أو ترقية شيء ما.
تم تصميم حل CloudFabric 2.0 الخاص بنا بدقة للتعامل مع هذه التحديات. وهو يدعم أعلى إنتاجية وإدارة ذكية لشبكة مركز البيانات وعمل لا تشوبه شائبة لشبكات القيادة الذاتية (ADN).
ماذا يوجد في CloudFabric 2.0 لمراكز البيانات الذكية
فيما يتعلق بالإنتاجية العالية ، لا نعتمد فقط على قابلية حلول شبكتنا للتوسع ، ولكن أيضًا على المرونة في العمل معها. على سبيل المثال ، أصبحت محولات مركز بيانات Huawei في خط CloudEngine الأجهزة الأولى من هذه الفئة في الصناعة مع معالج مضمن لحوسبة الشبكة العصبية في الوقت الفعلي ، مما يساعد على حل المشكلات داخل البنية التحتية للشبكة ومنع فقدان حزمة البيانات (يتم تحقيق ذلك باستخدام خوارزمية iLossless ، في بما في ذلك سيناريو iNOF RoCE). لكن ، بالطبع ، النطاق الترددي الفعلي مهم أيضًا. يعد تضمين الدعم لواجهات 400 جيجابت / ثانية أمرًا مهمًا ، بالإضافة إلى التوافق مع الإصدارات السابقة مع الاتصالات الشائعة حاليًا التي تصل سعتها إلى عشرة وأربعين ومائة جيجابت.
يجب أن تكون العقد الداعمة للبنية التحتية أيضًا قادرة على العمل بكثافة عالية من التوصيلات (ما يسمى سيناريوهات الكثافة العالية) ، مع إمكانية التوسع الكبير للحل. يدعم نموذج مركز البيانات الرئيسي CloudEngine 16800 لدينا ما يصل إلى 48 منفذًا بسرعة 400 جيجابت في الثانية لكل فتحة - ثلاثة أضعاف أقرب منافس لها.
بالنسبة إلى النظام ككل ، فإن إمكانيات توسيع الإنتاجية لكل قابلية تطوير الهيكل مثيرة للإعجاب أيضًا - 768 منفذًا بسرعة 400 جيجابت في الثانية لكل هيكل ، أو ستة أضعاف ما تسمح به حلول الشركات الأخرى في السوق. هذا يعطينا سببًا لاستدعاء CloudEngine 16800 أقوى محول لمركز البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي الفائز.
يأتي المكون الفكري لحل الشبكة أيضًا في المقدمة. على وجه الخصوص ، من الضروري أيضًا ضمان مستوى صفري لفقدان حزم البيانات. لتحقيق هذه النتيجة ، نقوم بتطبيق أكثر التطورات التكنولوجية تقدمًا لدينا ، بما في ذلك معالج AI مدمج لحوسبة "الشبكة العصبية" ، بالإضافة إلى خوارزمية iLossless المذكورة سابقًا. أثناء تنفيذ المشاريع لعملائنا الرائدين ، كنا مقتنعين بأن هذه الحلول يمكن أن تحسن أداء النظام بشكل ملحوظ في سيناريوهين شائعين على الأقل.
الأول هو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يتطلب الوصول المستمر إلى البيانات والحسابات على مصفوفات ضخمة أو عمليات "ثقيلة" باستخدام TensorFlow. iLossless لدينا قادر على زيادة إنتاجية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بنسبة 27٪ - ثبت في حالات الحياة الواقعية وتم التحقق منه بواسطة اختبار مختبر Tolly Group. السيناريو الثاني هو تحسين كفاءة أنظمة التخزين. هذا ، بدوره ، يمكن أن يؤدي استخدام تطوراتنا إلى زيادتها بنحو 30٪.
