| Recursos | Cantidad | Presupuesto de servicio por unidad | Total | Observación |
|---|---|---|---|---|
| IBM z17 (bastidor de mainframe) | 1 Marco | n/a | n/a | Inferencia de transacciones/AI cerca de los sistemas centrales |
| Servidor GPU (2U, 8× GPU) | 24 nodos | 2 kW | ≈ 48 kW | Formación/inferencia, imagen/vídeo/NLP |
| CPU informática (1U) | 80 nodos | 0,4 kW | ≈ 32 kW | Web/Microservicios/K8s Worker |
| Aparatos TPU/AI | 8 Aparatos | 1,2 kW | ≈ 9,6 kW | Cargas de trabajo de IA especializadas |
| Animales | Capacidad | Rendimiento | Utilice |
|---|---|---|---|
| NVMe primario (Tier 0/1) | ≈ 600 TB | ≈ 12 kW | Uso intensivo de E/S (revistas/datos) |
| SAN/NAS (bloque/archivo) | ≈ 2,5 PB | ≈ 18 kW | DB/VM almacenes/compartimentos editoriales |
| Memoria de objetos (compatible con S3) | ≈ 8 PB | ≈ 10 kW | Medios, versiones, archivos |
| Nivel de archivo (WORM/frío) | ≈ 20 PB | ≈ 6 kW | Almacenamiento a largo plazo, cumplimiento |
| Componente | Rendimiento | Tecnología | Observación |
|---|---|---|---|
| Enlaces ascendentes de tejido | 100/200/400 Gbit/s | Spine-Leaf, ECMP | Escalable horizontalmente |
| DCI Manama-Kuwait | ≥ 2× 100 Gbit/s | DWDM/MPLS (redundante) | Sincrónico/casi sincrónico por carga de trabajo |
| ICD Manama-Singapur | ≥ 2× 100 Gbit/s | Redundancia de proveedores | Almacenamiento en caché/streaming |
| Anycast/DDoS/WAF | Global | Fregado de bordes | Protección y baja latencia |
| Recursos | Interpretación | Objetivo | Sugerencia |
|---|---|---|---|
| Carriles SAI | A/B | N+1 | Doble vía |
| Generadores | N+1 | Diesel + ATS | Pruebas entre países trimestrales |
| Refrigeración | Refrigeración líquida/libre | Mejora del PUE | Contención de pasillos fríos/calientes |
| Solar/CHP (opcional) | Escalable | Sostenibilidad | Suavización de picos de carga |
| Dominio | Escala | Medida | Observación |
|---|---|---|---|
| Capacidad de la GPU | +50 % | Ampliación del clúster, bastidores adicionales | Ampliación modular |
| Memoria de objetos | +40 % | Extensiones de estanterías | Ciclo de vida/Archivo animal |
| Rendimiento DCI | +100 % | ondas 100G adicionales | Picos APAC/EMEA |
| PdP de borde | +2-3 | APAC/EMEA | Extensión Anycast |
| U | Dispositivo | Tipo/Modelo | Cantidad | Línea de alimentación (A/B) | Potencia máxima [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | Panel de conexiones A | LC/LC 144F | 1 | A | - |
| 41 | Panel de conexiones B | LC/LC 144F | 1 | B | - |
| 40 | Lomo 1 | Conmutador 40/100G 1U | 1 | A | 600 |
| 39 | Lomo 2 | Conmutador 40/100G 1U | 1 | B | 600 |
| 38 | Conmutador Mgmt | 1G/10G 1U | 1 | A | 120 |
| 37-30 | Hoja 1-8 | 25/100G ToR 1U | 8 | A/B | 8× 450 |
| 29-28 | Clúster de cortafuegos | NGFW 2U | 2 | A/B | 2× 800 |
| 27 | IDS/IPS | 1U | 1 | A | 200 |
| 26 | DDoS Edge | 1U | 1 | B | 200 |
| 25-24 | Equilibrador de carga | 2× 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| U | Dispositivo | Tipo/Modelo | Cantidad | Línea de alimentación (A/B) | Potencia máxima [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42-41 | Panel de conexiones A/B | - | 2 | A/B | - |
| 40-25 | Servidor CPU | 1U | 12 | A/B | 12× 400 |
| 24-17 | Servidor GPU (DR) | 2U | 4 | A/B | 4× 2000 |
| 16-15 | Gestión/KVM | 1U | 2 | A/B | 2× 80 |
| U | Dispositivo | Tipo/Modelo | Cantidad | Línea de alimentación (A/B) | Potencia máxima [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | Panel de conexiones | - | 1 | A/B | - |
| 41-40 | Enrutador de borde | 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| 39-38 | Interruptor de borde | 1U | 2 | A/B | 2× 200 |
| 37-34 | Nodos caché/proxy | 1U | 4 | A/B | 4× 350 |
| 33-32 | Dispositivo WAF/DDoS | 1U | 2 | A/B | 2× 300 |
| 31-28 | Pasarela de flujos | 1U | 4 | A/B | 4× 300 |
| Dominio | Valor objetivo | Observación |
|---|---|---|
