ITPOD

❓Какие задачи ПАК для ИИ от 🪵ITPOD решает лучше, чем классический подход?

Спойлер:  классический подход хорош для проверки гипотез. Для промышленной эксплуатации нужна платформа, которая уже учитывает все «взрослые» требования. Именно здесь ПАК показывает свою силу.

Классический подход - это, по сути, самостоятельная работа. Компания принимает решение: «Нам нужна автоматизация». ИТ-отдел берётся за дело: подбирают железо, изучают модели, проводят тесты.
На первом этапе такая схема работает. Почти всегда всё начинается с пилота. Мало кто рискнёт сразу запускать масштабное внедрение. Обычно пилот разворачивают либо на существующих мощностях, либо арендуют виртуальную машину с GPU у провайдера, чтобы быстро собрать демо и проверить гипотезу.
И тут всё выглядит многообещающе.
Но настоящие сложности начинаются, когда пилот пора переводить в продуктивную среду.

Пока решением пользуются два-три человека, можно допускать ручные операции: где-то пропустить этап обезличивания данных, где-то настроить процесс «на коленке» и просто посмотреть результат.
Однако как только решение выходит на уровень целых отделов, картина меняется. Появляются новые задачи:

✔️поддержка инфраструктуры (и «железа», и софта);
✔️внедрение ролей MLOps и инженеров поддержки;
✔️масштабирование системы;
✔️интеграция с корпоративными учётными записями, ролями доступа, системами аудита и мониторинга;
✔️подготовка и обезличивание данных для промышленного использования.

В пилоте это можно было делать быстро и даже вручную. В продуктиве такой подход не работает.

И вот здесь готовый программно-аппаратный комплекс (ПАК) для задач ИИ от 🪵ITPOD даёт то, что иначе пришлось бы выстраивать с нуля. Если пытаться закрыть все эти задачи самостоятельно, легко уйти в полгода-год разработки. А иногда, что ещё хуже, подорвать доверие к внедрению ИИ внутри компании: ожидания были одни, а результат оказался совсем другим.

🔗Напишите нам, и мы подберем оптимальное решение под ваши задачи.

🪵 Сервер для видеоаналитики на 100+ камер: три типа задач, реальная математика GPU и почему EPYC + DDR4 выгоднее

Выбрать сервер для видеоаналитики вслепую - значит переплатить или недополучить производительность. Мы разобрали три типовые задачи и показали, как одна платформа ITPOD‑SYR4108G‑D12R‑G3 с восемью NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell закрывает объект на 280 камер.

Три сценария - три требования к GPU:

🔹 Детекция в реальном времени - безопасность, КПП, распознавание лиц. Задержка < 300 мс, критичны инференс и низкая латентность.
🔹 Умная архивация - экономия хранилища в 10 раз. Важны стабильность 24/7, NVDEC и ECC-память.
🔹 Пост-аналитика - интеллектуальный поиск по терабайтам архива. Здесь нужны большой объём видеопамяти и поддержка INT8/FP8 для пакетной обработки.

💡Как выбрать конфигурацию под ваш сценарий?

✅Если нужна мгновенная реакция (безопасность, КПП): приоритет низкой латентности и запасу инференса, стартовая конфигурация 4 карты.

✅Если цель сократить хранилище и ускорить поиск событий: умная архивация, достаточно 2 карт и NVMe-подсистемы.

✅Если требуется глубокий разбор архивов (расследования, ML-исследования): максимум видеопамяти и пакетная обработка, сюда же имеет смысл смотреть на L40S или H200 в той же платформе.

Гибридная схема с восемью картами закрывает все три задачи одним сервером 4U.Платформа на AMD EPYC 7003 (до 128 ядер) и DDR4 - даёт лучшую цену за поток, т.к. не переплачиваем за свежее CPU и дефицитную DDR5

Подробнее о том, как как не ошибиться в выборе конфигурации под свой сценарий, читайте в нашем 🪵 блоге


#Видеоаналитика #AI #GPU #ITPOD #RTXPRO4500 #Blackwell #EPYC #Безопасность #ХранениеДанных

JBOF - это не просто корзина для дисков. Это три способа пересобрать инфраструктуру.

