ИТ-инфраструктура для научных исследований: от лабораторной установки до вычислительного кластера

Построение надежной и производительной IT-среды для НИИ, исследовательских центров и лабораторий требует глубокого понимания как технологических задач (обработка экспериментальных данных, моделирование, HPC), так и специфики организации научного процесса. Мы проектируем решения, где оборудование становится инструментом для открытий, а не ограничением.

Архитектурные решения под тип исследовательских задач

Научные workload кардинально различаются. Неправильный выбор архитектуры ведет к потерям бюджета и времени исследований.

1. Высокопроизводительные вычисления (HPC) и Big Data

Задача: Обработка данных с экспериментальных установок (синхротроны, томографы), геномные исследования, климатическое моделирование.
Технические аспекты: Подбор конфигурации вычислительных кластеров с балансом CPU/GPU, учетом требований к межпроцессорному взаимодействию (InfiniBand), иерархическим хранением данных (от высокоскоростных NVMe-массивов для «горячих» данных до ленточных библиотек для архивации). Расчет эффективности PUE для ЦОД.

2. Системы сбора и оперативного анализа данных (real-time)

Задача: Управление экспериментом, сбор данных с датчиков в режиме реального времени, предварительная обработка.
Технические аспекты: Развертывание отказоустойчиких серверных решений (например, на базе HPE Synergy или Dell PowerEdge) с низкой задержкой и высокой доступностью. Интеграция с промышленными сетями и системами АСУ ТП. Вопросы временной синхронизации (PTP).

3. Защищенные сегменты для работы с гостайной и КИ

Задача: Создание изолированных АСУ ТП или рабочих станций для проектов, связанных с государственной тайной или критической информацией (КИ).
Технические аспекты: Поставка полностью российских решений («Ядро», «Гравитон»), внесенных в реестр Минпромторга, с сертифицированным ПО (ОС, СУБД). Проектирование физически изолированных сетей, систем вентиляции и электропитания в соответствии с требованиями ФСТЭК и ФСБ.

Есть сложный проект?
Закажите обратный звонок, и наш технический специалист свяжется с вами для детального обсуждения.

Заказать

Ключевые инженерные и нормативные вызовы в научной среде

Энергоэффективность и охлаждение: Плотность размещения в HPC-кластерах может превышать 40 кВт на стойку. Мы рассчитываем необходимую мощность, охлаждение (включая жидкостное) и заключаем соглашения с энергоснабжающими организациями.
Жизненный цикл и масштабируемость: Научные проекты длятся годы. Архитектура должна позволять наращивать мощности без остановки текущих расчетов (масштабирование «вширь»). Мы закладываем 20-30% резерва по питанию, охлаждению и сетевым портам.
Вопросы лицензирования ПО: Специфика лицензий для исследовательского софта (MATLAB, Ansys, компиляторы). Консультации по оптимизации лицензионных затрат, в том числе при переходе на российское ПО (РЕД База Данных для научных данных).
Участие в грантах и федеральных программах: Помощь в технической части заявок на гранты (РНФ, РФФИ) и федеральные программы («Приоритет-2030»), включая обоснование бюджета на оборудование.

Этапы проектирования и реализации

Технический диалог: Совместно с вашими учеными и инженерами анализируем характер расчетов, объемы данных, ПО, требования к задержкам и доступности. Определяем технико-экономическое обоснование (ТЭО).
Стендовые испытания (Proof of Concept): При необходимости организуем тестовые запуски ключевых задач на предлагаемых конфигурациях, чтобы подтвердить производительность и совместимость.
Поэтапная поставка и ввод в эксплуатацию: Для многолетних проектов возможна поставка и ввод мощностей очередями, с интеграцией в существующую среду.
Мониторинг и поддержка: Настройка систем мониторинга производительности кластера, предсказательного обслуживания, заключение договора на поддержку с гарантией времени реакции для критичных систем.

Типичные ошибки при самостоятельном проектировании

На основе нашего опыта: недостаточное внимание к пропускной способности сети хранения данных (Storage Network), что создает «бутылочное горлышко» для HPC-систем; выбор серверов без учета оптимизации под конкретные библиотеки (например, Intel MKL); недооценка затрат на обслуживание и обновление кластера. Мы проводим аудит существующих решений и даем рекомендации по их развитию.

Для IT-специалистов и руководителей проектов в НИИ:
запросите пример технического задания (ТЗ) на поставку вычислительного кластера для научных расчетов, а также памятку по ключевым вопросам для обсуждения с вендорами.
Это поможет сформулировать требования и избежать типичных ошибок при закупке.

Запросить