বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য মাল্টি-কোর সিপিইউ 

বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য মাল্টি-কোর সিপিইউ কেন শুধুমাত্র কোরের সংখ্যার বিষয় নয়

সার্ভার ক্লাস্টার ডিজাইন করার আমাদের অনুশীলনে, আমরা প্রায়শই একটি ভুল ধারণার সম্মুখীন হই: যত বেশি কোর, তত বেশি কর্মক্ষমতা। এটি একটি বিপজ্জনক অতি সরলীকরণ।বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য মাল্টি-কোর সিপিইউশুধুমাত্র উচ্চ কম্পিউটিং ঘনত্বই নয়, একটি সুষম মেমরি আর্কিটেকচার, বাস ব্যান্ডউইথ এবং দক্ষ তাপ অপচয়ও থাকতে হবে। যদি প্রসেসর সমান্তরাল ইনপুট/আউটপুট (I/O) স্ট্রিমগুলির সাথে মানিয়ে নিতে না পারে, অতিরিক্ত কোরগুলি নিষ্ক্রিয় হয়ে বসে থাকবে, ডেটার জন্য অপেক্ষা করবে৷

আমরা এমন ঘটনা দেখেছি যেখানে কোম্পানিগুলি রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স কাজের জন্য 64+ কোর সহ টপ-এন্ড প্রসেসর কিনেছে, কিন্তু লেটেন্সি লেভেল পেয়েছে যা গ্রহণযোগ্য থেকে বেশি। কারণটি কম্পিউটিং শক্তিতে নয়, বরং একটি সংকীর্ণ মেমরি চ্যানেলে এবং নির্দিষ্ট কাঠামোর জন্য অপ্টিমাইজেশনের অভাব, যেমন অ্যাপাচি স্পার্ক বা কাফকা। সঠিক প্রসেসর নির্বাচন করা সার্ভার নোডের সংখ্যা কমিয়ে মালিকানার মোট খরচ (TCO) 30-40% কমিয়ে দেয়।

স্থাপত্যের পছন্দ নির্ধারণ করে যে আপনার ক্লাস্টার রৈখিকভাবে স্কেল করবে নাকি মাত্র ছয় মাস পরে পারফরম্যান্স গ্লাস সিলিংয়ে আঘাত করবে। এই নিবন্ধে, আমরা প্রযুক্তিগত সূক্ষ্মতাগুলি বিশ্লেষণ করব যা বেশিরভাগ সরবরাহকারীরা উপেক্ষা করে এবং সরঞ্জাম কেনার জন্য স্পষ্ট মানদণ্ড প্রদান করে।

বিগ ডেটার জন্য মূল আর্কিটেকচারাল প্রসেসরের প্রয়োজনীয়তা

বড় ডেটা প্রসেসিং হার্ডওয়্যারের উপর নির্দিষ্ট চাহিদা রাখে। প্রথাগত ডাটাবেসের বিপরীতে, যেখানে একটি একক প্রশ্নের গতি গুরুত্বপূর্ণ, বিগ ডেটা ওয়ার্কলোডগুলি ব্যাপক সমান্তরালতা এবং নিবিড় পঠন/লেখার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। এখানে তিনটি গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি প্রথমে দেখতে হবে।

মেমরি ব্যান্ডউইথ এবং চ্যানেলের সংখ্যা

কোর সংখ্যা অকেজো যদি তারা ক্ষুধার্ত হয়. বিগ ডেটা কাজের জন্য, মেমরি চ্যানেলের কোরের অনুপাত গুরুত্বপূর্ণ। আধুনিক প্ল্যাটফর্মগুলির জন্য সকেট প্রতি DDR4 বা DDR5 মেমরির ন্যূনতম 8 টি চ্যানেল প্রয়োজন। আমরা এমন কনফিগারেশনের সুপারিশ করি যা প্রতি প্রসেসরে কমপক্ষে 200 GB/s থ্রুপুট প্রদান করে। এটি বড় ডেটাসেটগুলিকে দ্রুত L3 ক্যাশে এবং র‌্যামে লোড করার অনুমতি দেয়, CPU ডাউনটাইম কমিয়ে দেয়।

