سازمانها امروز فقط به چند ماشین مجازی ساده برای اجرای سرویسهای سنتی نیاز ندارند؛ آنها میخواهند مدلهای هوش مصنوعی، تحلیل دادههای حجیم و سرویسهای هوشمند را در همان زیرساختی اجرا کنند که سالها روی آن سرمایهگذاری کردهاند. Vmware ا ین نیاز را بهخوبی تشخیص داده و رویکرد خود را از «پلتفرم صرفاً مجازیسازی» به زیرساخت AI‑Native تغییر داده است. نتیجه این تغییر، اضافه شدن قابلیتهای جدید در حوزه GPU، سرویسهای Private AI و ابزارهای مانیتورینگ هوشمند است که به تیمهای IT کمک میکند. بدون ترک اکوسیستم VMware، وارد دنیای AI/ML شوند.
GPU و vGPU در بستر VMware
برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داشتن GPU قدرتمند مهمتر از خود CPU است؛ به همین دلیل VMware در نسخههای جدید vSphere و VMware Cloud Foundation پشتیبانی از کارتهای GPU جدید NVIDIA و AMD را بهصورت جدی گسترش داده است. این پشتیبانی هم در قالب GPU Passthrough اختصاص مستقیم GPU به یک VM و هم در قالب vGPU تقسیم یک GPU بین چند VM ارائه میشود تا سازمان بتواند بسته به نوع بار کاری، منابع را منعطف مدیریت کند.
در نسلهای جدید، مفاهیمی مثل Device Groups و پشتیبانی از معماریهایی مانند NVIDIA Blackwell و AMD Instinct باعث شده اجرای سناریوهایی مانند آموزش مدلهای بزرگ، RAG در مقیاس سازمانی و شبیهسازیهای پیچیده در دل همان Private Cloud مبتنی بر VMware ممکن شود. این یعنی اگر دیتاسنتر شما از قبل روی vSphere و VCF بنا شده، برای ورود به دنیای AI لازم نیست همهچیز را از صفر روی یک پلتفرم جدید بسازید؛ کافی است GPU مناسب تهیه کنید و از قابلیتهای جدید vSphere و VCF استفاده کنید.
ویدیوهای بیشتر درباره VMware
VMware Private AI: هوش مصنوعی خصوصی در دیتاسنتر سازمان
یکی از کلیدواژههای مهم جدید در این فضا VMware Private AIاست؛ مفهومی که هدف آن اجرای مدلها و عاملهای هوش مصنوعی در محیطهای خصوصی و تحت کنترل خود سازمان است، نه روی سرویسهای عمومی ابری. در نسخههای جدید VMware Cloud Foundation 9، سرویسهای Private AI در خود این پلتفرم ادغام شدهاند و امکاناتی مانند Model Store، Runtime برای اجرای مدل،Vector Database و ابزار ساخت Agentهای مبتنی بر دادههای سازمان را فراهم میکنند.
مزیت اصلی این رویکرد این است که دادههای حساس سازمان (مثل اسناد داخلی، دانش فنی، دادههای کاربران) در داخل دیتاسنتر یا Cloud خصوصی خودتان باقی میماند، اما همچنان میتوانید مدلهای زبانی بزرگ و عاملهای هوشمند را روی همان داده اجرا کنید. در عمل، VMware با Private AI تلاش میکند جایگزینی سازمانی برای سرویسهای AI عمومی ارائه کند؛ چیزی که با الزامات حاکمیت داده، حریم خصوصی و الزامات قانونی در سازمانهای بزرگ سازگارتر است.
بیشتر بخوانید: آسیبپذیریهای حیاتی VMware و Veeam، چکلیست امنیتی زمان بحران
مانیتورینگ هوشمند و AIOps در VMware
در دنیای سنتی، مانیتورینگ زیرساخت یعنی جمعآوری متریکها و نمایش آنها در داشبوردها، و تشخیص مشکل بیشتر به تجربه ادمین وابسته بود. ابزارهای جدید VMware در خانواده vRealize/Aria این مدل را به سمت AIOps بردهاند؛ یعنی استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل خودکار رفتار سیستم. این ابزارها با تحلیل متریکها، لاگها و الگوهای عملکردی، رفتار عادی هر سرویس را یاد میگیرند و در صورت مشاهده انحراف معنادار، قبل از وقوع Crash یا افت شدید کارایی هشدار میدهند.
کاربرد دیگر این الگوریتمها در پیشبینی ظرفیت است؛ مثلاً سیستم میتواند بر اساس روند مصرف CPU، RAM، Storage و GPU در هفتهها و ماههای گذشته، زمان تقریبی اشباع منابع را پیشبینی کند و به تیم IT پیشنهادهایی برای ارتقا یا بهینهسازی ارائه دهد. این نوع مانیتورینگ هوشمند، بار ذهنی تیم عملیات را کاهش میدهد و کمک میکند به جای واکنش به بحران، به صورت پیشدستانه عمل کنند؛ چیزی که در محیطهای پیچیده مبتنی بر VMware با صدها یا هزاران VM حیاتی است.
