تحرير

الهندسة بمساعدة الحاسوب

Azure Application Gateway
Azure Blob Storage
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Virtual Machines

تنبيه

تشير هذه المقالة إلى CentOS، وهو توزيع Linux يقترب من حالة نهاية العمر الافتراضي (EOL). يرجى مراعاة استخدامك والتخطيط وفقا لذلك. لمزيد من المعلومات، راجع إرشادات نهاية العمر الافتراضي CentOS.

يوضح هذا السيناريو المثال تسليم النظام الأساسي للبرامج كخدمة (SaaS) المبني على إمكانات الحوسبة عالية الأداء (HPC) في Azure. يعتمد هذا السيناريو على حل برمجي هندسي. ومع ذلك، فإن الهيكل مناسب للصناعات الأخرى التي تتطلب موارد HPC مثل عرض الصور والنمذجة المعقدة وحساب المخاطر المالية.

بناء الأنظمة

بنية لحل SaaS الذي يتيح قدرات HPC.

قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.

‏‏سير العمل‬

  • يمكن للمستخدمين الوصول إلى الأجهزة الظاهرية من سلسلة NV (VMs) من خلال متصفح مع اتصال RDP المستند إلى HTML5 باستخدام خدمة Apache Guacamole. توفر مثيلات VM هذه وحدات معالجة رسومات قوية لتقديم المهام التعاونية. يمكن للمستخدمين تعديل تصميماتهم وعرض نتائجهم دون الحاجة إلى الوصول إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة المتطورة أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة. يقوم المجدول بتدوير أجهزة ظاهرية إضافية بناءً على الاستدلال الذي يحدده المستخدم.
  • من جلسة CAD على سطح المكتب، يمكن للمستخدمين إرسال أعباء العمل للتنفيذ على عقد مجموعة HPC المتوفرة. تؤدي أحمال العمل هذه مهام مثل تحليل الإجهاد أو حسابات ديناميكيات السوائل الحسابية، مما يلغي الحاجة إلى مجموعات الحوسبة المحلية المخصصة. يمكن تكوين هذه العقد العنقودية للقياس التلقائي بناءً على الحمل أو عمق قائمة الانتظار بناءً على طلب المستخدم النشط لموارد الحوسبة.
  • تُستخدم خدمة Azure Kubernetes (AKS) لاستضافة موارد الويب المتاحة للمستخدمين النهائيين.

المكونات

  • تُستخدم الأجهزة الظاهرية من السلسلة H لتشغيل عمليات محاكاة كثيفة الحوسبة مثل النمذجة الجزيئية وديناميكيات السوائل الحسابية. يستفيد الحل أيضًا من تقنيات مثل اتصال الوصول المباشر للذاكرة (RDMA) وشبكات InfiniBand.
  • تمنح الأجهزة الظاهرية من سلسلة NV المهندسين وظائف محطة عمل عالية الجودة من مستعرض ويب قياسي. تحتوي هذه الأجهزة الظاهرية على وحدات لمعالجة رسومات NVIDIA Tesla M60 التي تدعم العرض المتقدم ويمكنها تشغيل أحمال عمل دقيقة واحدة.
  • تعالج الأجهزة الظاهرية للأغراض العامة التي تشغل CentOS أحمال العمل التقليدية مثل تطبيقات الويب.
  • Application Gatewayيوازن تحميل بوابة التطبيق الطلبات الواردة إلى خوادم الويب..
  • يستخدم Azure Kubernetes Service (AKS) لتشغيل أحمال عمل قابلة للتطوير بتكلفة أقل للمحاكاة التي لا تتطلب قدرات عالية المستوى للأجهزة الظاهرية HPC أو GPU.
  • Altair PBS Works Suiteينسق سير عمل HPC، مما يضمن توفر ما يكفي من مثيلات الجهاز الظاهري للتعامل مع الحمل الحالي. كما تقوم أيضًا بإلغاء تخصيص الأجهزة الظاهرية عندما يكون الطلب أقل لتقليل التكاليف.
  • تخزين Blob يقوم بتخزين الملفات التي تدعم المهام المجدولة.

البدائل

  • Azure CycleCloud يقوم بإنشاء أنظمة مجموعات HPC وإدارتها وتشغيلها وتحسينها. يقدم ميزات متقدمة للسياسة والحوكمة. يدعم CycleCloud أي برنامج جدولة عمل أو حزمة برامج.
  • يمكن لـHPC Pack إنشاء وإدارة مجموعة Azure HPC لأحمال العمل المستندة إلى Windows الخادم. HPC Pack ليست خياراً لأحمال العمل المستندة إلى Linux.
  • Azure Automation State Configuration يوفر نهجاً للبنية الأساسية كتعلم برمجي لتعريف الأجهزة الظاهرية والبرامج التي سيتم نشرها. يمكن نشر الأجهزة الظاهرية كجزء من مجموعة مقياس آلة ظاهرية، مع قواعد القياس التلقائي لعقد الحوسبة بناءً على عدد المهام المقدمة إلى قائمة انتظار الوظائف. عند الحاجة إلى جهاز ظاهري جديد، يتم توفيره باستخدام أحدث صورة مصححة من معرض صور Azure، ثم يتم تثبيت البرنامج المطلوب وتكوينه من خلال برنامج تكوين PowerShell DSC.
  • دالات Azure

تفاصيل السيناريو

يوضح هذا المثال موفر برامج هندسية يقدم تطبيقات الهندسة بمساعدة الحاسوب (CAE) إلى الشركات الهندسية ومؤسسات التصنيع. تتيح حلول CAE الابتكار وتقليل أوقات التطوير وخفض التكاليف طوال عمر تصميم المنتج. تتطلب هذه الحلول موارد حسابية كبيرة وغالبًا ما تعالج كميات كبيرة من البيانات. غالبًا ما تجعل التكاليف المرتفعة لأجهزة HPC المحلية أو محطات العمل المتطورة هذه التقنيات بعيدًا عن متناول الشركات الهندسية الصغيرة ورجال الأعمال والطلاب.

