Eine einheitliche AI-Rechenzentrumsmanagement-Plattform entwickelt für Infrastrukturbetreiber
Die Sensaka AI-Rechenzentrumsmanagement-Plattform verbindet AI-Infrastruktur, heterogene Compute-Ressourcen, GPU-Cluster, Trainings- und Inferenz-Workloads, Netzwerke, Storage, Flüssigkeitskühlsysteme und Betriebsprozesse in einer Plattform. Sie verwandelt fragmentierte Compute-Ressourcen in Business-Fähigkeiten, die überwacht, geplant, gemessen und fortlaufend optimiert werden können.
Von Flüssigkeitskühlsystemen, Servern und Beschleunigerkarten im Rechenzentrum bis hin zu Ressourcen-Pools, Workload-Scheduling, Alarmen, Service-Tickets, CMDB, Kostenerfassung und Betriebsanalysen baut die Plattform auf einer gemeinsamen Datengrundlage einen einheitlichen Betriebszyklus auf.
Von der Infrastrukturbereitstellung zum kontinuierlichen Betrieb
Sobald ein AI-Rechenzentrum gebaut ist, verschieben sich die Management-Prioritäten von Infrastrukturbereitstellung und Hardware-Menge hin zu Compute-Auslastung, Erfolgsquoten von Workloads, Servicequalität, Betriebskosten und Geschäftsergebnis.
Klassische Monitoring-Plattformen können Betreibern in der Regel sagen, ob ein Gerät online ist. Sie können jedoch kaum erklären, ob Compute-Ressourcen effektiv genutzt werden, warum Trainingsjobs warten, ob geringe GPU-Auslastung durch Engpässe bei Compute, Netzwerk oder Storage verursacht wird, oder welche Workloads und Business Services von einem Hardwareausfall betroffen sein werden.
Die Sensaka AI-Rechenzentrums-Betriebsmanagement-Plattform verbindet fünf operative Dimensionen: Personen, physische Infrastruktur, Aktivitäten, Compute-Ressourcen und Business Services.
Sie führt Infrastrukturstatus, Compute-Ressourcen, Workload-Beziehungen, Service-Bereitstellung, Mitarbeiterverantwortung und Betriebs-Workflows in einer einheitlichen Management-Umgebung zusammen und hilft Organisationen, von einem Infrastrukturbereitstellungsmodell zu kontinuierlichem AI-Rechenzentrumsbetrieb überzugehen.
Eine Plattform für einheitliches AI-Rechenzentrumsmanagement
Einheitliches Monitoring
Zentralisieren Sie Status, Performance, Kapazität und Alarme von Servern, Beschleunigerkarten, Netzwerken, Storage-Systemen, Racks, Stromsystemen, Flüssigkeitskühlungsanlagen und Umgebungsinfrastruktur.
Einheitliches Management
Nutzen Sie eine AI-Infrastruktur-CMDB, um Echtzeit-Beziehungen zwischen Rechenzentren, Geräten, Beschleunigerkarten, Clustern, Workloads, Projekten, Teams und Business Services herzustellen.
Einheitliches Scheduling
Wandeln Sie verteilte physische Compute-Ressourcen in standardisierte Ressourcen-Pools um, die angefordert, zugewiesen, freigegeben und gesteuert werden können.
Einheitliche Verbrauchsmessung
Erfassen Sie Beschleuniger-Stunden, Ressourcenverbrauch, Energieverbrauch und Betriebsdaten nach Projekt, Mandant und Ressourcentyp.
Einheitlicher Betrieb
Verbinden Sie Monitoring, Analyse, Diagnose, Alarme, Service-Tickets, Freigaben und Scheduling-Aktionen zu einem vollständigen Betriebs-Workflow.
Multi-Vendor-GPU- und NPU-Ressourcen in einer Plattform verwalten
AI-Rechenzentren enthalten häufig Beschleuniger-Hardware unterschiedlicher Hersteller, Modelle und Architekturen. Sensaka bietet einheitliches Management heterogener Compute-Ressourcen über diese Umgebungen hinweg.
Die Plattform identifiziert Beschleunigertypen in jedem Node, führt GPUs und NPUs unterschiedlicher Hersteller in einem gemeinsamen Inventar zusammen und stellt Beziehungen zwischen Beschleunigermodell, Anzahl, physischem Node, Betriebsstatus und Ressourcenzuweisung her.
