NetApp AIPod Mini pour ERAG - Liste de contrôle de préparation de l'infrastructure
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Ce document présente une liste de contrôle complète de l'infrastructure de préparation pour NetApp AIPod Mini for Enterprise RAG, servant de référence avant le déploiement.
Préparation des activités et des cas d'utilisation
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La solution est-elle alignée sur les résultats des lignes de métier (par exemple, productivité, service client, juridique, domaine de la santé, production, secteur public) ?
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Avez-vous estimé le Time to First Token (TTFT) et les besoins en latence pour vos charges de travail LLM ?
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Connaissez-vous la charge de concurrence/d'utilisateurs prévue (par exemple, 32 utilisateurs simultanés par nœud de travail à 2 travailleurs pour RAG) ?
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Avez-vous identifié les principales charges de travail IA/GenAI (RAG, inférence, réglage fin, LLM départementaux, intégration de vector DB) ?
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Évaluez-vous les options d'IA basées sur le CPU (OPEA, Intel Xeon) par rapport aux alternatives GPU pour l'équilibre coût/performance ?
Exigences techniques et d'infrastructure
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Votre pipeline de données est-il prêt (préparation des données, ETL, ingestion sécurisée dans vector DB) ?
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Avez-vous besoin de haute disponibilité, de redondance ou de capacités de reprise après sinistre ?
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Utilisez-vous la prise en charge d'Ubuntu Linux / Kubernetes / Red Hat OpenShift AI stack ?
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Avez-vous validé les performances du réseau (25–100GbE selon la charge de travail) ?
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Le stockage est-il provisionné avec NetApp ONTAP + Trident CSI driver pour la persistance Kubernetes ?
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Minimum 3 nœuds de calcul (2 de travail, 1 plan de contrôle) correctement dimensionnés ?
Alignement du logiciel et de l'écosystème
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Vos applications conteneurisées sont-elles compatibles avec les charts Kubernetes et Helm fournis ?
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Quelles bases de données vectorielles (par exemple, Milvus, pgvector) sont prévues pour le déploiement ?
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Avez-vous besoin d'une pré-intégration OPEA (Open Platform for Enterprise AI) pour la génération augmentée par récupération (RAG) ?
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Utilisez-vous des options de cloud hybride (Cloud Volumes ONTAP, FSxN, Anthos, Azure Arc) ?
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Avez-vous besoin d'intégrations avec des partenaires ISV (ESRI, PACS de santé, ISV financiers/juridiques) ?
Gouvernance des données et sécurité
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Avez-vous activé le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) dans Kubernetes ?
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Existe-t-il un plan de protection des données et de sauvegarde (SnapMirror, SnapCenter, protection contre les ransomwares) ?
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Avez-vous cartographié les besoins en matière de conformité des données (HIPAA, GDPR, FedRAMP, CJIS) ?
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Avez-vous besoin d'un déploiement d'IA privé (isolé, sur site, enclave sécurisée) ?
Considérations opérationnelles et de support
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Les administrateurs sont-ils formés/habilités sur Kubernetes, Trident CSI et le déploiement de la pile OPEA ?
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Avez-vous besoin de support pour la multi-location (départements, agences SLED, unités commerciales) ?
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Existe-t-il un plan de surveillance et d'observabilité (ONTAP System Manager, Cloud Insights, Prometheus/Grafana) ?
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Qui sera responsable des opérations du deuxième jour (customer IT, partenaire, managed service provider) ?
Alignement commercial et GTM
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Existe-t-il une feuille de route progressive (département → expansion de l’IA à l’ensemble de l’entreprise) ?
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Disposez-vous d'une projection pro forma pluriannuelle (TCO, ARR, marge uplift) ?
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Les scénarios d'augmentation des licences sont-ils clairs (vector DB, logiciels ISV, outils AI ops) ?
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Avez-vous exploré les incitations partenaires (marge du distributeur, cofinancement OEM/Intel) ?
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L'achat est-il aligné sur les cycles budgétaires (CapEx vs OpEx, modèles de consommation) ?
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Disposez-vous d'un partenaire de services (Arrow, WWT, Presidio, etc.) pour le dimensionnement et le déploiement ?