解决方案是否与业务线结果一致（例如，生产力、客户服务、法律、医疗保健、制造业、公共部门）？

您是否已经估计了 LLM 工作负载的首次令牌时间（TTFT）和延迟需求？

您是否知道预期的并发/用户负载（例如，对于 RAG，每个 2-worker 节点 32 个并发用户）？

您是否已确定主要 AI/GenAI 工作负载（RAG、推理、微调、部门 LLM、矢量数据库集成）？

您是否正在评估基于 CPU 的 AI 选项（OPEA、Intel Xeon）与 GPU 替代方案之间的成本/性能平衡？

您的数据管道准备好了吗（数据准备、ETL、安全提取到矢量数据库中）？

是否需要高可用性、冗余或 DR 功能？

您是否正在利用 Ubuntu Linux / Kubernetes / Red Hat OpenShift AI 堆栈支持？

您是否已验证网络性能（25-100GbE，具体取决于工作负载）？

是否使用 NetApp ONTAP + Trident CSI 驱动程序为 Kubernetes 持久化配置存储？

是否正确调整了至少 3 个计算节点（2 个工作节点，1 个控制平面）的大小？

您的容器化应用程序是否与提供的 Kubernetes & Helm 图表兼容？

计划部署哪些矢量数据库（例如 Milvus、pgvector）？

是否需要 OPEA（Open Platform for Enterprise AI）预集成以进行检索增强生成（RAG）？

您是否正在利用混合云选项（Cloud Volumes ONTAP、FSxN、Anthos、Azure Arc）？

是否需要合作伙伴 ISV 集成（ESRI、医疗保健 PACS、金融/法律 ISV）？

您是否在 Kubernetes 中启用了基于角色的访问控制 (RBAC)？

是否有数据保护和备份计划（SnapMirror、SnapCenter、勒索软件保护）？

您是否已确定数据合规需求（HIPAA、GDPR、FedRAMP、CJIS）？

是否需要私有 AI 部署（气隙、本地、安全飞地）？

管理员是否接受过 Kubernetes、Trident CSI 和 OPEA 堆栈部署方面的培训/启用？

是否需要对多租户（部门、SLED 机构、业务部门）的支持？

是否有监控和可观察性计划（ONTAP System Manager、Cloud Insights、Prometheus/Grafana）？

谁将负责第 2 天的运营（客户 IT、合作伙伴、托管服务提供商）？

是否有分阶段的路线图（部门→企业范围的 AI 扩展）？

您是否有多年期备考预测（TCO、ARR、利润率提升）？

许可提升场景是否明确（矢量数据库、ISV 软件、AI 运维工具）？

您是否探索过合作伙伴奖励（分销商利润率、OEM/Intel 联合融资）？

采购是否与预算周期（CapEx 与 OpEx、消费模式）保持一致？

您是否有服务合作伙伴（Arrow、WWT、Presidio 等）进行规模调整和部署？