| Disponibilidad | ≥ 99,999 % | Zonas redundantes, conmutación automática por error |
| OPR | ≤ 15 minutos | Journaling, replicación, instantáneas |
| RTO | ≤ 60 minutos | Runbooks, Recuperación como código |
| Seguridad | MTTD < 5 min., MTTR < 60 min. | Detección de anomalías, SOAR playbooks |
| Eficacia | Optimización del PUE | Refrigeración líquida, refrigeración libre |
El GRUPO LEGIER opera un ecosistema de centros de datos multinivel con Manama (Core), Kuwait City (AZ) y Singapur (Edge). Ofrece niveles separados pero integrados de red, computación, almacenamiento, datos, IA y seguridad. Objetivos: Alta disponibilidad, seguridad de confianza cero, baja latencia y cumplimiento demostrable. Aprobado por la Autoridad Reguladora de Telecomunicaciones (TRA) de Bahréin, el centro de datos de LEGIER utiliza tecnologías de vanguardia como componentes de IA propios, soluciones de seguridad Darktrace y tecnología de mainframe de IBM para garantizar una plataforma fiable, escalable y segura. Bahréin y Kuwait ofrecen ventajas específicas de ubicación que optimizan las operaciones. Principios rectores: Privacidad ante todo (KMS/HSM) Resistencia multizona/región Copias de seguridad entre cuentas GitOps/IaC con artefactos firmados Operación SRE con SLO y automatización (SOAR) El centro de datos de Manama está diseñado para satisfacer los exigentes requisitos de una empresa mundial de medios de comunicación: Alta disponibilidad: se consigue un tiempo de actividad del 99,999 % mediante sistemas redundantes como fuentes de alimentación dobles, generadores de reserva y hardware duplicado para garantizar la producción continua de noticias. Escalabilidad: la infraestructura puede ampliarse de forma flexible para hacer frente a volúmenes de datos y requisitos informáticos cada vez mayores, algo esencial para la producción en nueve idiomas en todo el mundo. Procesamiento y almacenamiento de datos: millones de puntos de datos de texto, imagen y vídeo se procesan y almacenan en tiempo real. Las rápidas unidades SSD y una sólida red de área de almacenamiento (SAN) garantizan la eficiencia. Soporte de IA: las potentes GPU y TPU soportan cargas de trabajo de IA complejas, como el análisis de contenidos y la traducción. Ciberseguridad: Los datos sensibles requieren una protección avanzada, que está cubierta por las tecnologías Darktrace. Casos de uso de la IA Análisis de contenidos: Tecnología: El aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) con modelos como BERT analizan textos, categorizan contenidos y extraen información relevante. Ventajas: Acelera el procesamiento de noticias y mejora la precisión, por ejemplo, reconociendo tendencias o temas clave. Sistemas de recomendación: Tecnología: El aprendizaje automático con filtrado colaborativo y redes neuronales personaliza los contenidos para los lectores. Ventajas: Aumenta la fidelidad de los usuarios mediante recomendaciones de lectura personalizadas, por ejemplo para contenidos específicos de una región o idioma. Informes automatizados: Tecnología: los modelos generativos de IA, como GPT, crean informes rutinarios, por ejemplo sobre el tiempo o los resultados deportivos. Ventajas: Libera a los redactores para que puedan centrarse en el periodismo de investigación o en análisis complejos. Traducciones en tiempo real: Tecnología: herramientas de IA como DeepL o modelos propios traducen contenidos a nueve idiomas en tiempo real. Ventajas: Permite la publicación instantánea de noticias globales, una ventaja clave para los 115 periódicos. Reconocimiento de imágenes y vídeos: Tecnología: las redes neuronales convolucionales (CNN) etiquetan y clasifican automáticamente los contenidos visuales. Ventajas: Acelera la publicación de contenidos multimedia mediante la creación automática de metadatos.
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