| 리소스 | 수량 | 단위당 서비스 예산 | 합계 | 발언 |
|---|---|---|---|---|
| IBM z17(메인프레임 프레임) | 1 프레임 | n/a | n/a | 핵심 시스템 근처의 트랜잭션/AI 추론 |
| GPU 서버(2U, 8× GPU) | 24개 노드 | 2kW | ≈ 48kW | 학습/추론, 이미지/비디오/NLP |
| CPU 컴퓨팅(1U) | 80개 노드 | 0.4 kW | ≈ 32kW | 웹/마이크로서비스/K8s 워커 |
| TPU/AI 가전 | 8 어플라이언스 | 1.2kW | ≈ 9.6 kW | 전문화된 AI 워크로드 |
| 동물 | 용량 | 성능 | 사용 |
|---|---|---|---|
| NVMe 기본(계층 0/1) | ≈ 600TB | ≈ 12kW | I/O 집약적(저널/핫데이터) |
| SAN/NAS(블록/파일) | ≈ 2.5 PB | ≈ 18kW | DB/VM 저장소/편집 공유 |
| 객체 메모리(S3 호환) | ≈ 8 PB | ≈ 10kW | 미디어, 버전, 아카이브 |
| 아카이브 계층(WORM/Cold) | ≈ 20 PB | ≈ 6 kW | 장기 보관, 규정 준수 |
| 구성 요소 | 처리량 | 기술 | 발언 |
|---|---|---|---|
| 패브릭 업링크 | 100/200/400 Gbit/s | 스파인-리프, ECMP | 수평적 확장성 |
| DCI 마나마-쿠웨이트 | ≥ 2× 100Gbit/s 이상 | DWDM/MPLS(이중화) | 워크로드별 동기식/동시 근사화 |
| DCI 마나마-싱가포르 | ≥ 2× 100Gbit/s 이상 | 공급자 중복성 | 엣지 캐싱/스트리밍 |
| Anycast/DDoS/WAF | 글로벌 | 가장자리 스크러빙 | 보호 및 짧은 지연 시간 |
| 리소스 | 해석 | 목표 | 힌트 |
|---|---|---|---|
| UPS 레일 | A/B | N+1 | 이중 경로 |
| 발전기 | N+1 | 디젤 + ATS | 분기별 크로스 컨트리 테스트 |
| 냉각 | 액체/자유 냉각 | PUE 개선 | 냉/온 통로 봉쇄 |
| 태양열/CHP(선택 사항) | 확장성 | 지속 가능성 | 최대 부하 평활화 |
| 도메인 | 스케일링 | 측정 | 발언 |
|---|---|---|---|
| GPU 용량 | +50 % | 클러스터 확장, 추가 랙 | 모듈식 확장 |
| 객체 메모리 | +40 % | 선반 확장 | 라이프사이클/동물 보관 |
| DCI 처리량 | +100 % | 추가 100G 웨이브 | APAC/EMEA 피크 |
| 엣지 PoP | +2-3 | APAC/EMEA | 애니캐스트 확장 |
| U | 장치 | 유형/모델 | 수량 | 공급 라인(A/B) | 최대 전력 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | 패치 패널 A | LC/LC 144F | 1 | A | - |
| 41 | 패치 패널 B | LC/LC 144F | 1 | B | - |
| 40 | 스파인 1 | 40/100G 스위치 1U | 1 | A | 600 |
| 39 | 스파인 2 | 40/100G 스위치 1U | 1 | B | 600 |
| 38 | 관리 스위치 | 1G/10G 1U | 1 | A | 120 |
| 37-30 | 잎 1-8 | 25/100G ToR 1U | 8 | A/B | 8× 450 |
| 29-28 | 방화벽 클러스터 | NGFW 2U | 2 | A/B | 2× 800 |
| 27 | IDS/IPS | 1U | 1 | A | 200 |
| 26 | DDoS 엣지 | 1U | 1 | B | 200 |
| 25-24 | 로드 밸런서 | 2× 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| U | 장치 | 유형/모델 | 수량 | 공급 라인(A/B) | 최대 전력 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42-41 | 패치 패널 A/B | - | 2 | A/B | - |
| 40-25 | CPU 서버 | 1U | 12 | A/B | 12× 400 |
| 24-17 | GPU 서버(DR) | 2U | 4 | A/B | 4× 2000 |
| 16-15 | 관리/KVM | 1U | 2 | A/B | 2× 80 |
