Expressz szállítás ide:
Kapcsolat
Kövesse nyomon Order
Keresés
Népszerű keresés
Vizsgálat
Kosár
Belépés

Kupon
Idézet most,
akár 8%-ot is megtakaríthat.

Vizsgálat
Kapcsolat

Visszacsatolás
Az Ön visszajelzése
Hogyan értékelne minket?
Használhatóság:
Vásárlási visszajelzés:
Termék részletek:

MI adatbiztonság és megfelelőség hibrid telepítésekben

MI adatbiztonság és megfelelőség hibrid telepítésekben
  • Intro
  • Kihívások
  • Ajánlott termékek
  • Összehasonlítás
  • Használati esetek
Kérjen szakértői segítséget

Hibrid AI adatfolyamok biztosítása

Hibrid AI adatfolyamok biztosítása

  • Mivel a mesterséges intelligencia által vezérelt munkaterhelések folyékonyan mozognak az adatközpontok és a nyilvános felhők között, a biztonsági és megfelelőségi csapatoknak védeniük kell az érzékeny betanítási adatokat, modelleket és telemetriát a fragmentált környezetekben. Az adatok ma már helyszíni hálózatokon, összekapcsoló átjárókon és internetkapcsolattal rendelkező API-kon keresztül jutnak el, ami oldalirányú mozgásnak, szabályeltolódásnak és inkonzisztens auditnaplóknak teszi ki őket. A mesterséges intelligencia gyors skálázására irányuló nyomás gyakran meghaladja a meglévő ellenőrzéseket, réseket hagyva a szegmentálásban, a hozzáférés-vezérlésben és a szabályozási megfelelés bizonyítékaiban.

    Ez a szakasz azt tárgyalja, hogyan lehet koherens biztonsági és megfelelőségi helyzetet kialakítani a hibrid MI-telepítésekhez a tűzfalak, a biztonságos hozzáférés-vezérlés és az adatközpont-kapcsolás összehangolásával egy közös szabályzatmodell keretében. A következő útmutató arra összpontosít, hogy hol kell érvényesíteni az ellenőrzéseket, hogyan kell szegmentálni a MI-adatútvonalakat, és mely döntési pontok számítanak a hibrid telepítésű biztonsági tűzfalak, az identitásalapú hozzáférési eszközök és az adatközpont-kapcsolók kiválasztásakor a teljesítmény- és megfelelőségi célok elérése érdekében.

MI-adatok védelme hibrid környezetekben

A mesterséges intelligencia által biztosított adatvédelem és a megfelelőség egyensúlyának megteremtése a vegyes helyszíni és felhőalapú telepítések között az architektúra, a költségek és a működési kockázatok miatt korlátozott.

MI-adatok védelme hibrid környezetekben

  • Fragmentált vezérlők hibrid tartományok között

    A helyszíni és a felhőbeli eltérő szabályzatok és eszközök megnehezítik az egységes adatvédelmet, szegmentálást és auditálhatóságot.

  • A biztonság skálázása a mesterséges intelligencia forgalmának megbénítása nélkül

    Az AI-munkaterhelések beágyazott ellenőrzése és szegmentálása késleltetést és költségeket okozhat, veszélyeztetve a modell teljesítményét és a felhasználói élményt.

  • A megfelelőség és az identitás komplexitásának fejlődése

    Az identitástudatos hozzáférés és hálózati engedélyezés összehangolása a változó szabályozásokkal és a régi rendszerekkel növeli a tervezési és üzemeltetési terheket.

Biztonságos hibrid mesterséges intelligencia adatalapok

Priorizálja azokat a vezérlőket, amelyek védik, szegmentálják és megfelelnek a követelményeknek a hibrid környezetekben.

Egységes hibrid adatvezérlés

Egyetlen biztonsági szabályzatot érvényesíthet az adatközpontok, a fióktelepek és a felhőalapú AI-alapú munkaterhelések esetében.

Bizonyítható megfelelőségi hozzáférés

Az identitásalapú hozzáférést és a NAC-t kösse össze auditkész szabályzatokkal és szabályozási ellenőrzésekkel.

Szegmentált mesterséges intelligencia kelet-nyugati szövet

Nagy sebességű, mikroszegmentált switchinget építhet ki a mesterséges intelligencia adatkockázatainak nagymértékű korlátozására.

