2026 新年的钟声刚刚敲响。在这个充满希望的新起点,Farluna 想对所有支持我们的客户和关注我们的朋友们说一声感谢!你们的信任与支持,是Farluna不断进化的动力。每一次技术突破,每一个产品迭代,都离不开你们的反馈与建议。正是因为有了你们的陪伴,我们才能在 AI 这个充满挑战的领域持续深耕,不断推出更好的解决方案。今天,我们想和大家分享一个 Farluna 为 AI 数据中心的设计的定制化 AI 集群网络系统产品——ORCANS。其不仅仅是一个产品,更是我们与客户共同成长的见证。
AI 时代数据中心面临的挑战
AI 大语言模型正在以惊人的速度进化,而支撑它们训练的AI集群,规模也在过去几年急速扩张——从几千张 GPU 卡到十万张,从几十个节点到数万个节点。这就像建造一座超级城市,但这座城市里的每一栋建筑(节点)都需要完美协作,任何一个小故障都可能让整座城市"瘫痪"。
在 AI 数据中心规划建设阶段,如果无法正确评估业务选择合适的设备和组网方案,可能意味着数百万的硬件投资打水漂。不同业务特征对组网方案有不同要求,选错方案可能影响成本和业务质量。在硬件建设规划阶段如果缺少系统性分析和设计,容易造成资源浪费。机房建设完后的验收如果未充分测试识别问题,容易遗留线上隐患。部署上线阶段:配置像"解谜游戏"
AI 集群的配置是端到端的系统性问题,涉及服务器、交换机等多个子系统。配置种类繁杂,过程容易出错,影响上线进度和线上业务运行。同时AI 集群的算力和网络资源普遍存在平均利用率偏低,资源浪费严重的问题。集群监控工具分散,缺乏统一平台,难以全面掌握集群状态。在线运维阶段:故障定位像"走迷宫"
大规 AI 集群的故障定位如同在迷宫里找出口。集群故障,特别是网络异常发现和定位效率低,平均修复时间(MTTR)长,影响业务连续性。快速发现瓶颈与节点异常可能挽回巨大的业务损失。在监控上如果缺乏毫秒级全网状态反馈,难以实时掌握网络健康度。升级扩容阶段:扩容方案像"拆盲盒"
集群升级扩容时缺乏模拟和验证工具,扩容风险高。在扩容前验证方案可行性变得非常关键。同时集群规模扩展时不同软硬件版本/型号之间存在兼容问题,影响系统稳定性。这些问题是每一个 AI 集群相关的研发团队、网络架构师和运维工程师都必须面对的,往往令人"抓狂"。ORCANS:一站式AI集群解决方案
ORCANS 定制化高性能AI集群网络系统是 Farluna 推出的一站式AI数据中心集群平台,面向AI研发团队、网络架构师、运维工程师,提供AI集群全生命周期的完整解决方案。
ORCANS 是为 AI 集群设计的"全局大脑",从规划验收到投运维护,提供全流程覆盖的专业服务。六大模块解决实际问题