| リソース | 数量 | 一台当たりのサービス予算 | 合計 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| IBM z17(メインフレームフレーム) | 1フレーム | 該当なし | 該当なし | 基幹システム付近のトランザクション/AI推論 |
| GPUサーバー(2U、8×GPU) | 24ノード | 2 kW | ≈ 48 kW | トレーニング/推論、画像/ビデオ/NLP |
| CPUコンピュート(1U) | 80ノード | 0.4 kW | ≈ 32 kW | ウェブ/マイクロサービス/K8sワーカー |
| TPU/AIアプライアンス | 8 アプライアンス | 1.2 kW | ≈ 9.6 kW | 特殊なAIワークロード |
| 動物 | 定員 | パフォーマンス | 用途 |
|---|---|---|---|
| NVMeプライマリ(ティア0/1) | ≈ 600 TB | ≈ 12 kW | I/O集約型(ジャーナル/ホットデータ) |
| SAN/NAS(ブロック/ファイル) | ≈ 2.5 PB | ≈ 18 kW | DB/VMストア/編集用シェア |
| オブジェクトメモリ(S3互換) | ≈ 8 PB | ≈ 10kW | メディア、バージョン、アーカイブ |
| アーカイブ層(WORM/コールド) | ≈ 20 PB | ≈ 6 kW | 長期保管、コンプライアンス |
| コンポーネント | スループット | テクノロジー | 備考 |
|---|---|---|---|
| ファブリック・アップリンク | 100/200/400 Gビット/秒 | スパインリーフ, ECMP | 水平方向に拡張可能 |
| マナーマ・クウェートDCI | ≥ 2× 100 Gbit/s | DWDM/MPLS(冗長構成) | ワークロードごとの同期/準同期 |
| マナーマ-シンガポールDCI | ≥ 2× 100 Gbit/s | プロバイダーの冗長性 | エッジ・キャッシング/ストリーミング |
| エニーキャスト/DDoS/WAF | グローバル | エッジスクラビング | 保護と低遅延 |
| リソース | 解釈 | ゴール | ヒント |
|---|---|---|---|
| UPSレール | A/B | N+1 | デュアルパス |
| 発電機 | N+1 | ディーゼル+ATS | 四半期ごとのクロスカントリーテスト |
| 冷却 | 液冷/自由冷却 | PUE改善 | コールド/ホット通路の封じ込め |
| ソーラー/CHP(オプション) | スケーラブル | 持続可能性 | ピーク負荷の平滑化 |
| ドメイン | スケーリング | 測定 | 備考 |
|---|---|---|---|
| GPU容量 | +50 % | クラスタ拡張、追加ラック | モジュール式拡張 |
| オブジェクトメモリー | +40 % | シェルフエクステンション | ライフサイクル/アーカイブ動物 |
| DCIスループット | +100 % | 追加100G波 | APAC/EMEAのピーク |
| エッジPoP | +2-3 | APAC/EMEA | エニーキャスト・エクステンション |
| U | 装置 | タイプ/モデル | 数量 | 供給ライン(A/B) | 最大出力 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | パッチパネルA | LC/LC 144F | 1 | A | - |
| 41 | パッチパネルB | LC/LC 144F | 1 | B | - |
| 40 | 背骨 1 | 40/100Gスイッチ 1U | 1 | A | 600 |
| 39 | 背骨 2 | 40/100Gスイッチ 1U | 1 | B | 600 |
| 38 | Mgmt-Switch | 1G/10G 1U | 1 | A | 120 |
| 37-30 | リーフ1-8 | 25/100G ToR 1U | 8 | A/B | 8× 450 |
| 29-28 | ファイアウォールクラスター | NGFW 2U | 2 | A/B | 2× 800 |
| 27 | IDS/IPS | 1U | 1 | A | 200 |
| 26 | DDoSエッジ | 1U | 1 | B | 200 |
| 25-24 | ロードバランサー | 2× 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| U | 装置 | タイプ/モデル | 数量 | 供給ライン(A/B) | 最大出力 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42-41 | パッチパネルA/B | - | 2 | A/B | - |
| 40-25 | CPUサーバー | 1U | 12 | A/B | 12× 400 |
