دراسات الحالة

البنية التحتية السيادية في التطبيق العملي.

كيف تدير مراكز البيانات ومزوّدو الخدمات والمؤسسات أعباء العمل الإنتاجية على منصة Awanio — من الخروج من VMware إلى السحابات العامة ذات العلامة التجارية الخاصة.

السيناريوهات أدناه تمثل عمليات نشر Awanio النموذجية. أسماء العملاء محجوبة.

sync_alt الخروج من VMWARE

مزوّد استضافة إقليمي

مغادرة vSphere دون التخلي عن أساليب العمل المألوفة

التحدي

واجه مزوّد استضافة يشغّل مئات الأجهزة الافتراضية عبر عدة عناقيد ESXi تكاليف تجديد باهظة لكل نواة بعد تغييرات ترخيص VMware. كان لدى فريق العمليات خبرة عقد كامل مع vCenter ولا رغبة لديه في مشروع إعادة هيكلة مربك.

الحل

نشر المزوّد Vapor كطبقة hypervisor و Cockpit للإدارة المركزية، ثم استخدم Condensa مع تقنية Changed Block Tracking لنقل أعباء العمل تدريجيًا — بنسخ الأجهزة الافتراضية في الخلفية والتحويل لكل مستأجر خلال نوافذ مجدولة.

Vapor Cockpit Condensa

النتائج

check_circle

الجزء الأكبر

من إنفاق التراخيص أُلغي بعد الخروج من دورة التجديد

check_circle

لكل مستأجر

نوافذ تحويل بدلاً من ترحيل واحد دفعة واحدة

check_circle

شبه معدوم

التدريب الإضافي المطلوب لفريق العمليات

dns سحابة بعلامة تجارية خاصة

مشغّل اتصالات

إطلاق سحابة عامة بعلامة تجارية خاصة على بنية تحتية سيادية

التحدي

أراد مشغّل اتصالات بيع خدمات IaaS لعملاء المؤسسات تحت علامته التجارية الخاصة، مع ضمان بقاء البيانات داخل البلاد. وقُدّر بناء بوابة خدمة ذاتية وفوترة وعزل مستأجرين من الصفر بسنوات لا بأشهر.

الحل

باستخدام منصة Cloud Enabler Platform (CEP)، أطلق المشغّل وحدة تحكم سحابية بعلامة تجارية خاصة فوق مراكز بياناته — توفير أجهزة افتراضية بخدمة ذاتية، وعزل مستأجرين على مستوى المشاريع، وفوترة آلية، وكلها تعمل على Kubernetes مع KubeVirt.

Cloud Enabler Platform

النتائج

check_circle

أشهر

من الانطلاق إلى سحابة قابلة للبيع بعلامة تجارية

check_circle

داخل البلاد

إقامة البيانات لكل أعباء عمل المستأجرين

check_circle

خدمة ذاتية

للتوفير دون تذاكر تشغيلية

smart_toy عمليات مدعومة بالذكاء الاصطناعي

الخدمات المالية

تشغيل Kubernetes متعدد العناقيد بفريق منصة صغير

التحدي

كانت شركة خدمات مالية تشغّل أعباء عمل عبر عدة عناقيد Kubernetes بفريق منصة صغير. استهلكت التشخيصات الروتينية وأسئلة السعة وقت الهندسة، ومنعت قواعد الامتثال إرسال بيانات العناقيد إلى خدمات ذكاء اصطناعي خارجية.

الحل

منح KudashAI الفريق وحدة تحكم واحدة لجميع العناقيد مع مساعدة ذكاء اصطناعي بنهج خطّط-نفّذ-تحقّق. وأبقى دعم نماذج LLM المحلية كل موجه وتفاصيل العناقيد داخل شبكتهم الخاصة، بما يلبي متطلبات الامتثال.

KudashAI

النتائج

check_circle

وحدة تحكم واحدة

لكل العناقيد بدلاً من التنقل بين الأدوات

check_circle

داخل المنشأة

مساعدة ذكاء اصطناعي دون خروج البيانات من الشبكة

check_circle

أسرع

في تشخيص الحوادث لمشكلات العناقيد الروتينية

اكتب دراسة الحالة التالية معنا

أخبرنا عن بنيتك التحتية وسنرسم لك ملامح الترحيل أو النشر الجديد.

اقرأ الوثائق