View a markdown version of this page

Simulasi Jaringan Listrik dengan Komputasi Kinerja Tinggi aktif AWS - Simulasi Jaringan Listrik dengan Komputasi Kinerja Tinggi aktif AWS

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Simulasi Jaringan Listrik dengan Komputasi Kinerja Tinggi aktif AWS

Tanggal publikasi: Agustus 10, 2023 (Sejarah diagram)

Arsitektur referensi ini menunjukkan utilitas daya bagaimana menjalankan simulasi grid skala besar dengan komputasi kinerja tinggi (HPC) AWS dan menggunakan layanan cloud-native yang dikelola sepenuhnya untuk melakukan analitik lanjutan pada hasil studi. Temukan wawasan dari output menggunakan integrasi data tanpa server, kueri interaktif, dan metode pembelajaran mesin (ML) untuk membantu perencanaan dan operasi grid.

Simulasi Jaringan Listrik dengan Komputasi Kinerja Tinggi aktif AWS Diagram

Diagram arsitektur referensi yang menunjukkan cara menjalankan simulasi grid skala besar dengan komputasi kinerja tinggi (HPC) AWS dan menggunakan layanan cloud-native yang dikelola sepenuhnya untuk melakukan analitik lanjutan pada hasil studi.
  1. Menyediakan node kepala sekunder jika Anda membutuhkan ketersediaan tinggi (HA) untuk cluster. Gunakan penyeim bang beban Elas tic Load Balancing untuk mendistribusikan lalu lintas ke node kepala dan Amazon Route 53 untuk membuat catatan alias yang menunjuk ke penyeimbang beban Anda.

  2. Instal Paket HPC pada node kepala dan simpul komputasi untuk membentuk Windows-based cluster. Gunakan kebijakan penskalaan pelacakan target dengan metrik yang tepat — misalnya, jumlah pekerjaan yang mengantri dan node online — untuk menskalakan grup Penskalaan Otomatis Amazon EC2 secara dinamis untuk node komputasi. Instans yang diluncurkan harus dilindungi agar tidak dihentikan sebelum memproses sejumlah pekerjaan tertentu untuk mengurangi waktu tunggu rata-rata karena inisialisasi. Compute-optimized instance direkomendasikan untuk simpul komputasi (misalnya, c6id).

  3. Gunakan AWS Glue untuk melakukan tugas Ekstrak, Transform, Load (ETL) pada data yang disimpan di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Analisis data dengan Amazon Athena melalui kueri Interaktif Structured Query Language (SQL). Hubungkan hasil dengan pelaporan Amazon Quick Sight for Business Intelligence (BI) dan pengiriman wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Gunakan Amazon SageMaker AI untuk mengidentifikasi pola operasi jaringan listrik dan mendeteksi anomali.

  4. Gunakan AWS Directory Service untuk menjalankan Microsoft Active Directory (AD) untuk cluster dan mengizinkan akses ke node kepala. Gunakan AWS Secrets Manager untuk menyimpan informasi sensitif seperti kredenSIAL AD untuk direktori yang disediakan.

  5. Gunakan AWS Storage Gateway untuk memungkinkan teknisi menyimpan dan mengambil data secara langsung di Amazon S3 melalui server file lokal. Gunakan Amazon FSx untuk Windows File Server untuk menyimpan hasil perantara selama pemrosesan pekerjaan.

  6. Pelanggan utilitas daya dapat mengatur konektivitas jaringan pribadi antara pusat data perusahaan mereka dan AWS dengan layanan seperti AWS Site-to-Site VPN dan AWS Direct Connect untuk memenuhi tujuan keamanan, kepatuhan, dan bandwidth jaringan mereka.

Sumber bacaan lebih lanjut

Untuk informasi tambahan, lihat

Kontributor

Kontributor diagram arsitektur referensi ini meliputi:

  • Song Zhang, Arsitek Solusi Senior, Layanan Web Amazon

Sejarah diagram

Untuk diberitahu tentang pembaruan diagram arsitektur referensi ini, berlangganan umpan RSS.

PerubahanDeskripsiTanggal

Publikasi awal

Diagram arsitektur referensi pertama kali diterbitkan.

10 Agustus 2023

catatan

Untuk berlangganan pembaruan RSS, Anda harus mengaktifkan plugin RSS untuk browser yang Anda gunakan.