من بين أمور أخرى ، جنبًا إلى جنب مع عملائنا ، نسعى جاهدين لتجربة الفرص الجديدة التي تفتحها مشاريعنا. نحن واثقون من أنه من خلال تحسين نسيج التحويل القائم على Ethernet لمركز البيانات ، يمكننا تحويل نسيج مركز البيانات عالي الأداء مع شبكة التخزين إلى بنية أساسية واحدة متماسكة قائمة على Ethernet. لذلك ، ليس فقط لزيادة إنتاجية عمليات التعلم لنماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين الوصول إلى مخازن البيانات المعرفة بالبرمجيات ، ولكن أيضًا لتحسين التكلفة الإجمالية لملكية مركز البيانات بشكل كبير من خلال التكامل المتبادل ودمج الشبكات الرأسية المستقلة على المستويات المادية.
يستمتع العديد من عملائنا بطرح هذه الميزات الجديدة. وأحد هؤلاء العملاء هو Huawei نفسها. على وجه الخصوص ، عضو في مجموعة شركاتنا Huawei Cloud. من خلال العمل عن كثب مع زملائنا في هذا القسم ، تأكدنا من أنه من خلال ضمان خلوهم من الحزم ، فقد منحنا الزخم لتحسين عمليات أعمالهم بشكل ملحوظ. أخيرًا ، من بين إنجازاتنا "الداخلية" ، نلاحظ حقيقة أنه في أطلس 900 ، أكبر مجموعة ذكاء اصطناعي في العالم ، يمكننا توفير قوة الحوسبة المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي على مستوى أعلى من 1000 بيتافلوب - أعلى رقم في الكمبيوتر صناعة اليوم.
سيناريو آخر وثيق الصلة هو تخزين البيانات السحابية باستخدام أنظمة All-Flash. هذه خدمة "رائجة" جدًا وفقًا لمعايير الصناعة. تتطلب زيادة موارد الحوسبة وتوسيع مرافق التخزين بشكل طبيعي تقنيات متقدمة من مجال حلول شبكات مركز البيانات. لذلك نواصل العمل مع Huawei Cloud وتنفيذ المزيد والمزيد من سيناريوهات التطبيقات باستخدام حلول الشبكة الخاصة بنا.
ما يمكن لشبكات ADN فعله اليوم
دعنا ننتقل إلى الشبكات المستقلة (ADN). ليس هناك شك في أن الشبكات المعرفة بالبرمجيات (الشبكات المعرفة بالبرمجيات) من وجهة نظر التكنولوجيا - خطوة واثقة إلى الأمام في إدارة مكون الشبكة لمركز البيانات. يؤدي تنفيذ تطبيق مفهوم SDN إلى تسريع تهيئة وتكوين طبقة شبكة مركز البيانات بشكل كبير. لكن ، بالطبع ، القدرات التي يوفرها ليست كافية لأتمتة تشغيل وصيانة مركز البيانات بالكامل. للمضي قدمًا ، هناك ثلاثة تحديات أساسية يجب معالجتها.
أولاً ، في البنية التحتية لشبكة مراكز البيانات ، هناك المزيد والمزيد من الفرص المتعلقة بتوفير الخدمات والإعدادات لعملها ، في القطاع المالي - على وجه الخصوص. من المهم أن تكون قادرًا على ترجمة هدف مستوى الخدمة تلقائيًا إلى طبقة الشبكة...
ثانيًا ، يتعلق الأمر أيضًا بالتحقق من أوامر التزويد المتزايدة هذه . من المفهوم أن شبكات مراكز البيانات قد تم تكوينها منذ وقت طويل ، بناءً على مناهج راسخة أو حتى قديمة. كيف تتأكد من أن التخصيص الإضافي لا يكسر إجراءاتك المصححة؟ التحقق التلقائي من الإعدادات الإضافية الجديدة أمر لا غنى عنه. تلقائي بدقة ، نظرًا لأن مجموعة الإعدادات الموجودة في مركز البيانات عادةً ما تكون كبيرة بشكل مانع. من المستحيل عمليا التعامل معها يدويًا.