Когда серверное хранилище становится узким местом, мы привыкли менять серверы. Дорого, долго, радикально.
А что, если проблему решает JBOF (Just a Bunch Of Flash) - внешняя полка с NVMe, которая подключается к существующим узлам?
Разбираем 3 рабочих сценария, где JBOF дает результат быстрее, чем закупка новых серверов.

🔹 Сценарий 1. Апгрейд БД без миграции на новые серверы

🛑 Проблема:
На серверах с Oracle, PostgreSQL и 1С упираемся в IOPS и задержки дискового массива. Базы растут, подсистема ввода-вывода захлебывается.
✅ Решение:
Подключаем JBOF с «горячими» NVMe SSD.
Например: 24 × NVMe ≈ 200 ТБ полезного пространства.
📈 Результат:
✔️ Рост IOPS в разы (до 5–7 млн).
✔️ Снижение латентности (единицы микросекунд).
✔️ Масштабирование без замены вычислительных узлов — просто добавляем еще одну полку.

🔹 Сценарий 2. Убийца HDD в архивах и бэкапах

🛑 Проблема:
Терабайтные архивы файлов, бэкапов и медиа до сих пор крутятся на медленных HDD. Дешево, но адски медленно при восстановлении или индексации.
✅ Решение:
Ставим JBOF с QLC NVMe.
Идеальный пример — Solidigm D5-P5316. Плотность выше всяких ожиданий.
📈 Результат:
✔️ До 700 ТБ в 2U стойки.
✔️ Стоимость на терабайт близка к HDD-массивам.
✔️ Производительность на порядок выше - бэкапы восстанавливаются за часы, а не дни.

🔹 Сценарий 3. HCI кластер с общим пулом для виртуализации

🛑 Проблема:
В 2-узловом кластере vStack сложно обеспечить отказоустойчивость и синхронную репликацию без потери производительности.
✅ Решение:
Серверы → JBOF → общий пул NVMe.
Оба узла видят один массив сверхбыстрых дисков.
📈 Результат:
✔️ Высокая доступность (active-active).
✔️ Минимальные задержки для критичных ВМ.
✔️ Отказоустойчивость на уровне «железо не поменяли, а надежность выросла».

JBOF - это когда вы не трогаете серверы, но резко ускоряете все, что на них крутится.
NVMe перестает быть «внутренним» ресурсом и становится сетевым ускорителем.

А какой сценарий сейчас наиболее актуален для вас? Базы, бэкапы или виртуализация? Напишите нам, и мы подберем оптимальные варианты.

Один сервер вместо пяти: 🪵ITPOD представляет платформу ITPOD-SL401-D60R-G4.

Петабайт данных на классических 2U-серверах (по 12 дисков LFF) - это пять корпусов, 10 юнитов в стойке и в 5 раз больше точек отказа.

Тот же петабайт можно упаковать всего в один корпус 4U, если это платформа ITPOD-SL401-D60R-G4.

⚡️⚡️⚡️Сервер вмещает до 60 дисков LFF объёмом до 24 ТБ каждый. Плотность размещения дисков в 2,5 раза выше, чем у стандартных 2U-конфигураций - а это прямая экономия на аренде стойко-мест, питании и охлаждении в ЦОД.

Поскольку перед вами стандартная x86-архитектура, программное хранилище (SDS) может быть абсолютно любым: Ceph, MinIO, NexentaStor, vStack Unified Storage или отечественные решения. Жёсткой привязки к софту (vendor lock-in) здесь нет.

🛠 Что внутри платформы?