| 24-17 | GPUサーバー(DR) | 2U | 4 | A/B | 4× 2000 |
| 16-15 | 管理/KVM | 1U | 2 | A/B | 2× 80 |
| U | 装置 | タイプ/モデル | 数量 | 供給ライン(A/B) | 最大出力 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | パッチパネル | - | 1 | A/B | - |
| 41-40 | エッジルーター | 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| 39-38 | エッジスイッチ | 1U | 2 | A/B | 2× 200 |
| 37-34 | キャッシュ/プロキシノード | 1U | 4 | A/B | 4× 350 |
| 33-32 | WAF/DDoSアプライアンス | 1U | 2 | A/B | 2× 300 |
| 31-28 | ストリームゲートウェイ | 1U | 4 | A/B | 4× 300 |
| ドメイン | 目標値 | 備考 |
|---|---|---|
| 空室状況 | ≥ 99.999 % | 冗長ゾーン、自動フェイルオーバー |
| RPO | ≤ 15分 | ジャーナリング、レプリケーション、スナップショット |
| RTO | ≤ 60分 | ランブック、リカバリー・アズ・コード |
| セキュリティ | MTTD<5分、MTTR<60分。 | 異常検知、SOARプレイブック |
| 効率性 | PUE最適化 | 液冷、フリークーリング |
レジェールグループは、マナーマ(コア)、クウェートシティ(AZ)、シンガポール(エッジ)の多層データセンター・エコシステムを運営している。ネットワーク、コンピュート、ストレージ、データ、AI、セキュリティの各層を分離しながらも統合して提供している。 目標高可用性、ゼロ・トラスト・セキュリティ、低レイテンシー、実証可能なコンプライアンス。 バーレーンの電気通信規制庁(TRA)の認可を受けたレジャーのデータセンターは、独自のAIコンポーネント、Darktraceセキュリティ・ソリューション、IBMメインフレーム・テクノロジーなどの最先端技術を採用し、信頼性、拡張性、安全性の高いプラットフォームを実現しています。バーレーンとクウェートには、オペレーションを最適化する特有の立地メリットがあります。 指針 プライバシー・ファースト(KMS/HSM) マルチAZ/リージョンの回復力 クロスアカウント・バックアップ 署名付き成果物によるGitOps/IaC SLOと自動化(SOAR)によるSRE運用 マナマのデータセンターは、グローバルなメディア企業の厳しい要件を満たすように設計されています: 高可用性:二重電源、バックアップ発電機、ミラーリングされたハードウェアなどの冗長システムにより、99.999 %の稼働率を達成し、継続的なニュース制作を保証。 拡張性:インフラは、データ量やコンピューティング要件の増加に柔軟に対応できるよう拡張可能です。 データ処理とストレージ:何百万ものテキスト、画像、ビデオデータをリアルタイムで処理し、保存します。高速SSDと堅牢なストレージ・エリア・ネットワーク(SAN)が効率性を保証します。 AIサポート: 強力なGPUとTPUが、コンテンツ分析や翻訳などの複雑なAIワークロードをサポートします。 サイバーセキュリティ: 機密データには高度な保護が必要であり、Darktraceテクノロジーがこれをカバーします。 AIの使用例 コンテンツ分析 テクノロジー: BERTなどのモデルによるディープラーニングと自然言語処理(NLP)は、テキストを分析し、コンテンツを分類し、関連情報を抽出します。 メリットニュース処理をスピードアップし、トレンドや重要なトピックを認識するなど精度を向上させる。 推薦システム テクノロジー:協調フィルタリングとニューラルネットワークによる機械学習が、読者向けにコンテンツをパーソナライズする。 メリット地域や言語に特化したコンテンツなど、カスタマイズされた読書推奨により、ユーザー・ロイヤルティを高める。 自動レポート: テクノロジー:GPTのような生成的AIモデルが、天気予報やスポーツの結果など、日常的なレポートを作成する。 メリット編集者は調査報道や複雑な分析に専念できる。 リアルタイム翻訳: テクノロジー: DeepLなどのAIツールや独自のモデルが、コンテンツをリアルタイムで9言語に翻訳。 メリット115の新聞社にとって重要な利点である、グローバルニュースの即時掲載が可能になる。 画像・動画認識: テクノロジー:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ビジュアルコンテンツに自動的にタグ付けし、評価する。 メリットメタデータの自動作成により、マルチメディア・コンテンツの公開を加速。
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