517
北京2022年11月30日 /美通社/ -- 实验室中，陈博士正在教授指导下利用深度学习技术，监测雷达信号处理数据来实现对目标的高精度检测和实时跟踪，深度学习模型带来了更高的模型精度，数据规模也愈加庞大，这也引发陈博士对实验室科研管理平台的深思……
深圳大学电子与信息工程学院（以下简称学院）教研人员每天都需要面对海量数据来处理相关技术问题，随着相关研究工作日渐深入，数据和应用需要统一纳管，学院教研人员也萌生构建科研云平台的构想。为兼顾教学与科研双重任务，学院拟建设基于超融合平台的"数字创意技术工程实验室"，重点支撑图像和声音处理与生成、多媒体信号融合处理、计算机云架构、分布式计算等技术研究，并为相关研究提供充足科研资源。
打造云平台 应对科研基础设施资源需求
纵观行业现状，目前已成立的省、市、校级平台的相关科研项目都对算力、存储和网络带宽提出要求，学院也面临着与其他科研平台相似的普适性问题：
设备资源管理难度与日俱增：学院成立多个实验室围绕不同科研项目分别采购不同科研设备，研究领域多样性对基础设施提出不同要求，导致运维管理难度增加。如何更加高效的管理好科研基础设施，是学院在建设"数字创意技术工程实验室"要冲所在；
科研资源分配不均，使用率低下：实验室单个科研课题组需占用独立设备资源，前期资源分配多但实际使用率低。究其原因是缺乏弹性、灵活的资源分配机制，无法对资源进行动态扩展或伸缩，最终导致资源浪费或是无法快速响应弹性需求；
传统网络架构带宽、时延造成性能瓶颈：多媒体信号处理、音频视传输、分布式计算等相关研究领域需要提升网络带宽，降低网络时延，学院亟需改造传统网络架构，提升数据中心网络的性能和可靠性、可管理性；
整体资源难以统一管理调度：随着科研工作对算力和存储能力需求不断增加，学院需要通过多级云架构满足多个实验室云资源的统一管理和调度需求。
工欲善其事，必先利其器，师生面对复杂的产业体系和专业的高精设备，既要进行专业技能之外的设备调试又要进行资源整合。因此，学院希望通过新建云平台，充分运用分布式基础结构、云管理技术等前沿技术，实现基础架构的应用感知，同时基于统一业务规划，实现基础架构层面计算、存储、网络交换带宽及安全等资源池扩容。
浪潮云海助力学院聚焦科研，树立教育数字化标杆
浪潮凭借多年云平台建设经验，通过浪潮超融合InCloud Rail为学院构建云计算资源池基座，实现计算、存储、网络的融合，构建统一计算资源池、网络资源池和存储资源池，实现基础设施资源的动态调度、弹性交付、灵活扩展，为科研应用提供按需、弹性的虚拟化资源支撑。为"数字创意技术工程实验室"打造了开放共享的科研平台：
资源一体化集中管理，减轻运维压力，专注科研应用创新：针对目前学院存在的多个科研实验室的情况，多级云架构可以满足多个实验室云资源的统一管理和调度，降低运维成本。借助浪潮超融合软硬一体化的运维能力，学院数据中心基础设施整体运维复杂度降低60%，实验室科研团队可以将更多精力投入到科研业务创新；
租户级云数智全栈服务能力，大幅提升资源交付效率：基于浪潮超融合内置的轻量云管平台InCloud DataCenter为学院建立统一的运营服务目录，通过云管理平台提供自助服务能力，统一提供丰富的云、数、智全栈服务，从上架部署到服务、资源和应用的自动化交付，替代传统线下资源申请和人工交付模式，解放了运维人员、提升了交付效率；
全局分布式SDN，低成本打造高带宽、低时延、高可靠网络方案：全局分布式SDN+智能网卡的网络架构满足超融合/裸金属/GPU服务器等的高带宽、高负载、低成本的网络建设需求。该方案提升数据中心网络的可靠性和可用性同时方便后期灵活扩展。无单独网络控制节点，避免网络控制节点成为全局网络瓶颈，网络传输性能达到传统集中式SDN的8倍以上。此外，学院通过纯软件就实现分布式SDN组网，相对于传统架构不再需要采购独立的FC存储交换机和存储设备，节省了数据中心的空间占用与日常能耗，数据中心总体拥有成本（TCO）降低30%。
教育行业数字化转型升级与ICT技术创新正在深度融合，深圳大学电子与信息工程学院科"数字创意技术工程实验室"建设为教育智能化技术的创新与推广提供了示范性路径。未来浪潮将面向全局、全周期持续赋能教科研院校技术创新，为高校与科研院所践行数字化发展战略，构建高质量教育体系贡献力量。
