Tính toán mây trong các dự án kỹ thuật số lớn

Nhiều tổ chức kỹ thuật dùng một cấu trúc lai: tích trữ mô hình phân loại phù hợp và kết quả trong một kho chứa vật thể mây (v. d. S3, Blob) với một lớp siêu dữ liệu (v. d., Directus) để đánh dấu và lấy lại trình mô phỏng chạy. Tính năng tính toán được cung cấp theo yêu cầu qua các đường ống sắp xếp hoặc CN/D.

Bảo mật và sự thỏa thuận về dữ liệu

Tài sản trí tuệ kỹ thuật — mô hình học, kết quả mô phỏng, phương pháp thiết kế — rất nhạy cảm.

• Đang giải mã tại phần còn lại và khi đi qua sử dụng các giải pháp n n nm mây.
• Quản lý và truy cập [IAM:1) với chính sách ít hạ thấp nhất.
• cách ly thông qua VPCs, subnets cá nhân, và kết nối VPN.
• Ghi nhật ký Auudit để theo dõi tất cả các truy cập dữ liệu dù.

Đối với các ngành công nghiệp có quy định như vũ trụ và các thiết bị y khoa, hãy chọn những vùng mây tuân theo tiêu chuẩn như Icity, HIPAA, hoặc FedMRA.

Phát triển các luồng công việc và tự động có thể khắc phục được

Việc cung cấp tài nguyên đám mây không bền vững cho các nghiên cứu về các ứng dụng lao động hỗ trợ người dùng. Dùng các công cụ cơ sở hạ tầng (Terraform, AWS CDK) để xác định môi trường tính toán có thể tái sử dụng. Thay đổi sắp xếp công việc với công cụ như luồng gió Apache hoặc hàm AWS để quét chuỗi, bộ sưu tập dữ liệu và sau khi xử lý. Lấy thí dụ, một luồng công việc có thể: (1) đọc một tập hợp tham số từ cơ sở dữ liệu Chỉ dẫn, (2) một loạt các mô phỏng về đám mây, (3) thu thập dữ liệu kết quả vào hồ, và cập nhật mô hình trực tiếp.

Vượt qua những thử thách thông thường

Comment

Di chuyển mô phỏng lớn (gigabytes đến terabytes) giữa kho lưu trữ trên tiêu chuẩn và đám mây có thể gây ra sự chậm trễ. Giải pháp bao gồm việc sử dụng các cổng chứa mây, kết nối trực tiếp, hoặc các ổ cứng chuyển vật lý cho việc chuyển đổi đa chiều ban đầu. Một khi trong đám mây, giữ dữ liệu trong cùng vùng để giảm thiểu độ trễ.

Quản lý chi phí cho mây

Nếu không có quản lý thích hợp, việc sử dụng mây có thể xoắn ốc. Đặt các trường hợp ngân sách, sử dụng các địa điểm có thể, và thực hiện tự động tính toán các chính sách có thể chấm dứt tài nguyên không hoạt động. Đánh dấu tất cả các nguồn tài nguyên bằng dự án hoặc người dùng để hiệu lực khả năng theo dõi chi phí. Kiểm tra thường xuyên giúp xác định những trường hợp bị hạn chế, có thể bị thay đổi kích thước hoặc dừng lại.

Những điểm nút khéo léo trong đội kỹ thuật

Kỹ sư có thể thành thạo phần mềm mô phỏng nhưng không quen thuộc với hoạt động đám mây. Đầu tư vào chương trình đào tạo, thuê kiến trúc sư mây, hoặc tham gia các dịch vụ chuyên gia. Nhiều nhà cung cấp mây cung cấp đường dẫn phân loại riêng của HPC. Bắt đầu với một dự án nhỏ thí điểm có thể xây dựng tự tin và chứng minh ROI trước khi nâng cấp.

Nghiên cứu trường hợp trên thế giới

Không gian: Tổ chức làm báp têm cho khí quyển.

Một nhà sản xuất máy bay lớn sử dụng đám mây HPC để chạy một trình mô phỏng dạng cánh tối ưu. Họ xác định 50 tham số (thành tích, độ dày, v.v...) và tạo ra hơn 10.000 điểm thiết kế. Mỗi điểm cần thiết một mô phỏng CN. Bằng cách sử dụng AWS song song với hàng ngàn lõi, nhóm hoàn tất việc quét toàn bộ trong ba ngày — một công việc có thể mất sáu tháng trong nhóm nội bộ của họ. Thiết kế tối ưu hóa giảm thiểu đến 5.2%, tiết kiệm được hàng triệu nhiên liệu trong suốt tuổi thọ của máy bay.

Công nghệ dân sự: Thiết kế cầu đối xứng

Một công ty kỹ thuật chuyên về những cây cầu dài dưới lớp cây cầu hình mây đã chấp nhận việc sử dụng các mô hình hình hình hình hóa các loại vật liệu khác nhau, các hình cáp và các giả định. sử dụng sự kết hợp của Azure Batch cho việc phân tích cấu trúc và chỉ đạo để quản lý các thông số thiết kế, họ đã giảm thiểu giai đoạn thiết kế từ 12 tuần đến 4 tuần. giải pháp đám mây cũng cho phép sự hợp tác thực sự giữa các kỹ sư cấu trúc ở châu Âu và đội sản xuất ở châu Á, giảm 30% công việc xây dựng lại.

Phiên bản tương lai: Kỹ thuật đường kính đối xứng với các tinh vân và các tinh vân.

Sự hội tụ của máy tính mây, AI/ML, và thiết kế phụ đang mở ra các biên giới mới. Các công cụ thiết kế sáng tạo có thể sử dụng các mô hình tối ưu đám mây để gợi ý các tham số tối ưu tự động. Các tác nhân học tập khám phá không gian thiết kế bằng cách tương tác với môi trường mô phỏng đám mây. Khi mà giá mây tiếp tục giảm và độ phân giải cải thiện đầy đủ, chúng ta có thể mong đợi vòng lặp tối ưu hóa thiết kế tự động mà không cần sự can thiệp của con người.

Hơn nữa, kiến trúc không máy chủ và máy tính cạnh có thể sớm cho phép mô phỏng đo lường để chạy gần hơn nơi dữ liệu được tạo ra — chẳng hạn, thu dữ liệu cảm biến thời gian thực từ một mẫu thử nghiệm và đưa nó trở lại mô hình hiệu ứng để sửa chữa các lỗi thời. Các tổ chức xây dựng các luồng công việc định dạng mây ngày hôm nay sẽ được ưu tiên nhất để sử dụng những khả năng này vào ngày mai.

Kết luận

Tính toán đám mây không chỉ đơn thuần là công cụ tiết kiệm chi phí cho kỹ thuật quang học — nó là một hiệu ứng chiến lược của sự đổi mới thiết kế. bằng cách cung cấp tính đàn hồi, hợp tác chặt chẽ, và sự kết hợp công cụ linh hoạt, đám mây cho phép các đội kỹ thuật giải quyết các vấn đề trước đây khó khăn. thành công việc nhận nuôi đòi hỏi một cách tiếp cận chu đáo đến kiến trúc, an ninh, kỹ năng và chi phí. nhưng cho các tổ chức sẵn sàng đầu tư vào chuyển đổi, kết quả là đáng kể: thời gian để bảo hiểm, chất lượng thiết kế cao hơn, và cạnh tranh trong một phong cảnh công nghệ phức tạp hơn.