Hibrid AI adatbiztonsági architektúra összehasonlítása

Hasonlítsa össze a periméteres tűzfalakat a hozzáférés-vezérléssel és a DC switchinggel, hogy kiválassza a megfelelő megoldást a hibrid felhők mesterséges intelligenciával védett adatbiztonságához.

Jellemző Kerületi mesterséges intelligencia tűzfalak Biztonságos hozzáférés és megfelelőség
Hibrid AI DC kapcsolás (üzem közben)
 Működési hatás
Elsődleges védelmi fókusz Észak-déli irányú fenyegetésmegelőzés és szegmentálás a helyszíni és a felhő peremén; erős az internetes és a telephelyek közötti forgalom esetén. Identitásközpontú beléptetés-vezérlés, szerepköralapú hozzáférés és megfelelőségi jelentéskészítés; szabályozza, hogy ki vagy mi csatlakozhat. Nagy sebességű, szabályzatokkal előírt kelet-nyugati hálózat mesterséges intelligencia alapú munkaterhelésekhez és adatfolyamokhoz klaszterek és felhők között. Tisztázza, hogy melyik vezérlősík a legjobb „biztonsági gerinc” a hibrid környezetekben található mesterséges intelligencia adatútvonalakhoz.
Alkalmas a hibrid telepítésekben a mesterséges intelligencia által biztosított adatbiztonságra Blokkolja a külső fenyegetéseket és elkülöníti a zónákat, de a gyors kelet-nyugati irányú MI-klasztereken belül korlátozott a láthatóság extra komponensek nélkül. Biztosítja, hogy csak a megfelelő felhasználók/eszközök férhessenek hozzá a mesterséges intelligencia adataihoz, de magát a nagy volumenű csomópontok közötti forgalmat nem védi. Biztonságos, alacsony késleltetésű útvonalakra optimalizálva a GPU-k, a tárolók és a szolgáltatások között a telephelyek között; képes a szegmentálás beágyazására sorsebességgel. Vezetékes sebességű védelmet nyújt ott, ahol a mesterséges intelligencia által generált adatok ténylegesen áramlanak, csökkentve a helyszíni és a felhőalapú mesterséges intelligencia-csomagok közötti holttereket.
Adatszegmentációs megközelítés Szabályzatzónák és VPN-ek fióktelepek, tartományvezérlők és felhők között; erős a bérlők és a környezetek elkülönítéséhez. Felhasználónkénti, eszközönkénti és testhelyzet-alapú szabályzatok; kiváló a hozzáférési szintek szétválasztására és az irányítás érvényesítésére. Mikroszegmentáció és VRF-ek a levél-gerinc struktúrán belül; tűzfalakkal és NAC-vel összekapcsolható a teljes körű zéró bizalom érdekében. Segítségével részletes, a munkaterheléshez igazított szegmenseket tervezhet érzékeny AI-adatkészletekhez anélkül, hogy túlbonyolítaná a peremhálózatot.
Skálázhatóság a mesterséges intelligencia növekedéséhez Több átjáróval és nagyobb átviteli sebességű modellekkel skálázható, de szűk keresztmetszetet jelenthet a kelet-nyugati irányú mesterséges intelligencia forgalom számára. Skálázható készülékek/virtuális gépek hozzáadásával; több szabályzat és végpont növeli a felügyeleti terheket a nagyméretű AI-létesítmények esetében. Hálózatközpontú skálázhatóság; a kapcsolók/kapcsolatok hozzáadása növeli a biztonságos sávszélességet a betanítási és következtetési klaszterek számára. Támogatja a GPU-klaszter gyors bővítését, miközben a biztonsági szabályzatokat az adatsíkhoz közel tartja, nem csak a peremhez.
Megfelelőségi és auditfelkészültség Jó a külső események és a telephelyek közötti szabályzatok naplózásához; a részletes adatkészlet-hozzáférési naplókhoz integrációt igényel. Erős az identitás, az eszköz állapota és a felhasználókhoz rendelt hozzáférési naplók ellenőrzéséhez; ideális a „ki mikor és mire fért hozzá” auditálásához. Folyamatszintű telemetriát és szegmentálási kontextust biztosít; integrálva teljes körű megfelelőségi bizonyítékot nyújt. Megkönnyíti a szabályozási jelentéstételt azáltal, hogy összefüggésbe hozza az identitást, a szabályzatot és a nagy sebességű forgalmat a hibrid AI-veremeken keresztül.
Felhő- és hibrid integráció Kiforrott telephelyek közötti VPN-ekhez, biztonságos felhő peremhálózatokhoz és alapvető felhőalapú DMZ-mintákhoz; korlátozott natív munkaterhelés-tudatosság. Integrálódik a címtárral/IdP-vel és néhány felhőalapú vezérlőelemmel; szabályozza a felhőalapú AI-alkalmazásokhoz való hozzáférést, de a felhőn belüli forgalmi útvonalakat nem. Hibrid hálózatokhoz és átfedő hálózatokhoz tervezve; felhőátjárókkal és tűzfalakkal párosítva az egységes szabályzatok érdekében. Egységes hálózatot hoz létre, ahol a helyszíni és a felhőalapú AI-alapú munkafolyamatok konzisztens szegmentálási és QoS-szabályzatokat használnak.
Működési komplexitás és tulajdonjog Hálózati/biztonsági csapatok által működtetve; a szabályzatok hibrid topológiákban számos zónára és alagútra kiterjedően is kiterjeszthetők. Gyakran a biztonsági/megfelelőségi részleg tulajdonában van; szoros szinkronizációt igényel a hálózati csapatokkal a szabályzatütközések és -hézagok elkerülése érdekében. Hálózati csapatközpontú, automatizálással és sablonokkal; közös platformmá válik a biztonság egyszeri beágyazásához. Csökkenti a silókat azáltal, hogy a kapcsolóhálózatot megosztott végrehajtási rétegként használja, leegyszerűsítve a teljes körű műveleteket.
Mikor kell ezt a lehetőséget előnyben részesíteni? Amikor a fő kockázat az internetes kitettség és a telephelyek közötti kapcsolat a mesterséges intelligencia API-jai és az adatcsere tekintetében. Amikor az auditok, az identitáskezelés és a szerepköralapú hozzáférés a mesterséges intelligencia adatkészleteihez/eszközeihez az elsődleges mozgatórugók. Amikor a kockázati és teljesítményprofilodat mesterséges intelligencia által generált adatmennyiségek, a kelet-nyugati irányú forgalom és a több telephelyes GPU-hálózatok uralják. Útmutató a terv DC-hálózathoz való rögzítéséhez AI-alapú adatvédelem érdekében, majd a tűzfalak és a NAC rétegzéséhez, ahol szükséges.