ثالثًا ، السؤال الذي يطرح نفسه هو القضاء الفعال والسريع على مشاكل البنية التحتية للشبكة... عندما تصل الأتمتة إلى مستوى عالٍ ، لم يعد مديرو ومهندسو الخدمة في مركز البيانات قادرين على تتبع ما يحدث على الشبكة في الوقت الفعلي. إنهم بحاجة إلى مجموعة أدوات يمكنها إجراء شبكة من آلاف التغييرات يوميًا شفافة باستمرار لهم ، بالإضافة إلى إنشاء قواعد بيانات مبنية على الرسوم البيانية المعرفية للتعامل بسرعة مع المشكلات.
يمكن أن تساعدنا شبكات ADN في مواجهة هذه التحديات المتمثلة في التحرك نحو مراكز البيانات الذكية حقًا. وتسمح لنا أيديولوجية الشبكات ذات التحكم الذاتي (التي انتقلت إلى عالم مراكز البيانات من الصناعة المجاورة - عند تقاطع إنترنت الأشياء و V2X على وجه الخصوص) بمراجعة مناهج التشغيل الآلي على مستويات مختلفة من شبكة مركز البيانات.
في الوقت الحالي ، وصلنا إلى استقلالية إدارة الشبكات لمراكز البياناتالمستوى L3 (أتمتة مشروطة). هذا يعني درجة عالية من أتمتة مركز البيانات ، حيث يكون التدخل البشري مطلوبًا بشكل نقطي وفي ظل ظروف معينة فقط.
وفي الوقت نفسه ، في عدد من السيناريوهات ، يمكن أيضًا التشغيل الآلي الكامل. نحن نعمل بالفعل مع عملائنا كجزء من برنامج ابتكار مشترك للأتمتة الشاملة لشبكات مراكز البيانات وفقًا لمفهوم ADN ، في المقام الأول في سياق استكشاف مشكلات الشبكة وإصلاحها ، وفيما يتعلق بأكثرها إلحاحًا واستهلاكًا للوقت ، حققنا النجاح: على سبيل المثال ، بمساعدة لدينا تمكنت التقنيات الذكية تلقائيًا من إغلاق حوالي 85٪ من سيناريوهات الفشل الأكثر تطورًا في شبكات مراكز البيانات .
يتم تنفيذ هذه الوظيفة في إطار عمل مفهوم التشغيل والصيانة لدينا 1-3-5: دقيقة لإثبات حدوث عطل ما ، أو للكشف عن مخاطر الفشل ، وثلاث دقائق لتحديد السبب الجذري ، وخمس دقائق لاقتراح الكيفية القضاء عليه. بالطبع ، في الوقت الحالي ، تعد المشاركة البشرية ضرورية لاتخاذ القرارات النهائية - على وجه الخصوص ، اختيار أحد القرارات المحتملة وإعطاء الأمر لتنفيذه. شخص ما يجب أن يتحمل مسؤولية الاختيار. ومع ذلك ، بناءً على الممارسة ، نعتقد أن النظام ، حتى في تطبيقه الحالي ، يقدم حلولاً مناسبة ومؤهلات عالية.
باختصار ، إليك بعض التحديات الأكثر تحديًا التي تواجه مهندسي مراكز البيانات الذكية في عام 2020 ، وقد تعاملنا معها بالفعل. على سبيل المثال ، وظيفة نقل الطلبات من طبقة الخدمة إلى طبقة الشبكة وللتحقق التلقائي من الإعدادات مضمنة بالفعل في CloudFabric 2.0.
يسعدنا الاعتراف بإنجازاتنا - وحصلنا هذا العام على جائزة Gartner Peer Insights Customer Choice Award ، وكذلك جائزة F&S Global Data Center Switch Technology - لمحول CloudEngine 16800 ، الذي تم تكريمه من أجل الإنتاجية المتميزة ، وهي أعلى كثافة بواجهات 400 جيجابت وقابلية التوسع الكلية للنظام ، فضلاً عن التقنيات الذكية التي تسمح ، على وجه الخصوص ، بتقليل مستوى فقدان حزمة البيانات إلى الصفر.