نقش هوش مصنوعی در بهرهوری تیمهای IT
هوش مصنوعی در VMware فقط در لایه زیرساخت و مانیتورینگ حضور ندارد؛ بلکه بهتدریج به ابزارهای کمکی مثل چتباتهای پشتیبانی و راهنمای هوشمند نیز وارد شده است. به عنوان نمونه، دستیارهای هوشمندی معرفی شدهاند که روی پایگاه دانش VMware و مستندات رسمی آموزش دیدهاند و میتوانند در تشخیص و رفع مشکلات پیچیده به ادمینها کمک کنند. این دستیارها قادرند براساس Context محیط شما، پیشنهادهای دقیقتر برای تنظیمات، عیبیابی و بهینهسازی ارائه دهند و زمان لازم برای حل Incidentها را کاهش دهند.
جهت مشاوره رایگان و یا راه اندازی زیرساخت مجازی سازی دیتاسنتر با کارشناسان شرکت APK تماس بگیرید. |
در کنار این، ادغام AI با ابزارهای Automation و Infrastructure as Code باعث شده فرآیندهایی مثل Provision کردن VMها، تنظیم شبکه، اعمالPolicy های امنیتی و حتی ایجادPipeline های داده برای مدلهای AI تا حد زیادی خودکار شوند. نتیجه نهایی، افزایش چابکی تیمهایIT، کاهش خطاهای انسانی و امکان تمرکز بیشتر متخصصان روی طراحی معماری و بهبود سرویسها به جای کارهای تکراری روزمره است.
سناریوهای واقعی استفاده از AI و AIOps در VMware
برای ملموس شدن کاربردها، میتوان چند سناریوی رایج را در نظر گرفت. در یک سازمان مالی، مدلهای شناسایی تقلب و تحلیل ریسک روی GPU سرورهای مبتنی بر vSphere اجرا میشوند، در حالیکه ابزارهای Aria Operations به صورت هوشمند سلامت این بارهای کاری را پایش کرده و هرگونه تأخیر غیرعادی در پردازش تراکنشها را شناسایی میکنند. در یک محیط صنعتی یا IoT، دادههای حسگرها روی Edge Nodeهای مبتنی بر ESXi پردازش اولیه میشوند، مدلهای AI برای تشخیص خطاهای احتمالی تجهیزات اجرا میشوند و سیستم مانیتورینگ با تشخیص الگوهای غیرعادی، تیم نگهداری را از وقوع خرابی بزرگ پیش از اتفاق مطلع میکند.
در حوزه آموزش و تحقیق، دانشگاهها و مراکز تحقیقاتی میتوانند چندین تیم تحقیقاتی را روی یک کلاستر مشترک VMware با GPUهای قدرتمند میزبانی کنند؛ هر تیم VMها یا Containerهای خود را دارد، اما با استفاده از vGPU منابع گرافیکی به شکل منصفانه بین آنها تقسیم میشود. در همه این سناریوها، نقطه مشترک این است که VMware بستر مدیریت منابع، جداسازی، امنیت و مانیتورینگ هوشمند را فراهم میکند، و هوش مصنوعی روی همین بستر اجرا میشود نه در یک جزیره جداگانه.
بیشتر بخوانید: معماری و نقش راهکارهای VMware در بهینهسازی زیرساختهای فناوری اطلاعات سازمانی
AIOps در VMware؛ پل ورود زیرساختهای سنتی به دنیای AI‑Native
برای مدیران و متخصصان زیرساخت، پیام اصلی این است که VMware در حال تبدیل شدن به یک پلتفرم AI‑Native است که هم اجرای مدلهای هوش مصنوعی را سادهتر میکند و هم با مانیتورینگ هوشمند و AIOps، مدیریت زیرساخت را هوشمندتر میسازد. اگر سازمانی امروز روی vSphere ،VMware Cloud Foundation و ابزارهای Aria سرمایهگذاری کرده، میتواند با افزودن GPU مناسب و فعال کردن سرویسهای Private AI، بدون مهاجرت پرهزینه، وارد دنیای AI/ML شود و از مزیت دادههای داخلی خود حداکثر استفاده را ببرد.
سه نکته کلیدی ارزشمند
نکته اول: GPU و vGPU در VMware امکان اجرای بارهای سنگین AI/ML را در همان زیرساخت فعلی فراهم میکند؛ نکته دوم: ابزارهای مانیتورینگ هوشمند با AIOps ریسک و هزینه مدیریت محیط را کاهش میدهند؛ و سوم، رویکرد Private AI به سازمان اجازه میدهد بدون به خطر انداختن حاکمیت داده، از مزایای هوش مصنوعی بهرهمند شود. با برجسته کردن این محورها در سایت، مخاطب شما متوجه میشود که VMware دیگر فقط یک Hypervisor سنتی نیست، بلکه بستری استراتژیک برای نسل جدید سرویسهای هوشمند سازمانی است.
