梯度多云管理平台-
深圳鹏城实验室
业务场景
深圳鹏城实验室计划建设以鹏城实验室为中心，面向全国服务的分布式人工智能硬件计算平台，需要实现异地计算中心之间的互联互通、资源技术共享与统一服务。要求实现对异地物理机集群的统一资源管理、任务管理、安全管理、 数据管理 、集群状态监控管理和工作流管理等，达到一个智能管理平台，统一管理调度异地物理集群的目的。
解决方案
梯度科技依托自主研制的梯度智能云管平台完成了对AI超算中心资源进行统一纳管、统一运营、统一运维，实现 自动化 、自助式的服务交付。建立AI算力管控中心，将多地域的大型AI计算中心相互连接，形成有规模效应的AI计算池，并使得该计算池的能力可被更多的小型AI计算中心所利用。 为实验室提供连接鹏城云脑和其它AI超算中心的分布式互联能力，实现算力共享、融合；提供云际学习计算框架，及提供面向图像分类、检测和分割应用的分布式学习算法等。
实施成功
▪ 实现全国各地超算中心平台统一管控，纳管10余种云平台。
▪ 构建异构云平台，完成各地超算中心向应用+平台的运营管理模式转型。
▪ 提升多云环境下自动部署和运维能力。
▪ 实现信息系统的综合管理与全面监控。
▪ 实现对人员、事件、 云计算 中的基础设施资源、数据资源、业务资源的统一管理，可实现资源统一协调和整体运营。
某省政务云多云共治项目
业务背景
为贯彻落实 大数据 发展战略，按照某省政务云总体架构和“多云共治”体系，通过建设多云共治管理平台，构建云资源统一申请、统一分配、统一调度、统一监测、统一考核的多云共治管理体系。
推进该省存量政务数据中心整合，向省级各部门提供统一的云计算、 云存储 、云管控、 云安全 等服务。
解决方案
整合各市政务数据中心，搭建统一申请、统一调度、统一分配、统一监控及统一考核的政务云多云共治管理体系，进行云资源的统一管理。
▪ 实行集约化管理，使各厅局云平台按照统一资源申请流程和考核标准执行。
▪ 对该省各厅局云平台资源进行监控，提高云资源使用率，提升运维效率，解决资源浪费等问题。
实施成果
实现该省14个地市、60余个厅局云平台统一管控，纳管40余种云平台。
实现资源费⽤可度量、可跟踪、可分摊，⽀持资源成本分析，持续优化IT成本结构。
运维数据自动统计，灵活定义考核规则，考核报告自动生成。
代码自主研发，保障了安全性可靠性。