Segítségre van szüksége? Műszaki szakértők állnak rendelkezésére azonnal.

  • +1-626-655-0998 (USA)
    UTC 15:00-00:00
  • +852-2592-5389 (Hongkong)
    UTC 00:00-09:00
  • +852-2592-5411 (Hongkong)
    UTC 06:00-15:00
Kérjen ajánlatot
Élő chat
Segítségre van szüksége? Műszaki szakértők állnak rendelkezésére azonnal.

AI adatbiztonsági felhasználási esetek

Ahol a hibrid mesterséges intelligencia telepítésekhez következetes adatbiztonságra, megfelelőségi betartatásra és szegmentált kapcsolatra van szükség a felhők és adatközpontok között.

Szabályozott vállalati hibrid felhők

Szabályozott vállalati hibrid felhők

  • Védje a helyszíni adatközpontok és több nyilvános felhő között mozgó érzékeny adathalmazokat, miközben egységes DLP- és fenyegetésvédelmi szabályzatokat érvényesít minden kilépési ponton.
  • A különböző szabályozási besorolásokat (személyazonosításra alkalmas adatok, pénzügyi, HR) kezelő munkaterhelések szegmentálása dedikált tűzfalzónákkal és kelet-nyugati irányú hozzáférés-vezérléssel az alkalmazásszintek között.
  • Alkalmazzon identitásalapú hozzáférés- és állapotellenőrzéseket, mielőtt engedélyezné a felhasználóknak, alvállalkozóknak és botoknak a szabályozott SaaS- és IaaS-erőforrások elérését a hibrid eszközparkban.
MI-alapú adatközpontok és modellfarmok

MI-alapú adatközpontok és modellfarmok

  • Biztosítsa a kelet-nyugati irányú forgalmat a GPU-klaszterek, a tárolóhálózatok és az AI-tréningcsomópontok között nagy teljesítményű adatközponti kapcsolókkal és beépített tűzfalakkal.
  • A modell betanítási, validálási és következtetési környezeteit külön szegmensekre kell elkülöníteni, hogy megvédje a betanítási adatokat, a modellösszetevőket és az éles API-kat az oldalirányú elmozdulástól.
  • Központosított szabályzatok és hálózati hozzáférés-vezérlő készülékek segítségével érvényesítheti a megfelelőséggel összhangban lévő hozzáférést az annotációs eszközökhöz, az MLOps folyamatokhoz és a modell-nyilvántartásokhoz.
Elosztott fiókok felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatásokkal

Elosztott fiókok felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatásokkal

  • Biztonságos kapcsolat a fiókirodáktól és a peremhálózati helyszínektől a felhőalapú mesterséges intelligenciával működő elemző és együttműködési platformokig egységes, következő generációs tűzfalszabályzatok használatával.
  • Szabályozhatja, hogy mely felhasználói csoportok, eszközök és IoT-végpontok férhetnek hozzá bizonyos MI-szolgáltatásokhoz vagy megosztott adatkészletekhez az identitástudatos hálózati hozzáférés-vezérlés segítségével minden helyszínen.
  • Szegmentálja a vendég-, vállalati és operatív hálózatokat a fiókokban, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott üzleti alkalmazásokat elkülönítse a nem kezelt vagy nagy kockázatú forgalmi folyamatoktól.
Egészségügyi, pénzügyi és egyéb magas szintű megfelelőséget igénylő környezetek

Egészségügyi, pénzügyi és egyéb magas szintű megfelelőséget igénylő környezetek

  • Szigorúan ellenőrzött hálózati zónákat hozhat létre a védett egészségügyi információk, a fizetési adatok és a bizalmas nyilvántartások számára, mesterséges intelligencia által vezérelt tűzfal-ellenőrzéssel, amely érvényesíti az iparágspecifikus biztonsági alapkövetelményeket.
  • Alkalmazzon szerepköralapú hozzáférés- és eszközállapot-ellenőrzéseket, mielőtt a klinikusok, kereskedők vagy a háttérirodai személyzet hozzáférhetne a bizalmas mesterséges intelligencián alapuló döntéstámogató eszközökhöz vagy adattavakhoz.
  • Naplózza, korrelálja és őrizze meg a hozzáférési, szabályzat- és forgalmi rekordokat a helyszíni és a felhőalapú szegmensekben a HIPAA, a PCI-DSS, a GDPR és hasonló szabályozások auditjainak támogatása érdekében.
Többfelhasználós mesterséges intelligencia platformok és szolgáltatók

Többfelhasználós mesterséges intelligencia platformok és szolgáltatók

  • Szegmentáld a bérlőket, az alkalmazáscsapatokat és a partner ökoszisztémákat a megosztott MI-infrastruktúrán részletes VLAN-ok, VRF-ek és tűzfalszabályzatok segítségével a logikai környezetek között.
  • Biztonságos, önkiszolgáló bevezetést kínálhat hálózati hozzáférés-vezérléssel, amely a bérlői kapcsolat engedélyezése előtt ellenőrzi az identitást, az eszköztípust és a megfelelőségi állapotot.
  • Védje az észak-déli és kelet-nyugati irányú forgalmat a hosztolt AI API-k, adatfolyamatok és megosztott funkciótárolók számára skálázható gerinc-levél átkapcsolással és szabályzat-érvényesítési pontokkal.

Gyakran ismételt kérdések

Hogyan válasszak a mesterséges intelligencián alapuló biztonsági tűzfalak és a hozzáférés-vezérlő készülékek között a hibrid mesterséges intelligencia alapú adatvédelemhez?

  • Használja a hibrid telepítésű biztonsági tűzfalakat (például a H3C-F1000-AI sorozatot vagy a Huawei USG6xxxE modelleket), ha nagy áteresztőképességű fenyegetésmegelőzésre, titkosított forgalomvizsgálatra, valamint a helyszíni, a privát felhőbeli és a nyilvános felhőbeli munkaterhelések közötti szegmentálásra van szüksége.
  • Válassza a biztonságos hozzáférés-vezérlési és megfelelőségi készülékeket (pl. Aruba ClearPass és kapcsolódó termékváltozatok, mint például a JZ509A, R1V82A), ha a fő kihívás az identitásalapú hozzáférés, az eszközök állapotának ellenőrzése és annak ellenőrzése, hogy ki/mi engedélyezett a hálózaton, mielőtt elérné a mesterséges intelligencia által tárolt adatokat.
  • Sok hibrid MI-környezetben mindkét rétegre szükség van: a hozzáférés-vezérlő készülékek kezelik a felhasználók/eszközök engedélyezését és a szabályzatokat, míg a MI-biztonsági tűzfalak kelet-nyugati és észak-déli forgalomszabályozást biztosítanak az adatközpont, a felhő és a peremhálózati csomópontok között.