আমাদের একজন গ্রাহক আরও কোর কিন্তু কম মেমরি কন্ট্রোলার সহ নতুন প্রসেসরে স্থানান্তরিত করার পরে কর্মক্ষমতা 25% হ্রাস পেয়েছে। তারা 8-এর পরিবর্তে 4-চ্যানেল কনফিগারেশন ব্যবহার করে মাদারবোর্ডে অর্থ সাশ্রয় করেছে। ফলাফল একটি ডেটা সিরিয়ালাইজেশন বটলনেক ছিল। কেনার আগে সর্বদা চিপসেট স্পেসিফিকেশন এবং সমর্থিত সংখ্যক মেমরি চ্যানেল চেক করুন।

L3 ক্যাশে আকার এবং NUMA আর্কিটেকচার

তৃতীয় স্তরের ক্যাশে (L3) ধীরগতির RAM এবং দ্রুত কোরের মধ্যে একটি বাফার হিসাবে কাজ করে। বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নগুলির জন্য যেগুলি প্রায়শই একই সূচী বা সমষ্টিগত ডেটা অ্যাক্সেস করে, একটি বড় ভাগ করা L3 ক্যাশে (যেমন 256 MB বা উচ্চতর) টাস্ক এক্সিকিউশনকে 15-20% ত্বরান্বিত করতে পারে। যাইহোক, NUMA (নন-ইউনিফর্ম মেমরি অ্যাক্সেস) আর্কিটেকচার বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। মাল্টি-সকেট সিস্টেমে, "স্থানীয়" মেমরি অ্যাক্সেস করা "রিমোট" মেমরি অ্যাক্সেস করার চেয়ে দ্রুত।

একটি Hadoop বা স্পার্ক ক্লাস্টার সেট আপ করার সময়, আপনাকে অবশ্যই সঠিকভাবে কোর এবং স্থানীয় মেমরি ব্যাঙ্কগুলিতে প্রক্রিয়াগুলি পিন করতে হবে৷ যদি অপারেটিং সিস্টেম অবাধে NUMA নোডের মধ্যে থ্রেড স্থানান্তর করে, তাহলে আপনি অসামঞ্জস্যপূর্ণ লেটেন্সি পাবেন। ইন্টিগ্রেটেড I/O কন্ট্রোলার সহ প্রসেসর (যেমন আধুনিক AMD EPYC বা Intel Xeon Scalable Solutions) এই সমস্যা কমাতে সাহায্য করে, কিন্তু সঠিক BIOS এবং OS কনফিগারেশন প্রয়োজন।

AVX-512 নির্দেশ সমর্থন এবং হার্ডওয়্যার ত্বরণ

আধুনিক ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্কগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলিকে গতিশীল করতে ভেক্টর নির্দেশাবলী ব্যবহার করে। AVX-512 নির্দেশনা সেটের জন্য সমর্থন (অথবা এর সমতুল্য, বিক্রেতার উপর নির্ভর করে) আপনাকে একটি ঘড়ি চক্রে প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর অপারেশন করতে দেয়। এটি মেশিন লার্নিং কাজ এবং ডেটা পাইপলাইনে এমবেড করা জটিল বিশ্লেষণের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

আপনার সফ্টওয়্যার এই নির্দেশাবলী ব্যবহার করে কিনা পরীক্ষা করুন. উদাহরণস্বরূপ, পান্ডাস লাইব্রেরির কিছু সংস্করণ বা ক্লিকহাউসের মতো ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং ডেটা সংকোচনের হার্ডওয়্যার ত্বরণ (উদাহরণস্বরূপ, VNNI বা QAT নির্দেশাবলী) থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হতে পারে। CPU স্তরে এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে সমর্থন না করা আপনাকে সফ্টওয়্যার এমুলেশনে মূল্যবান CPU চক্র নষ্ট করতে বাধ্য করবে, সামগ্রিক ক্লাস্টার থ্রুপুট হ্রাস করবে।

