多雲+私有算力混合調度平台
Beta Hybrid Cloud Compute Orchestrator
抽象多種算力資源,智能調度與優化利用,降低成本、提升效率,實現算力價值最大化。
方案背景
企業擁有本地機房、公有雲與邊緣設備等多種算力資源。
資源浪費
利用率不均與調度混亂帶來成本浪費與業務風險。
工具鏈整合與協作效率低
研發團隊使用多套獨立工具,數據孤島嚴重,跨團隊協作成本高,影響開發效率。
方案內容
資源賬本
抽象建模各類算力,記錄性能、成本、位置與可用時間窗,形成'算力資產賬本'。
策略調度
依據業務優先級、實時負載與SLA設定策略,訓練優先本地集群,高峰期拉起公有雲;低延遲推理優先邊緣或就近數據中心。
統一接入
為研發與業務提供統一接口,聲明算力等級、時長與預算上限,系統自動選擇最優資源組合。
持續優化
監控與優化整體利用率,減少無效投入。
核心優勢
用數據說話，讓實力可見
成本優化
混合調度降低40%算力成本
資源利用率
平均資源利用率提升至85%+
資源管理
統一視圖管理所有算力資源
彈性擴展
秒級自動擴縮容應對波峰波谷
技術特點
深度技術能力，全面賦能業務
多雲資源統一抽象
統一抽象本地機房、公有雲（AWS/Azure/阿里雲/騰訊雲）、邊緣節點等異構算力資源，建立統一的資源賬本記錄性能、成本、可用性等屬性
智能調度策略
基於業務優先級、實時負載、成本預算、SLA要求等多維度智能調度，訓練任務優先本地集群，高峰期自動拉起公有雲，推理任務就近調度降低延遲
統一接入接口
為研發和業務提供統一API和CLI工具，用戶只需聲明算力需求（GPU數量、性能等級、時長、預算），系統自動選擇最優資源組合並調度
成本優化分析
實時監控各資源池利用率和成本，提供可視化分析看板，識別閒置資源和成本優化機會，支持按項目/部門/用戶的成本歸屬分析
適用行業
該解決方案適用於以下行業及場景
擁有多機房/多雲資源與大量AI任務的互聯網公司
大型集團企業
科研機構
雲服務商
實施流程
專業團隊全程護航，確保項目順利交付
資源盤點
梳理現有算力資源與使用情況
平台部署
部署調度平台與監控系統
資源接入
對接各算力資源池與雲平台
策略配置
配置調度策略與成本優化規則
灰度上線
部分任務試運行、優化、全面推廣
常見問題
解答您關心的問題
平台通過多種策略降低成本：1）資源池優先級：訓練任務優先使用本地集群（沉沒成本），僅在高峰或本地資源不足時使用公有雲；推理任務根據延遲要求選擇邊緣或雲端；2）競價實例利用：自動使用公有雲競價實例（Spot Instance）處理可中斷任務，成本降低70%+；3）閒時調度：非緊急任務調度到閒時運行，利用低峰價格；4）資源回收：自動檢測和釋放閒置資源，避免浪費；5）成本預算控制：支持設置項目/部門預算上限，超限自動降級或暫停。實際案例中，企業綜合成本通常降低30-50%。
我們採用多種機制保障調度穩定性：1）統一編排層：基於Kubernetes等標準編排引擎，屏蔽底層雲平台差異，任務定義統一；2）健康檢查：實時監控各資源池可用性，故障節點自動隔離和任務遷移；3）優雅降級：優先級低的任務在資源緊張時自動讓位，保障關鍵業務；4）斷點續傳：支持任務檢查點（Checkpoint），中斷後可從斷點恢復，避免重新計算；5）多副本冗餘：關鍵任務支持多副本執行，單點故障不影響結果；6）灰度切換：新資源池上線前先試運行非關鍵任務，驗證穩定後再承接核心業務。
數據傳輸是混合雲的關鍵挑戰，我們提供多種優化方案：1）數據本地性：調度時優先考慮數據所在位置，避免大規模數據傳輸；訓練數據通常保留在本地，推理時僅傳輸模型參數；2）增量同步：僅同步變更數據，減少傳輸量；支持斷點續傳和分塊傳輸，提升可靠性；3）緩存機制：常用數據集在多個資源池預緩存，減少重複傳輸；4）專線網絡：對於頻繁跨雲傳輸的場景，建議採用專線降低成本和延遲；5）數據分級：熱數據在高速存儲池，冷數據歸檔到低成本存儲，按需調取。對於敏感數據，支持配置數據不出本地策略，僅調度計算任務到數據所在位置。
是的，平台提供GPU資源的精細化管理能力：1）GPU虛擬化：支持將單張GPU虛擬化為多個邏輯GPU（如vGPU），提升利用率；多個小任務可共享同一張GPU；2）異構GPU調度：統一管理不同型號GPU（A100/H100/V100/國產芯片等），根據任務特點自動選擇合適型號；3）GPU拓撲感知：識別GPU間的NVLink/PCIe拓撲，多卡任務優先分配拓撲最優的GPU組合，提升通信效率；4）顯存管理：監控GPU顯存使用，支持顯存超賣（Overcommit）和動態回收；5）成本歸屬：記錄每個任務的GPU使用時長和型號，支持精確的成本核算和部門賬單。
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