| U | 장치 | 유형/모델 | 수량 | 공급 라인(A/B) | 최대 전력 [W] |
|---|---|---|---|---|---|
| 42 | 패치 패널 | - | 1 | A/B | - |
| 41-40 | 엣지 라우터 | 1U | 2 | A/B | 2× 250 |
| 39-38 | 엣지 스위치 | 1U | 2 | A/B | 2× 200 |
| 37-34 | 캐시/프록시 노드 | 1U | 4 | A/B | 4× 350 |
| 33-32 | WAF/DDoS 어플라이언스 | 1U | 2 | A/B | 2× 300 |
| 31-28 | 스트림 게이트웨이 | 1U | 4 | A/B | 4× 300 |
| 도메인 | 목표 값 | 발언 |
|---|---|---|
| 가용성 | ≥ 99.999 % | 중복 영역, 자동 페일오버 |
| RPO | ≤ 15분 이내 | 저널링, 복제, 스냅샷 |
| RTO | ≤ 60분 이내 | 런북, 코드형 복구 |
| 보안 | MTTD <5분, MTTR <60분. | 이상 징후 탐지, SOAR 플레이북 |
| 효율성 | PUE 최적화 | 액체 냉각, 자유 냉각 |
레지어 그룹은 마나마(코어), 쿠웨이트시티(AZ), 싱가포르(엣지)에서 다계층 데이터센터 에코시스템을 운영합니다. 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터, AI 및 보안을 위한 개별적이면서도 통합된 티어를 제공합니다. 목표: 고가용성, 제로 트러스트 보안, 짧은 지연 시간, 입증 가능한 규정 준수. 바레인 통신규제청(TRA)의 승인을 받은 LEGIER 데이터 센터는 독점적인 AI 구성 요소, Darktrace 보안 솔루션, IBM 메인프레임 기술 등 최첨단 기술을 사용하여 안정적이고 확장 가능하며 안전한 플랫폼을 보장합니다. 바레인과 쿠웨이트는 운영을 최적화하는 특정 위치적 이점을 제공합니다. 기본 원칙: 개인정보 보호 우선(KMS/HSM) 다중 AZ/지역 복원력 교차 계정 백업 서명된 아티팩트가 있는 GitOps/IaC SLO 및 자동화를 통한 SRE 운영(SOAR) 마나마의 데이터센터는 글로벌 미디어 기업의 까다로운 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다: 고가용성: 이중 전원, 백업 발전기, 미러링 하드웨어와 같은 이중화 시스템을 통해 99.999 %의 가동 시간을 달성하여 지속적인 뉴스 제작을 보장합니다. 확장성: 인프라를 유연하게 확장하여 증가하는 데이터 양과 컴퓨팅 요구 사항에 대응할 수 있으며, 이는 전 세계 9개 언어로 뉴스를 제작하는 데 필수적입니다. 데이터 처리 및 저장: 수백만 개의 텍스트, 이미지, 동영상 데이터 포인트가 실시간으로 처리되고 저장됩니다. 빠른 SSD와 강력한 SAN(스토리지 영역 네트워크)이 효율성을 보장합니다. AI 지원: 강력한 GPU와 TPU가 콘텐츠 분석 및 번역과 같은 복잡한 AI 워크로드를 지원합니다. 사이버 보안: 민감한 데이터에는 고급 보호 기능이 필요하며, 이는 다크트레이스 기술로 보호됩니다. AI 사용 사례 콘텐츠 분석: 기술: 딥 러닝 및 자연어 처리(NLP)와 BERT 등의 모델이 텍스트를 분석하고, 콘텐츠를 분류하고, 관련 정보를 추출합니다. 이점: 뉴스 처리 속도를 높이고 트렌드나 주요 주제를 인식하는 등의 정확도를 향상시킵니다. 추천 시스템: 기술: 협업 필터링과 신경망을 사용한 머신러닝이 독자를 위해 콘텐츠를 개인화합니다. 이점: 지역 또는 언어별 콘텐츠 등 맞춤형 읽기 추천을 통해 사용자 충성도를 높입니다. 자동화된 보고: 기술: GPT와 같은 생성형 AI 모델이 날씨나 스포츠 결과와 같은 일상적인 보고서를 생성합니다. 이점: 편집자는 탐사 저널리즘이나 복잡한 분석에 집중할 수 있습니다. 실시간 번역: 기술: DeepL 또는 독점 모델과 같은 AI 도구가 콘텐츠를 9개 언어로 실시간 번역합니다. 이점: 115개 신문사의 주요 이점인 글로벌 뉴스를 즉시 게시할 수 있습니다. 이미지 및 비디오 인식: 기술: 컨볼루션 신경망(CNN)이 시각적 콘텐츠에 자동으로 태그를 지정하고 등급을 매깁니다. 이점: 자동화된 메타데이터 생성을 통해 멀티미디어 콘텐츠의 게시를 가속화합니다.
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