Kompatibilisek ezek a tűzfalak és hozzáférés-vezérlő készülékek a meglévő, több gyártótól származó switch-ekkel és felhőkkel?

  • A felsorolt ​​hibrid telepítésű biztonsági tűzfalak és biztonságos hozzáférés-vezérlési és megfelelőségi készülékek általában együttműködnek szabványokon alapuló útválasztással/kapcsolással (IEEE, IETF) és a gyakori IaaS platformokkal, feltéve, hogy támogatott protokollokat (BGP, OSPF, VXLAN, IPsec, RADIUS/TACACS+, 802.1X) használ.
  • Harmadik féltől származó adatközponti kapcsolókkal vagy felhőátjárókkal való integráció esetén ellenőrizze a firmware-verziókat, a támogatott titkosítási csomagokat és a maximális útvonal/VRF/szegmens skálázást, hogy elkerülje a funkciók eltéréseit a hibrid AI-telepítésekben.
  • Az életciklus és a kompatibilitási kockázatértékeléshez (pl. új modellek, például a H3C-F1000-AI keverése régebbi ToR-rel vagy aggregációs kapcsolókkal) a termék állapotát a következővel ellenőrizheti: EOL / EOSL ellenőrző és ennek megfelelően igazítsa a szoftverkiadásokat.

Mit kell ellenőriznem a teljesítmény és a korlátok tekintetében, mielőtt tűzfalakat telepítenék AI-tanítási és következtetési hálózatokban?

  • A nagy kelet-nyugati irányú AI-terhelések és a gyakori modellszinkronizálás esetén ellenőrizze az egyes biztonsági tűzfalak átviteli sebességét, egyidejű munkameneteit, SSL/TLS-vizsgálati kapacitását és maximális VPN/szegmens skálázását a csúcsidőszakú adatreplikációs és ellenőrzőpont-mintázatokhoz képest.
  • Fordítson különös figyelmet arra, hogy az olyan funkciók engedélyezése, mint az IPS, az alkalmazásfelismerés vagy a teljes TLS-ellenőrzés, hogyan befolyásolja a hatékony átviteli sebességet; a késleltetésre érzékeny MI-folyamatokban előfordulhat, hogy bizonyos interfészeket vagy VRF-eket alacsony késleltetésű forgalomnak kell dedikálnia, és a mélyreható ellenőrzést a vezérlési és felhasználói útvonalakra kell fenntartania.
  • Az adatközpontok oldalán a tűzfalak és a felsorolt ​​hibrid mesterséges intelligencia infrastruktúrához való adatközponti kapcsolók (pl. Aruba JL703C, JL705C, R0X27A) párosítása lehetővé teszi a kelet-nyugati irányú kapcsolási folyamatok nagy részének tehermentesítését, miközben a biztonsági eszközök a szegmensek közötti és az észak-déli forgalomra összpontosítanak, csökkentve a szűk keresztmetszetek kockázatát.

Hogyan méretezhetem és helyezhetem el az adatközponti kapcsolókat egy biztonságos hibrid AI infrastruktúra kialakításához ezekkel a biztonsági eszközökkel?

  • Használja a hibrid mesterséges intelligencia infrastruktúrához készült adatközpont-kapcsolókat nagy sebességű gerinc/levél vagy sorvégi kapcsolóként GPU-klaszterekhez és -tárolókhoz, majd csatlakoztassa a mesterséges intelligencia biztonsági tűzfalait az aggregációs vagy határszinteken, ahol szegmensek közötti szabályzat, internetes kibontás vagy felhőkapcsolat szükséges.
  • Modellek (pl. Aruba JL703C, JL705C, JL709C, JL365A, R9W95A, R0X27A) kiválasztásakor a portok sebességét és pufferkapacitását igazítsa a mesterséges intelligencia hálózathoz (25/40/100G vagy magasabb), és győződjön meg arról, hogy a switchek támogatják az olyan funkciókat, mint a VXLAN, az EVPN és az ACL-ek, amelyek kiegészítik a tűzfal- és hozzáférés-vezérlési szabályzatokat.
  • Komplex tervek esetén (több telephelyes MI-klaszterek, régiók közötti DR vagy vegyes szállítók) a következő elérhetőségeken keresztül veheti igénybe megoldásarchitektjeinket: ingyenes CCIE támogatás a kapcsoló elhelyezésének, a redundanciának és a biztonsági beillesztési pontoknak a vásárlás előtti ellenőrzéséhez. Kérjük, vegye figyelembe: A konkrét jótállási feltételek és a támogatási szolgáltatások termékenként és régiónként eltérőek lehetnek. A pontos részletekért kérjük, tekintse meg a hivatalos információkat. További kérdésekkel forduljon a következőhöz: router-switch.com.