Kernfunktionen
- Automatische Identifikation von Multi-Vendor-GPUs und -NPUs
- Inventar für Beschleunigerkarten auf Komponentenebene
- Einheitliches Management über Regionen und Cluster hinweg
- Monitoring von Auslastung, Temperatur, Strom und Zustand auf Kartenebene
- Erkennung von Beschleuniger-Anomalien und Empfehlungen zur Isolation
- Einheitliche Transparenz für vollständige und partitionierte Kartenressourcen
Geschäftlicher Nutzen
Reduzieren Sie die Abhängigkeit von separaten Herstellertools und verwalten Sie heterogene Compute-Ressourcen über ein einheitliches Interface.
So entsteht eine verlässliche Datengrundlage für Scheduling, Kapazitätsplanung, Infrastruktur-Governance und operative Entscheidungen.
GPU-Hardware in zuweisbare Compute-Ressourcen verwandeln
Sensaka abstrahiert physische Beschleunigerkarten zu Ressourcen-Pools und verwaltet Trainings-, Inferenz- und Entwicklungs-Workloads über standardisierte Spezifikationen, Mandantenquoten, Workload-Queues und Scheduling-Richtlinien.
Die Plattform unterstützt dedizierte GPU-Zuweisung, gemeinsam genutzte GPU-Partitionen, Ressourcengewichtung, Node-Filling-Strategien, Quotenkontrollen und automatische Freigabe nach Abschluss des Workloads. Diese Funktionen helfen AI-Rechenzentren, Fragmentierung, ungenutzte Ressourcen und ineffiziente Zuweisung zu reduzieren.
Kernfunktionen
- Pooling heterogener Compute-Ressourcen
- Ressourcenspezifikationen für Training, Inferenz und Entwicklung
- Klassifizierung von Trainings- und Inferenz-Workloads
- Verwaltung von Workload-Queues
- Quotenkontrollen für Projekte und Mandanten
- Zuweisung dedizierter GPUs und gemeinsam genutzter Partitionen
- Priorität, Ressourcengewichtung und Node-Filling-Strategien
- Automatische Ressourcenfreigabe nach Abschluss oder Timeout
- Isolation fehlerhafter Nodes und Neuplanung von Workloads
- Analyse der GPU-Speicherfragmentierung und Konsolidierungsempfehlungen
Geschäftlicher Nutzen
Verbessern Sie die GPU-Auslastung, reduzieren Sie Überallokation und ungenutzte Kapazität, und priorisieren Sie Compute-Ressourcen für die wertvollsten Workloads.
Jeden Workload bis zur Beschleunigerkarte zurückverfolgen
Die Plattform stellt dynamische Beziehungen zwischen Workloads, Containern, GPUs, Nodes und Ressourcen-Pools her. Betreiber können erkennen, welche Container eine bestimmte GPU nutzen, und einsehen, welche Beschleunigerkarten einem bestimmten Container zugewiesen sind.
Sensaka überwacht zudem angeforderten GPU-Speicher, Ressourcenlimits und tatsächlichen Spitzenverbrauch und erfasst GPU-Bindungs- und Freigabeereignisse für Ressourcenanalyse, Vorfalluntersuchung und Auditing.
Kernfunktionen
- Bidirektionale GPU- und Container-Suche
- Zuordnung von GPU-UUID und Container-Beziehungen
- Zeitverläufe von GPU-Bindung und -Freigabe
- Analyse von angefordertem, limitiertem und maximalem Container-Speicher
- Identifikation von Workloads mit hoher Zuweisung und geringer Auslastung
- Analyse von Ressourcenkonflikten bei gemeinsam genutzten GPUs
- Korrelation zwischen Container-Ausfällen und Ressourcen-Überbuchung
GPUs, Trainingsnetzwerke und Storage auf einer Zeitachse analysieren
Geringe GPU-Auslastung bedeutet nicht immer unzureichende Compute-Nachfrage. Netzwerk-Paketverlust, unzureichender Storage-Durchsatz, langsames Laden von Daten oder Hardwareprobleme können GPUs zum Warten zwingen und teure Compute-Ressourcen ungenutzt lassen.
Sensaka führt GPU-Auslastung, Netzwerklatenz, RoCE- oder RDMA-Paketverlust und -Neuübertragung, Storage-Durchsatz, IOPS, Lese- und Schreiblatenz sowie Node-Zustand auf einer gemeinsamen operativen Zeitachse zusammen.
