可组合架构可实现更具适应性和响应性的AI生态系统和IT资源交付。

新兴技术和数字化需求远远超出传统数据中心的计算、存储和网络能力。

而可组合成架构的模块化、灵活的性质使IT团队能够简化新技术集成到堆栈中。借助可组合架构，管理员可以在不影响IT系统的其余部分的情况下交换和重复使用独立的、API驱动的模块。

下面让我们了解可组合架构如何最大化资源利用率、降低AI部署CapEx/OpEx、简化IT管理和支持多样化的工作负载。

可组合性：关键优势

如今，企业越来越努力地维持动态、数据密集型和不断发展的现代工作负载。这里的困难通常在于孤岛式资源和碎片化的数据限制。然而，管理员、分析师和工程师可以使用可组合架构来改进他们的管理任务，并执行智能工作负载所需的广泛数据分析，例如机器学习（ML）培训和LLM集成。可组合性也显著降低性能延迟。

可扩展性

随着业务需求的变化，企业需要按需可扩展性和方法将IT基础设施分组到共享资源池，以加快交付速度。Gartner的研究发现，到2026年，在新功能部署速度方面，采用可组合架构的企业将超越竞争对手80%。这包括更快的配置、应用程序开发中的代码可重用性以及单个和多个组件测试和性能验证等优势。

适应性

高密度计算的机架式方法适用于传统数据中心的可预测工作负载。然而，在数字时代，IT基础设施必须在纳秒级进行适应和响应，以支持AI工作负载。可组合架构使企业能够更快地采用这些变革性技术和面向未来的基础设施，以提供从本地AI到量子计算等新兴用例所需的高吞吐量性能。

成本效益

可组合资源效率和最大利用率也可以降低长期成本。例如，企业可以通过进一步定制AI和机器学习部署来减少OpEx，例如替换单个组件和重新集成与数据摄取、代理AI、模型评估和性能监控相关的替代模块。

最大化AI工作负载

低效的IT处理会减慢机器学习训练的速度，导致推理滞后，并对AI的整体生产力产生负面影响。可组合性抵消了这些低效率，并通过提供大规模的并行计算潜力、独立扩展和GPU加速来最大化AI工作负载。使用可组合API的组件通信确保了跨多个服务和平台的集成和互操作性。

AI工作负载需要即时硬件重新配置和动态、即时的资源配置。统一的开放API作为微服务之间的连接组织，确保程序化的IT控制。他们还为不同项目提供灵活的管理，在技术人员重新安排或添加新组件时减少停机时间。可组合架构中的高可重复使用性也意味着管理员和工程师可以在多个部署中快速重新利用组件，从而节省时间并进一步节省资源。

过渡方法和挑战

将传统IT基础设施迁移到可组合架构中涉及将整体和孤岛计算、存储和网络分解为独立组件，管理员可以通过软件进行编排和管理。

企业以从三种过渡方法中进行选择：将API转换为中央集线器、替换整个遗留堆栈或逐步弃用遗留堆栈。

转换API

IT 团队还可以选择一个替换模型，该模型提供 API 优先转换，并设置中央枢纽，用于管理所有组件通信。这种方法整合了新旧技术，同时保持了整体结构。

替换遗留堆栈

小公司和初创企业的工程师和IT团队可以采用重新构建平台的方法，该方法涉及用云原生模块化元素整体替换传统堆栈功能。快速和高风险的全面重新平台需要在整个过渡过程中保持业务连续性，这可能难以维护，并破坏运营。

逐步弃用遗留堆栈

过渡到可组合架构的更渐进的方法是逐步弃用，并用模块化服务替换遗留堆栈的每个部分。IT团队更换传统设备，直到整个基础设施变得可组合。

可组合性的战略必要性

对于高效和高性能AI和ML部署及新兴技术，虽然模块化方法至关重要，但它也可能给测试、安全和工作流程带来挑战。

整合多种服务、管理供应商关系和处理不可预见的技术债务，这需要大量的IT资源和可观的CapEx/OpEx。为了衡量部署有效性，IT团队必须对很多具有不断变化的配置的独立动态组件进行全面的测试和标准化QA。

多个组件依赖于不同的来源，例如数据库、存储池、物联网和云，并且具有可能造成漏洞的独特安全要求。各种规模的企业都需要知识渊博的IT团队和安全专家，以确保在整个基础设施中进行定期评估和漏洞扫描。

全面的网络安全应包括端到端加密、密封访问控制、用户和设备身份验证以及全面的数据保护和政策。数据还应在所有组件中保持一致和准确。如果没有这种保证，内容的完整性和可靠性可能会下降，影响响应、机器学习培训、模型推理和创新。