Baseado em OpenStack
Nuvem FishOS para IA e ML

CONSTRUA, TREINE E ESCALE MODELOS DE IA/ML COM O FISHOS

Cientistas de dados, investigadores e engenheiros necessitam de uma infraestrutura de nuvem flexível e de elevada disponibilidade para satisfazer as exigentes necessidades computacionais das cargas de trabalho modernas de IA e aprendizagem automática — especialmente ao executar clusters de GPU em milhares de nós.

É aqui que o FishOS se destaca. Oferece uma nuvem privada de classe de produção, concebida especificamente para desempenho, eficiência e escala:

Gestão automatizada de recursos bare-metal e GPU para a máxima eficiência

Multitenancy escalável e ambientes personalizáveis para diversos projetos de IA e ML

HPC otimizado para treino de modelos e processamento de dados em larga escala

Vantagens do FishOS:
Nuvem baseada em OpenStack para IA e ML

O FishOS baseia-se na fundação comprovada do OpenStack, adicionando automação impulsionada por IA e otimização de desempenho de classe empresarial — proporcionando uma infraestrutura de autogestão que confere às equipas controlo total sobre o desempenho, a escalabilidade e os custos. Eis o que o torna tão eficaz:

Personalizável e Integrável

O FishOS expande a arquitetura modular do OpenStack com camadas inteligentes de automação e orquestração. Gira facilmente estruturas de processamento de dados, contentores, servidores bare-metal e adicione outras ferramentas de código aberto para construir um ambiente de nuvem potente.

Operações Seguras e em Conformidade

Redes de classe empresarial alimentadas pelo Neutron, combinadas com multitenancy, encriptação e controlo de acesso baseado em funções, mantêm os ambientes isolados e eficientes. O FishOS garante a conformidade com normas rigorosas de soberania de dados e regulamentares sem comprometer o desempenho.

Desempenho Económico

Construída sobre tecnologias de código aberto, a nossa plataforma oferece-lhe liberdade face ao bloqueio de fornecedores (vendor lock-in), ao mesmo tempo que maximiza a eficiência do hardware e do software. O seu componente inteligente FishOS Workload Manager otimiza a utilização de recursos e o consumo de energia para operações sustentáveis e económicas.

Monitorização Preditiva de Saúde

O FishOS Health Engine monitoriza, analisa e prevê proativamente problemas potenciais antes que estes afetem o desempenho. Utilizando algoritmos proprietários da Sardina Systems e uma abordagem de “imunologia informática”, processa milhões de pontos de dados por segundo para detetar anomalias, prevenindo a saturação de nós, estrangulamentos de E/S e a degradação do serviço.

Gestão de Dados e Armazenamento

O armazenamento FishOS Ceph de alto desempenho, combinado com o OpenStack Swift e Cinder, garante um acesso a dados rápido e escalável. O FishOS otimiza automaticamente o desempenho do armazenamento e a distribuição da carga de trabalho para um processamento de dados mais célere.

Caso de Sucesso em Aprendizagem Automática:
Universidade de Tübingen

ESTABILIDADE E ESCALABILIDADE PARA CARGAS DE TRABALHO DIVERSAS

Um dos principais centros de investigação da Alemanha — a Universidade de Tübingen — tem vindo a executar o seu projeto ML Cloud no FishOS desde 2023. O projeto inclui o Centro de IA e o Cluster de Excelência em ML, apoiando 48 grupos de investigação em áreas como medicina, agricultura, sistemas autónomos, ciência climática e muito mais.
Com o FishOS, a equipa da Sardina Systems permitiu a implementação flexível em nós CPU e GPU V100/A100, proporcionando uma infraestrutura estável e de elevada disponibilidade com o mínimo de interrupções.

O FishOS transformou as suas operações ao:

Equilibrar a virtualização

e a infraestrutura bare-metal com armazenamento Ceph distribuído

Simplificar a gestão de rede

com atribuição automatizada de IPs

Escalar a infraestrutura

para futuras cargas de trabalho de GPU, Gaudi2 e FPGA

Permitir que múltiplas equipas

colaborem de forma harmoniosa em conjuntos de dados partilhados

Uma solução de destaque da Incarta a funcionar em FishOS é BioBeat — um dos wearables de monitorização fisiológica mais avançados do mercado. Usando IA e machine learning em big data, BioBeat fornece insights acionáveis que melhoram os cuidados ao paciente.

Explore como o FishOS suporta cargas de trabalho intensivas em dados.
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    Como o FishOS Funciona para
    Computação de Alta Procura

    OTIMIZAÇÃO DE GPU E ACELERADORES

    O FishOS executa-se perfeitamente em hardware heterogéneo (CPU, GPU, FPGA, aceleradores), suportando estruturas de treino distribuído como PyTorch DDP, Ray e Apache Spark.

    SUPORTE A CARGAS DE TRABALHO INTENSIVAS EM DADOS

    E/S de alto desempenho e armazenamento Ceph escalável proporcionam um acesso rápido e fiável a conjuntos de dados massivos em centros de dados e locais de extremidade (edge).

    PIPELINES DE IA/ML E AUTOMAÇÃO

    Suporta estruturas nativas de Kubernetes, tais como Kubeflow e TensorFlow. Equipado com monitorização de saúde automatizada e autorrecuperação.

    ALTA DISPONIBILIDADE INTEGRADA

    A infraestrutura de HA e a gestão automatizada de tarefas garantem que as cargas de trabalho críticas sejam executadas sem problemas e sem interrupções.

    ESCALABILIDADE E CONTROLO DE CUSTOS

    Ao contrário das soluções proprietárias com taxas separadas para agendamento de GPU e armazenamento, o FishOS oferece uma licença unificada com um modelo de pagamento por núcleo.

    SEGURANÇA DE DADOS E CONFORMIDADE

    Multitenancy, RBAC e isolamento de cargas de trabalho cumprem o RGPD, ISO 27001 e outros requisitos regulamentares.

    Nuvem Pronta para Produção,
    Fácil de Iniciar e Escalar

    Com o FishOS, tudo, desde a implementação e monitorização até às atualizações e operações diárias, é automatizado e otimizado.

    A Sardina Systems oferece um modelo de licenciamento único e transparente que inclui suporte total, sem taxas ocultas e com melhorias de desempenho integradas para maximizar o ROI.

    Pronto para implementar e totalmente gerido, o FishOS remove os obstáculos típicos da integração de OpenStack e Kubernetes, permitindo que as equipas comecem rapidamente e escalem sem problemas à medida que as suas cargas de trabalho crescem.

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