Kernfunktionen
- Zeitlich abgestimmte Analyse von GPU-, Netzwerk- und Storage-Metriken
- Analyse von RoCE- und RDMA-Netzwerkengpässen
- Kombinierte Analyse von Paketverlust, Neuübertragung, Latenz und Port-Zustand
- Analyse von Storage-Durchsatz, IOPS und Latenz
- Identifikation von Engpässen beim Daten-Laden und Checkpoint-Schreiben
- Kombinierte Analyse von Temperatur, Strom, ECC und Hardwarezustand
- Ein vierstufiger Betriebszyklus aus Monitoring, Analyse, Diagnose und Scheduling
- Erstellung von Empfehlungen, autorisierte Ausführung und operatives Auditing
Geschäftlicher Nutzen
Erkennen Sie schnell, ob ein Performance-Problem von Compute, Netzwerk, Storage oder der Hardware-Infrastruktur ausgeht.
Reduzieren Sie die teamübergreifende Untersuchungszeit und verringern Sie das Risiko, dass lang laufende Trainingsjobs unterbrochen, neu gestartet werden oder Ressourcen ohne produktiven Ertrag verbrauchen.
Einheitliches Monitoring von Flüssigkeitskühlung und Facility für hochdichte AI-Infrastruktur
Da Stromverbrauch von GPU-Servern und Rack-Dichte weiter steigen, wird Flüssigkeitskühlung zu einem kritischen Bestandteil eines zuverlässigen AI-Rechenzentrumsbetriebs.
Sensaka überwacht den Status des Flüssigkeitskühlsystems, Zulauf- und Ablauftemperatur, Druckdifferenzen und verwandte Umgebungsindikatoren. Diese Metriken werden mit Rack-Leistungsdichte, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Leckerkennung und Stromverteilungsdaten korreliert, damit Betreiber Kühlausfälle und thermische Risiken erkennen können.
Kernfunktionen
- Monitoring von CDU- und Flüssigkeitskühlsystem-Status
- Monitoring von Zulauf- und Ablauftemperatur
- Monitoring von Druckdifferenzen
- Monitoring von Temperatur und Luftfeuchtigkeit
- Monitoring von Flüssigkeitsleckagen
- Analyse der Leistungsdichte auf Rack-Ebene
- Identifikation von Racks mit begrenzter Kapazität und thermischen Hotspots
- Monitoring von Stromverteilung und PDU-Stromkreisen
- Kombinierte Analyse von Rack-Fläche, Strom- und Kühlkapazität
Geschäftlicher Nutzen
Integrieren Sie Flüssigkeitskühlungs-Monitoring in die umfassendere AI-Infrastruktur-Betriebsumgebung.
Erkennen Sie Temperatur-, Druck-, Leckage- und Kapazitätsrisiken, bevor sie hochdichte GPU-Cluster beeinträchtigen.
Das Asset-Inventar in eine Echtzeit-Beziehungsdatengrundlage verwandeln
Die Sensaka CMDB ist mehr als eine statische Geräteliste. Sie erfasst fortlaufend Beziehungen zwischen Personen, physischer Infrastruktur, Betriebsaktivitäten, Compute-Ressourcen und Business Services.
Diese gemeinsame Datengrundlage unterstützt Monitoring, Scheduling, Verbrauchsmessung, Alarmmanagement, Service-Tickets und Business-Impact-Analysen.
Kernfunktionen
- Automatische Geräte- und Komponentenerkennung
- Verwaltung von Beziehungen zwischen Rechenzentrum, Rack und Rack-Einheit
- Einheitliches Inventar für Server, GPUs, Netzwerke, Storage und Flüssigkeitskühlsysteme
- Nachverfolgung von Beziehungen zwischen Workload, Container, Node und Beschleuniger
- Zuordnungen von Mandant, Projekt, Team und Eigentümer
- Nachverfolgung von Konfigurationsänderungen und historische Snapshots
- Automatische Impact-Analyse durch Beziehungsmodellierung
- Eine gemeinsame Konfigurationsquelle für Monitoring, Scheduling, Verbrauchsmessung und Service-Management
Vom Infrastruktur-Monitoring zum geschlossenen Betriebskreislauf
Die Sensaka AI-Rechenzentrums-Betriebsmanagement-Plattform verbindet Ressourcenerkennung, Geräte-Onboarding, Ressourcen-Pooling, Workload-Anfragen, intelligentes Scheduling, Verbrauchsmessung, Analysen und Betriebsoptimierung. Erkenntnisse aus dem Betrieb lassen sich nutzen, um Ressourcenspezifikationen, Scheduling-Richtlinien, Quoten und den Management-Umfang anzupassen – so entsteht ein kontinuierlicher Optimierungskreislauf.