Mire számíthatok a hibrid AI biztonsági és kapcsolási termékek átfutási ideje, szállítása és vámkezelése tekintetében?

  • A szállítási idő a készlet állapotától, a szállítói megrendelések számától és a konfigurációtól (pl. adott adó-vevők vagy tápellátási opciók) függően változhat; a raktáron lévő termékek esetében a szállítási ütemterv továbbra is a termék elérhetőségétől, a szállítási módtól és a célországtól/régiótól függ.
  • A biztonsági berendezések és adatközponti kapcsolók nemzetközi szállítmányaira helyi szabályozások, adók és vámok vonatkozhatnak; nagyméretű mesterséges intelligencia infrastruktúra megrendelése előtt tekintse át az országában alkalmazandó szabályokat, és egyeztessen a belső import/megfelelőségi csapattal.
  • A szállítási lehetőségekkel és a tipikus munkafolyamatokkal kapcsolatos gyakorlati részletekért tekintse meg a szállítási módszerek, és a költségekkel és vámkezeléssel kapcsolatos szempontokért lásd a adók és vámok hogy jobban megtervezhessék a projektek ütemtervét és költségvetését.

Hogyan kezelik a garanciát, a visszaküldést és a folyamatos támogatást ezeknél a mesterséges intelligenciával működő biztonsági és megfelelőségi eszközöknél?

  • A jótállási fedezetet és a hardvercsere feltételeit az adott szállító és termékcsalád szabályozza; érdemes áttekintenie mind a szállító szabályzatát, mind a sajátunkat. szavatossági politika a beszerzés véglegesítése előtt megérteni a lefedettségi időszakokat, az előzetes cserelehetőségeket és az esetleges regionális különbségeket.
  • Ha a telepítés vagy üzemeltetés során hibás egységet észlel, kövesse a dokumentált RMA és logisztikai lépéseinket, amelyek a ... részben találhatók. visszaküldési utasítások, majd egyeztessen a helyi operatív csapattal a termelési AI-munkaterhelésekre gyakorolt ​​hatás minimalizálása érdekében.
  • A bevezetés vagy migráció során felmerülő architektúrával és konfigurációval kapcsolatos kérdések (pl. ClearPass készülékek integrálása H3C/Huawei tűzfalakkal és Aruba adatközponti kapcsolókkal zéró megbízhatóságú modellben) esetén tervezési útmutatást kérhet a következő címen: ingyenes CCIE támogatás a mesterséges intelligencia adatbiztonságával és megfelelőségével kapcsolatos helytelen konfiguráció kockázatának csökkentése érdekében. Kérjük, vegye figyelembe: A konkrét jótállási feltételek és támogatási szolgáltatások termékenként és régiónként eltérőek lehetnek. A pontos részletekért kérjük, tekintse meg a hivatalos információkat. További kérdésekkel forduljon a következőhöz: router-switch.com.

További megoldások

Enterprise SASE Security Architecture Guide

Vállalati SASE biztonsági architektúra útmutató

Ismerje meg, hogyan egyesíti a SASE az SD-WAN és a felhőalapú biztonságot a működési költségek 40–60%-os csökkentése és az egységes zéró bizalom elérésének biztosítása érdekében az elosztott vállalatok számára.

HAT
GPU Cluster Networking Solutions for AI Scale-Out

GPU klaszter hálózati megoldások mesterséges intelligencia skálázásához

Tervezzen nagy teljesítményű Ethernet-hálózatokat mesterséges intelligencia alapú GPU-klaszterekhez skálázható topológia-útmutatóval, alacsony késleltetésű kapcsolókkal és telepítésre kész architektúrával.

AI GPU klaszter hálózatépítés
Beyond Bandwidth: The 100G+ Data Center Architecture

A sávszélességen túl: A 100G+ adatközpont-architektúra

A kötelező 100G alap – MI-képes növekedés, nulla késleltetésű teljesítmény

Adatközpont
Belépés
Regisztráció