تريد الشركة توسيع سوق تطبيقاتها من خلال بناء منصة SaaS مدعومة بتقنيات HPC المستندة إلى السحابة. يجب أن يكون عملاؤهم قادرين على الدفع مقابل موارد الحوسبة حسب الحاجة والوصول إلى قوة الحوسبة الهائلة التي لا يمكن تحملها بخلاف ذلك.

تشمل أهداف الشركة ما يلي:

  • الاستفادة من إمكانات HPC في Azure لتسريع تصميم المنتج وعملية الاختبار.
  • استخدام أحدث ابتكارات الأجهزة للقيام بتشغيل عمليات محاكاة معقدة، مع تقليل تكاليف عمليات المحاكاة الأبسط.
  • تمكين التصور الواقعي والعرض في مستعرض ويب، دون الحاجة إلى محطة عمل هندسية متطورة.

حالات الاستخدام المحتملة

يتعلق هذا السيناريو بالصناعات الإعلامية والمالية والتصنيعية والتعليمية والطاقة والبيئة. وتشمل حالات الاستخدام الأخرى ذات الصلة ما يلي:

  • بحوث علم الجينوم
  • محاكاة خاصة بالطقس
  • تطبيقات خاصة بالكيمياء الحسابية

الاعتبارات

تنفذ هذه الاعتبارات ركائز Azure Well-Architected Framework، وهو عبارة عن مجموعة من المبادئ التوجيهية التي يمكن استخدامها لتحسين جودة حمل العمل. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةMicrosoft Azure Well-Architected Framework.

  • أثناء استخدام نهج البنية التحتية كرمز تعد طريقة رائعة لإدارة تعريفات بناء الجهاز الظاهري، قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لتوفير جهاز افتراضي جديد باستخدام برنامج نصي. وجد هذا الحل أرضية وسطية جيدة باستخدام البرنامج النصي DSC لإنشاء صورة ذهبية بشكل دوري، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لتوفير آلة افتراضية جديدة بشكل أسرع من بناء جهاز افتراضي بالكامل عند الطلب باستخدام DSC. يمكن لخدمات Azure DevOps أو أدوات CI /CD الأخرى تحديث الصور الذهبية بشكل دوري وذلك باستخدام البرامج النصية DSC.
  • تعتبر الموازنة بين تكاليف الحل الإجمالية والتوافر السريع لموارد الحوسبة أحد الاعتبارات الرئيسية. يؤدي توفير مجموعة من مثيلات الآلة الافتراضية من السلسلة N ووضعها في حالة إلغاء تخصيصها إلى خفض تكاليف التشغيل. عندما تكون هناك حاجة إلى جهاز افتراضي إضافي، فإن إعادة تخصيص مثيل موجود ستشمل تشغيل الجهاز الظاهري على مضيف مختلف، ولكن يتم التخلص من وقت اكتشاف ناقل PCI الذي يتطلبه نظام التشغيل لتحديد برامج تشغيل GPU وتثبيتها لأن الجهاز الظاهري هو سيحتفظ إلغاء التوفير ثم إعادة توفيره بنفس ناقل PCI لـ GPU عند إعادة التشغيل.
  • اعتمدت البنية الأصلية بشكل كامل على أجهزة Azure الظاهرية لتشغيل عمليات المحاكاة. لتقليل تكاليف أعباء العمل التي لا تتطلب جميع إمكانيات الجهاز الظاهري، تم وضع أحمال العمل هذه في حاويات ونشرها في خدمة Azure Kubernetes (AKS).
  • كان لدى القوى العاملة في الشركة مهارات حالية في تقنيات مفتوحة المصدر. يمكنهم الاستفادة من هذه المهارات من خلال الاعتماد على تقنيات مثل Linux و Kubernetes.

تحسين التكلفة

يركز تحسين التكلفة على البحث عن طرق للحد من النفقات غير الضرورية وتحسين الكفاءة التشغيلية. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على ركيزة تحسين التكلفة.

لمساعدتك على استكشاف تكلفة تشغيل هذا السيناريو، يتم تكوين العديد من الخدمات المطلوبة بشكل مسبق في مثال حاسبة التكلفة. تعتمد تكاليف الحل الخاص بك على عدد وحجم الخدمات اللازمة لتلبية متطلباتك.

سوف تؤدي الاعتبارات التالية إلى دفع جزء كبير من تكاليف هذا الحل:

  • تزداد تكاليف الجهاز الظاهري لـ Azure بشكل خطي حيث يتم توفير مثيلات إضافية. سوف تتحمل الأجهزة الظاهرية التي تم إلغاء تخصيصها تكاليف التخزين فقط، وليس تكاليف الحوسبة. من الممكن إعادة تخصيص هذه الآلات التي تم إلغاء تخصيصها بعد ذلك عندما يكون الطلب مرتفعًا.
  • تعتمد تكاليف Azure Kubernetes Services إلى نوع الجهاز الظاهري الذي تم اختياره لدعم حمل العمل. سوف تزيد التكاليف خطياً استناداً إلى عدد الأجهزة الظاهرية في نظام المجموعة.

الخطوات التالية