Ressourcenbereitschaft
Geräte automatisch erkennen, heterogene Compute-Ressourcen verwalten und standardisierte Ressourcen-Pools und Spezifikationen aufbauen.
Workload-Bereitstellung
Compute-Ressourcen über Queues, Projektquoten und Scheduling-Richtlinien an Trainings-, Inferenz- und Entwicklungs-Workloads zuweisen.
Betriebsoptimierung
Ressourcenzuweisung und Betriebsrichtlinien fortlaufend optimieren – auf Basis von Auslastung, Workload-Status, Compute-, Netzwerk- und Storage-Performance, Hardwarezustand und Kostendaten.
Entwickelt für jede AI-Infrastruktur-Umgebung
Enterprise-AI-Rechenzentren
Verwalten Sie GPU-Server, Netzwerke, Storage, Flüssigkeitskühlungsinfrastruktur und Workload-Scheduling in einer Plattform, um die interne Ressourcennutzung zu verbessern.
Öffentliche Compute-Zentren
Bauen Sie Multi-Tenant-Ressourcen-Pools, Projektquoten, Workload-Queues und Nutzungsberichte auf, um Ressourcenbereitstellung und kommerziellen Betrieb zu verbessern.
Finanzdienstleistungen und Branchen mit hohen Verfügbarkeitsanforderungen
Nutzen Sie In-Band- und Out-of-Band-Erfassung, Monitoring auf Komponentenebene, Ausfall-Impact-Analysen und auditierbare Betriebsprozesse, um kritische Trainings- und Inferenzdienste zu schützen.
Telekommunikation und Multi-Site-Umgebungen
Verwalten Sie regionale Rechenzentren, verteilte Cluster, Infrastrukturressourcen und Betriebsdaten standortübergreifend zentral.
Universitäten und Forschungseinrichtungen
Verwalten Sie GPU-Anfragen, Quoten, Zuweisung, Nutzung und Ressourcenfreigabe über Forschungsteams, Abteilungen und Projekte hinweg.
Was sich ändert, wenn jeder Beschleuniger verwaltet wird
Vollständige Compute-Transparenz gewinnen
Sehen Sie GPUs, NPUs, Server, Netzwerke, Storage, Flüssigkeitskühlungsanlagen und Rack-Ressourcen über eine Plattform.
Ressourcennutzung verbessern
Reduzieren Sie Compute-Verschwendung durch Ressourcen-Pooling, Spezifikationsmanagement, Workload-Scheduling und die Identifikation ungenutzter Ressourcen.
Problemlösung beschleunigen
Nutzen Sie GPU- und Container-Korrelation zusammen mit Compute-, Netzwerk- und Storage-Analysen, um Engpässe und Business-Auswirkungen schneller zu erkennen.
Stabilität von Training und Inferenz schützen
Erkennen Sie Hardware-, Netzwerk-, Storage-, Temperatur- und Flüssigkeitskühlungsrisiken, bevor sie Workloads unterbrechen.
Eine verlässliche Betriebsdatengrundlage aufbauen
Verbinden Sie Ressourcen, Workloads, Projekte, Mitarbeitende, Kosten und Business Services, um Betriebs- und Managemententscheidungen zu unterstützen.
Sensaka AI-Infrastruktur-Lösungen entdecken
Jeden Beschleuniger sichtbar, verwaltbar, planbar und messbar machen
Die Sensaka AI-Rechenzentrums-Betriebsmanagement-Plattform hilft Organisationen, AI-Infrastruktur und heterogene Compute-Ressourcen über eine einheitliche Umgebung zu verwalten. Sie schafft einen vollständigen Betriebszyklus vom Geräte-Monitoring und GPU-Ressourcen-Scheduling bis zur Koordination von Compute, Netzwerk und Storage, Flüssigkeitskühlungs-Monitoring, CMDB, Verbrauchsmessung und Betriebsoptimierung.