基於OpenStack架構 浪潮雲海打造教學實踐新平台

伴隨雲計算、大數據、人工智能等創新技術在高校教學、科研場景中的廣泛使用，學校內部開設了很多相關課程，還基於信息防護並利用大數據等技術進行了食品安全的相關研究以及在人工智能的疫情防控預警等多個方面投入了大量的科研力量，但傳統的雲數智獨立部署且彼此割裂的模式早已無法滿足日益發展的科研教育融合創新需求。

為更好解決雲數智能力嚴重割裂的現狀， 武漢大學採用了浪潮雲海雲數智一體化解決方案。該方案基於開放、融合、敏捷、智能的原則，按照分層建設、逐層解耦、異構兼容的思路，構建了結合私有云平台、SDN、大數據以及人工智能等組件的雲數智融合平台。自2020年8月上線後，平台上已運行了超過40個業務系統，包含門户網站、教學應用以及老師自主部署的科研相關軟件等。

據介紹，浪潮雲海採用了基於開放式OpenStack架構，為武漢大學打造了滿足不同業務系統需求的統一基礎設施平台底座，構建了能夠同時提供虛擬機服務、容器服務以及裸金屬服務的計算資源池。

此外還為其建設了能夠同時提供塊存儲服務、對象存儲服務以及文件存儲服務的分佈式存儲、集中式存儲資源池以及可支撐業務快速部署、網絡自動打通的SDN網絡資源池，實現了虛擬機快速部署的同時保障了不同系統之間安全隔離的需求，所有的模塊資源均可以按需部署、靈活調度、動態擴展。

為了一改教學、科研缺乏統一雲數智綜合平台能力支撐的情況，滿足日益增長的大數據採集、存儲、計算、挖掘以及共享需求，本次部署的浪潮雲海Insight大數據平台切實幫助師生在應對PB級海量數據的處理上變得得心應手。通過浪潮雲海insight平台的智能存儲管理技術，並結合數據訪問頻次高低、數據存儲的時長等多個維度判斷，自動採用多副本模式或糾刪碼模式對數據進行落盤等神操作，學院平台存儲空間利用率相比傳統模式提高30%以上，數據訪問讀讀取效率提高2倍不止。

另外為了解決傳統人工智能學習框架與大數據分析平台之間存在的斷層問題，浪潮人工智能平台AI Station在實現CPU/GPU資源統一分配調度、訓練數據集中管理並加速、模型流程開發及訓練等工作上表現出色。可以做到與大數據平台雲上融合，直接讀取平台上的數據集用來做模型訓練和分析，藉此提高AI訓練及開發效率30%以上，存儲利用率高達1倍。

據瞭解，浪潮雲海雲數智融合平台深度整合了雲計算、大數據與AI資源池，向上提供統一的雲數智服務目錄，為實驗室內外提供教學、科研及公共服務等業務構建穩定且高效的數智化底座。僅僅一套平台就支撐了人工智能、物聯網、仿真以及電子靶場等教研團隊的產學研業務需求，有效達成了資源的集中化管理與運維，整體資源利用率相比傳統的煙囱模式提高70%，建設投資降低50%。