প্ল্যাটফর্ম তুলনা: বিশ্লেষণের জন্য ইন্টেল জিওন বনাম AMD EPYC

দুটি প্রধান বাজার খেলোয়াড়ের মধ্যে পছন্দ নির্দিষ্ট ধরনের লোডের উপর নির্ভর করে। কোন সর্বজনীন বিজয়ী নেই, আপনার কাজের জন্য একটি সর্বোত্তম সমাধান আছে। নীচে সাধারণ বিগ ডেটা পরিস্থিতিগুলির জন্য একটি বিশদ তুলনা রয়েছে৷

যদি আপনার টাস্কের জন্য ন্যূনতম প্রতিক্রিয়া লেটেন্সি (কম লেটেন্সি) প্রয়োজন হয়, উদাহরণস্বরূপ, একটি বিশ্লেষণাত্মক প্যানেলের সামনের প্রান্তের জন্য, প্রতি কোরে উচ্চ ঘড়ির ফ্রিকোয়েন্সি সহ ইন্টেল প্রসেসরগুলি প্রায়শই ভাল কার্য সম্পাদন করে। যাইহোক, টেরাবাইট লগ বা ট্রেনিং মডেলের ব্যাকগ্রাউন্ড প্রসেসিংয়ের জন্য যেখানে এক্সিকিউশন টাইম ঘন্টায় পরিমাপ করা হয়, AMD EPYC প্রতি র্যাকে তুলনাহীন কম্পিউট ঘনত্ব অফার করে। আমরা সফলভাবে একটি ক্লায়েন্ট প্রসেসিং IoT সেন্সর ডেটার জন্য AMD EPYC-এর উপর ভিত্তি করে সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করেছি, যা আমাদের সামগ্রিক ক্ষমতা বজায় রেখে সার্ভার ফ্লিটকে 50 থেকে 32 ইউনিটে কমিয়ে আনতে দেয়৷

ইকোসিস্টেম বিবেচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ। ইন্টেলের ঐতিহ্যগতভাবে এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার এবং ড্রাইভারগুলিতে গভীর অপ্টিমাইজেশন রয়েছে, যখন AMD প্ল্যাটফর্মের উন্মুক্ততা এবং PCIe লেন কনফিগারেশনের নমনীয়তা থেকে উপকৃত হয়, যা একাধিক NVMe ড্রাইভ বা GPU অ্যাক্সিলারেটর সংযোগের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

বাস্তব বাস্তবায়নের পরিস্থিতি এবং পরিশোধের হিসাব

তত্ত্ব গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু সংখ্যা সবকিছু। আমাদের অনুশীলন থেকে দুটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে দেখা যাক যা ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতার উপর CPU পছন্দের প্রভাব প্রদর্শন করে।

কেস 1: ফিনটেক কোম্পানি এবং রিয়েল টাইমে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা

জালিয়াতি শনাক্ত করতে ক্লায়েন্টকে প্রতি সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ লেনদেন বিশ্লেষণ করতে হবে। 50 ms এর বেশি বিলম্ব অগ্রহণযোগ্য ছিল। প্রাথমিকভাবে, তারা পূর্ববর্তী প্রজন্মের প্রসেসর (32 কোর, কম ফ্রিকোয়েন্সি) সহ সার্ভার ব্যবহার করেছিল। সমস্যা ছিল যে লোড পিক অনুরোধ সারি সৃষ্টি করে.

