Решения
для производства

Производство
Производство
Задачи, для которых у нас есть решения
Инфраструктура для PLM, ERP и других систем
Цифровизация всего жизненного цикла продукта и управление предприятием в облачной инфраструктуре
Большие вычисления
Готовые вычислительные мощности для развертывания систем расчетных кластеров и моделирования
Катастрофоустойчивость
Резервирование производственных систем, систем управления предприятием и других бизнес-критичных информационных систем в режиме он-лайн
Инфраструктура для КИИ
Защищенная облачная платформа для реализации требований 187-ФЗ
Интернет вещей IoT
Надёжная облачная платформа для выполнения специализированных сценариев Интернета вещей.
Как наши клиенты уже решили похожие задачи

Машиностроительное предприятие полного цикла производства с распределенными по России филиалами и конструкторскими бюро. Инженеры-конструкторы предприятия выполняют сложные инженерные расчеты c использованием системы Ansys, компоненты которой установлены и работают на их рабочих станциях.

Что такое система Ansys?

«Ansys это передовая универсальная программная система инженерных расчетов для численного моделирования и анализа методом конечных элементов FEM (МКЭ), существующая и развивающаяся на протяжении последних 30 лет.»

В рамках системы автоматизации Ansys инженеры используют CAE (Computer-Aided Engineering или САПР) приложения для подготовки данных к расчету, запуска их на расчет и последующего анализа полученных результатов.

Задача
Аппаратное оснащение рабочих станций Заказчика, на котором выполняются инженерные расчеты, морально устарело и не отвечает его текущим потребностям. В условиях конкурентной среды растут риски для бизнеса. Необходимо значительно сократить время выполнения инженерных расчетов и уменьшить очередь на предоставление вычислительных ресурсов. Взамен рабочих станций предоставить высокопроизводительные удаленные рабочие столы для более эффективной работы инженеров с CAE приложениями.
Требования
CAE приложения выполняют высокоточное численное моделирование объектов содержащих десятки тысяч элементов и поэтому предъявляют высокие требования к аппаратным ресурсам, таким как мощность центрального процессора, оперативная память, скорость передачи управляющих данных и MPI (Message Passing Interface) трафика между расчетными узлами, скорость чтения и записи дисковой подсистемы, мощность графической подсистемы.
Описание решения

Для решения поставленной задачи построена инфраструктура из следующих компонентов:

Вычислительная инфраструктура:

  1. Частное облако (изолированное, предоставленное в пользование только одному заказчику) с приватным доступом к кластеру HPC.
  2. HPC (High Performance Computing) кластер на базе ПО MS HPC Pack и физических серверов новейшего поколения производства компании Hewlett Packard Enterprise.
    • Сеть Ethernet передачи управляющих данных между головным узлом кластера и расчетными узлами на скорости 10 Gb/Sec.
    • Сеть Ethernet передачи трафика MPI между расчетными узлами кластера на скорости 200 Gb/Sec с использованием технологии InfiniBand.
  3. Инфраструктура виртуальных рабочих столов c vGPU (Virtual Graphics Processing Unit) на базе графических ускорителей NVIDIA V100 32GB и ПО VMware Horizon. Удаленный доступ к виртуальным рабочим столам по защищенным стойким шифрованием каналам через сеть Интернет из любого территориального месторасположения внутри страны.

Хранение данных:

Для хранения данных используются внешние СХД (Системы Хранения Данных) с резервированным высокоскоростным подключением к узлам кластера и разделением по уровням хранения:

  1. Уровень «AllFlash» (СХД Dell-EMC VxFlex, диски SSD) объемом в десятки терабайт для использования непосредственно в процессе расчетов управляющим ПО кластера и хранения промежуточных результатов расчетов. Применение AllFlash СХД обеспечило максимально быструю работу CAE приложений.
  2. Уровень «Стандарт» (СХД HPE 3Par 8xxx, диски NL-SAS) бОльшего объема (сотни терабайт) для долговременного надежного хранилища окончательных результатов расчетов.

Мониторинг и управление:

Безагентная система мониторинга состояния здоровья всех компонентов аппаратуры оборудования кластера с автоматическим формированием и отправкой уведомлений в круглосуточно действующую службу технической поддержки компании РТКлауд. На случай выхода из строя компонентов аппаратуры HPC кластера компания РТКлауд обеспечивает наличие запасных частей для немедленного восстановления работоспособности кластера.

Результат

Заказчику была предоставлена высокопроизводительная HPC инфраструктура для выполнения инженерных расчетов по сервисной модели. Эксплуатацию и модернизацию инфраструктуры (частного облака) осуществляют инженеры RTCloud. Заказчик не приобретает оборудование, а уплачивает абонентскую плату за предоставленные ресурсы.

Теперь инженеры-конструкторы Заказчика осуществляют подготовку и редактирование моделей на виртуальных рабочих столах подключаясь к ним удаленно, по защищенным каналам из любого территориально удаленного месторасположения, с последующим запуском их на расчет и анализом полученных результатов, при этом данные не покидают закрытого контура частного облака.

Очередь на предоставление вычислительных ресурсов сократилась, количество инженеров-конструкторов, одновременно выполняющих инженерные расчеты, увеличилось кратно. Время выполнения инженерных расчетов с использованием HPC кластера сократилось в среднем от 10 до 17 раз.

Отзывы компаний которым мы помогли

Специалисты RTCloud предложили простое и эффективное решение — Аренда Облачного ЦОДа. В основу решения легла диверсификация отдельных программных продуктов по Облачным Серверам. А именно: сервер баз данных, терминальный сервер,...

Шмелев Д.А.
Главный экономист
АО "Птицефабрика "Первоуральская"

Выбирая модель построения ИТ-инфраструктуры, нам было важно подобрать решение, способное быстро масштабироваться, закрывая все внутренние потребности компании, отличающееся высокой надежностью и качественным сервисом.

Молина Т. Ю.
Руководитель IT-отдела
Cвяжитесь
с нами

Нажимая на кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с правилами обработки данных

Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика