> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.verge.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.verge.io/plan-and-deploy/de/referenzarchitekturen/data-science.md). # Bereitstellungen von Hochleistungs-Clustern ## Hochleistungs-Cluster-Bereitstellungen Organisationen, die ihre Analyse- und Modelltrainingsprozesse beschleunigen möchten, können VergeOS in einem Hochleistungs-Cluster-Bereitstellungsmodell nutzen. Dieses Dokument bietet einen Überblick über die Bereitstellung von VergeOS-Hochleistungs-Clustern mithilfe leistungsstarker, skalierbarer Hardware, beschreibt die wichtigsten Vorteile und erläutert die verschiedenen verfügbaren Hochleistungs-Cluster-Konfigurationen. ### Beispiel Data Science Inc. Data Science Inc. wird in diesem Dokument verwendet, um die wichtigsten Konzepte und Details rund um eine Hochleistungs-Cluster-Bereitstellung zu erläutern. Data Science Inc. hat sich an VergeOS gewandt, um ihre Machine-Learning- und Datenverarbeitungs-Workloads mit einer Lösung zu verbessern, die hohe Leistung, Skalierbarkeit und vereinfachte Verwaltung bietet. ### Was ist ein Hochleistungs-Cluster Im Kontext von VergeOS bezeichnet ein Hochleistungs-Cluster eine robuste, skalierbare Lösung zur Verwaltung rechenintensiver Aufgaben wie Modelltraining und groß angelegter Datenanalyse. Ein typischer VergeOS-Hochleistungs-Cluster besteht aus mehreren Knoten, die für Umgebungen mit hohem I/O-Bedarf optimiert sind und über Hochleistungsspeicher (SSD oder NVMe) sowie ein Speicher-zu-Kern-Verhältnis von 8-1/16-1 verfügen. ### Warum Sie ein Hochleistungs-Cluster benötigen würden Hochleistungs-Cluster sind für datengetriebene Organisationen aufgrund mehrerer zentraler Vorteile unverzichtbar: * **Leistungsoptimierung**: Weist Ressourcen automatisch entsprechend den Anforderungen bestimmter Data-Science-Workloads zu, einschließlich Unterstützung für GPU-Virtualisierung, um rechenintensive Aufgaben effizient zu bewältigen. * **Skalierbarkeit**: Einfache Skalierung von Ressourcen, um steigende Datenmengen und Rechenanforderungen ohne nennenswerte Ausfallzeiten oder Konfigurationsänderungen zu bewältigen. Zusätzliche Knoten können nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert werden. * **Vereinfachtes Management**: Ein zentrales Verwaltungs-Dashboard bietet Einblicke in Ressourcennutzung, Leistungskennzahlen und Zustandsüberwachung der HCI-Infrastruktur und reduziert den IT-Aufwand. * **Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit**: Hochverfügbarkeitsfunktionen sorgen für minimale Ausfallzeiten und gewährleisten die Datenintegrität bei Knotenausfällen oder Wartungsarbeiten. Backup- und Disaster-Recovery-Lösungen sind auf große Datensätze und Machine-Learning-Modelle zugeschnitten. * **Sicherheit**: Robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Datenverschlüsselung, gewährleisten den Schutz sensibler Informationen. ## Überblick VergeOS bietet eine äußerst anpassungsfähige und konfigurierbare Lösung für Kunden, die Hochleistungs-Workloads bereitstellen möchten. Diese Bereitstellung ermöglicht es Data Science Inc., fortschrittliche Rechenkapazitäten für ihre Machine-Learning- und Datenverarbeitungsaufgaben zu nutzen. Die Lösung ist für eine zentrale Verwaltung konzipiert und bietet nahtlose Integration sowie Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen und Rechenanforderungen zu bewältigen. ### Zusammenfassung Diese Bereitstellung ermöglicht es der IT-Abteilung von Data Science Inc., ihre Machine-Learning- und Datenverarbeitungs-Workloads zentral zu verwalten. Sie werden separate Cluster für Workload und vSAN bereitstellen. ### Hardware und Funktionen #### Hardware Für die VergeOS-Bereitstellung von Data Science Inc. wird folgende Hardware empfohlen: #### Netzwerk * Top-of-Rack-Switching * (2x) FS N8560-32C, 32-Port 100Gb QSFP28 #### vSAN-Speicher-Cluster * (2x) vergeOS-Controller-Knoten * 8-Kern-CPU mit hoher Taktfrequenz * 768 GB ECC-RAM * (2x) 2TB NVMe (vergeOS TIER0, 3DWPD) * (2x) 100-GbE vergeOS Core-NICs * (2x) 25-GbE externe NICs * Onboard-IPMI * Redundante Netzteile * (8x) vergeOS-vSAN-Knoten * (2x) 12 Kerne @3 GHz (Xeon Gold 5317) * 512 GB ECC-RAM * (22x) 7,68TB 2,5" NVMe SSD (1DWPD) * (2x) 100-GbE vergeOS Core-NICs * Onboard-IPMI * Redundante Netzteile #### Workload-Cluster * (35x) vergeOS-Compute-Knoten * (2x) 32 Kerne @2,1 GHz (Xeon Gold 6530) * 768 GB ECC-RAM * (1x) 960GB NVMe vergeOS-Boot-Laufwerk (1 DWPD) * (2x) 25-GbE vergeOS Core-NICs * Onboard-IPMI * Redundante Netzteile #### VergeOS-Funktionen Die Bereitstellung wird die folgenden VergeOS-Funktionen nutzen: * **Ressourcenzuweisung**: Automatische Ressourcenzuweisung basierend auf den Anforderungen der Workloads * **Globale Inline-Deduplizierung**: Reduziert den Speicherverbrauch durch Eliminierung doppelter Daten * **GPU-Virtualisierung**: Effiziente Bewältigung rechenintensiver Aufgaben * **Katalog-Repositories**: Zentrale Verwaltung von VM-Vorlagen * **System-Snapshots**: Lokale Snapshots für eine schnelle Wiederherstellung eines Standorts * **Sicherheit**: Robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Datenverschlüsselung --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.verge.io/plan-and-deploy/de/referenzarchitekturen/data-science.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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