আমরা উচ্চ কোর ফ্রিকোয়েন্সি এবং AVX-512 সমর্থন সহ প্রসেসরগুলিতে স্থানান্তরের প্রস্তাব করেছি। ক্লাস্টারে মোট কোরের সংখ্যা কমে যাওয়া সত্ত্বেও, প্রতি কোরের কর্মক্ষমতা 45% বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি 20 ms এর কম লেটেন্সি সহ লেনদেন প্রক্রিয়া করা সম্ভব করেছে, এমনকি পিক আওয়ারেও। অত্যধিক সফ্টওয়্যার লাইসেন্সিং বাদ দেওয়ার কারণে প্রতি বছর সঞ্চয়ের পরিমাণ $120,000, যা সকেটের সংখ্যা দ্বারা গণনা করা হয়েছিল।

কেস 2: লজিস্টিক অপারেটর এবং রুট অপ্টিমাইজেশান

কাজটি ছিল ঐতিহাসিক তথ্য এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে রাতে 10,000+ ট্রাকের রুট পুনঃগণনা করা। গণনা সম্পাদনের জন্য উইন্ডোটি ছিল মাত্র 4 ঘন্টা। পুরানো ক্লাস্টারে সকালের মধ্যে গণনা শেষ করার সময় ছিল না, যার ফলে সাবঅপ্টিমাল রুট এবং অত্যধিক জ্বালানী খরচ হয়।

মাল্টি-কোর সিপিইউ (96+ কোর) সহ সার্ভারের প্রবর্তন কাজটিকে হাজার হাজার থ্রেডে সমান্তরাল করা সম্ভব করেছে। গণনার সময় 3.5 ঘন্টা থেকে কমিয়ে 45 মিনিট করা হয়েছিল। এটি সেরা বিকল্পটি বেছে নিয়ে রাতে বেশ কয়েকবার সিমুলেশন চালানো সম্ভব করেছে। প্রথম ত্রৈমাসিকে জ্বালানিতে সরাসরি সঞ্চয়ের পরিমাণ ছিল 7%, যা 6 মাসে যন্ত্রপাতি আধুনিকীকরণের খরচ সম্পূর্ণভাবে কভার করে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

একটি বীজ বিগ ডেটা নোডের জন্য প্রস্তাবিত কোরের ন্যূনতম সংখ্যা কত?

একটি আধুনিক ডেটা প্রসেসিং নোডের জন্য, আমরা 16 কোরের কম প্রসেসর ব্যবহার করার পরামর্শ দিই না। সর্বোত্তম শুরু বিন্দু হল 32-48 কোর। এটি Hadoop/Spark কাজগুলির জন্য পর্যাপ্ত সমান্তরালতা প্রদান করে এবং লোড বৃদ্ধির জন্য জায়গা ছেড়ে দেয়। দুর্বল প্রসেসর ব্যবহার করলে অনুভূমিকভাবে স্কেল করার প্রয়োজন হবে (আরো সার্ভার যোগ করা), যা নেটওয়ার্কিং, শীতলকরণ এবং লাইসেন্সিং খরচ বাড়ায়।

RAM এর ধরন কি একটি মাল্টি-কোর CPU-এর কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে?

হ্যাঁ, সমালোচনামূলকভাবে। বিগ ডেটার জন্য মাল্টি-কোর প্রসেসরগুলির জন্য উচ্চ ব্যান্ডউইথ এবং কম লেটেন্সি সহ মেমরি প্রয়োজন। DDR4 থেকে DDR5 তে স্যুইচ করা মেমরি-সংবেদনশীল কাজগুলিতে 20-30% পর্যন্ত কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারে। দীর্ঘ গণনার সময় ডেটা দুর্নীতি প্রতিরোধ করতে ECC (Error Correcting Code) মডিউল ব্যবহার করাও গুরুত্বপূর্ণ। একটি বড় ডেটাসেটে একটি বিট মেমরি ত্রুটি ভুল বিশ্লেষণাত্মক সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

আপনার কি বিগ ডেটার জন্য ARM প্রসেসর (যেমন AWS Graviton বা Ampere) বিবেচনা করা উচিত?