✅Подсистема хранения:
• 60 отсеков 3.5" SAS/SATA с горячей заменой. При использовании дисков по 24 ТБ это даёт до 1,44 П5 сырой (RAW) ёмкости на одно шасси.
• 10 фронтальных накопителей NVMe 2.5" (U.2) + 2 внутренних слота М.2. Это минимум 150 ТБ сверхбыстрого флеша в том же корпусе под кэш, журналы или отдельный all-flash пул.
✅Вычислительная мощность: 2 процессора Intel Xeon Scalable Gen5 (TDP до 350 Вт).
✅Память: 32 слота DDR5 (до 5600 МТ/с) — с огромным запасом под OSD-демоны, дедупликацию и компрессию.
✅Сеть и расширение: 7 слотов PCIe 5.0 (включая два OCP 3.0) с поддержкой адаптеров вплоть до 200GbE. Сеть точно не станет узким местом.
✅Отказоустойчивость: 4 блока питания CRPS (1600/2000 Вт) с резервированием N+N и вентиляторы N+1.

🔗О типовых сценариях применения платформы 🪵 ITPOD-SL401-D60R-G4 читайте в нашем блоге

🔥🔥🔥Новый обзор сервера 🪵 ITPOD-MSR201-S06R-10P (PCIe 4.0) от нашего технологического партнера 🧑‍💻VAS Experts.

Это специализированный сервер, подходящий под стойки с ограниченной глубиной. Форм-фактор и глубина: 2U, глубина всего 450 мм. Это главная особенность, делающая его "укороченным". Что позволяет устанавливать его в неглубокие телекоммуникационные стойки и шкафы, где стандартные серверы ЦОД просто не помещаются.

Когда компания решает внедрить ИИ, первое, что приходит в голову: «Нужен мощный сервер с видеокартами». Его покупают или арендуют в облаке, радуются, а через пару месяцев проект либо встаёт, либо счета за облако вырастают в разы. Почему?

Эксперты 🪵ITPOD (корпорация ITG) называют две типичные ошибки в расчётах, которые превращают экономичный пилот в финансовый кошмар.

❌ Ошибка №1. Забыли про место под солнцем (и охлаждение)

GPU-сервер - это не ноутбук. Восемь карт по 600 Вт выдают почти 5 кВт тепла. Это целая печка, которую нужно куда-то ставить и чем-то охлаждать.
А теперь честно: ваш ЦОД готов к такому? А серверная на заводе? Очень часто выясняется, что мощности по электричеству не хватает, а система кондиционирования рассчитана на обычные стоечные серверы. И вместо запуска ИИ компания начинает… перестраивать инженерную инфраструктуру. Это внезапные миллионы, о которых на старте даже не думали.

Вывод: стоимость владения = сервер + место + электричество + охлаждение. Не забывайте про последние три пункта.

❌ Ошибка №2. Не уследили за облачными подписками

Начали с малого: подключили пару сотрудников к внешнему API - вроде недорого. Но через месяц ИИ стал любимым инструментом отдела, количество запросов выросло в 10 раз, и счёт прилетел такой, что бухгалтерия в шоке.
Проблема в том, что рост потребления происходит постепенно и незаметно. Нет биллинга - нет контроля. Кто тратит? Какое подразделение? На что именно уходят деньги? Без ответов на эти вопросы бюджет утекает сквозь пальцы.

✅ Что делать?

Нужна единая точка управления, которая считает всё: и локальные GPU-фермы, и внешние облачные сервисы. Например, платформа Ainergy (входит в ПАК ИИ ITPOD) даёт дашборды с детализацией по пользователям и проектам. Вы видите, кто сколько потребляет, и можете оперативно ограничивать или перераспределять ресурсы.
И главное - вы перестаёте гадать, а начинаете управлять экономикой ИИ.

💬 А у вас в компании ведётся учёт ИИ-расходов или всё списывают на «цифровую трансформацию»? Напишите нам, и мы поможем подобрать оптимальное решение под ваши задачи.