এআরএম আর্কিটেকচার ক্রমবর্ধমানভাবে কার্যকর হয়ে উঠছে, বিশেষ করে ক্লাউড পরিবেশে, উচ্চ শক্তি দক্ষতার কারণে। যদি আপনার সফ্টওয়্যারটি ARM64 আর্কিটেকচারকে সমর্থন করে (লিনাক্স, জাভা, পাইথনের মতো বেশিরভাগ উন্মুক্ত উত্স ইতিমধ্যেই সমর্থন করে), এটি আপনার শক্তি খরচ 40-50% কমাতে পারে। যাইহোক, লিগ্যাসি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য যেগুলি x86 নির্দেশের উপর নির্ভর করে, মাইগ্রেশনের জন্য উল্লেখযোগ্য পুনঃসংকলন এবং পরীক্ষার প্রচেষ্টার প্রয়োজন হবে। আমরা পূর্ণ-স্কেল বাস্তবায়নের আগে একটি ছোট ক্লাস্টারে পাইলট পরীক্ষার সুপারিশ করি।

সংগ্রহের ঝুঁকি এবং সরবরাহকারী যাচাইকরণ

মিশন-গুরুত্বপূর্ণ কাজের জন্য সার্ভার হার্ডওয়্যার ক্রয় ঝুঁকিপূর্ণ। বাজারে নতুন হিসাবে বিক্রি করা অনেকগুলি সংস্কার করা প্রসেসর রয়েছে৷ ব্যস্ত বিগ ডেটা সিস্টেমে এই ধরনের সিপিইউ ব্যবহার করলে হঠাৎ ব্যর্থতা এবং ডেটা ক্ষতি হতে পারে।

সরবরাহকারীর সাথে কাজ করার সময় আমরা নিম্নলিখিত দিকগুলি পরীক্ষা করার জন্য জোর দিই:

• ওয়্যারেন্টি এবং সমর্থন:নিশ্চিত করুন যে সরবরাহকারী একটি অফিসিয়াল প্রস্তুতকারকের ওয়ারেন্টি (NBD - পরবর্তী ব্যবসা দিবস) বা 24 ঘন্টার মধ্যে হার্ডওয়্যার প্রতিস্থাপন সহ তাদের নিজস্ব বর্ধিত ওয়ারেন্টি প্রদান করে।
• সার্টিফিকেশন:সরঞ্জামগুলিতে অবশ্যই প্রয়োজনীয় সম্মতির শংসাপত্র থাকতে হবে (রাশিয়ান এবং সিআইএস বাজারের জন্য ইএসি, ইউরোপের জন্য সিই)। এটি নিশ্চিত করে যে সরঞ্জামগুলি EMC এবং নিরাপত্তা পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়েছে।
• চালানের আগে পরীক্ষা:প্রতিটি সার্ভারের জন্য বার্ন-ইন পরীক্ষার রিপোর্ট প্রয়োজন। লুকানো শীতল ত্রুটি বা মেমরির অস্থিরতা শনাক্ত করার জন্য আমরা সম্পূর্ণ লোডের অধীনে 48-ঘন্টা পরীক্ষা পরিচালনা করি।

সাপ্লাই চেইন নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার প্রেক্ষাপটে, সঠিক ডিস্ট্রিবিউটর বাছাই করা গুরুত্বপূর্ণ। যেমন,উহান সিনহুয়ালং প্রযুক্তি এলএলসিচীন অপটিক্যাল ভ্যালি (উহান) এ 2009 সালে প্রতিষ্ঠিত একটি পেশাদার ইলেকট্রনিক উপাদান পরিবেশক। কোম্পানিটি বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট প্রস্তুতকারক এবং শেষ ভোক্তাদের মধ্যে একটি মূল মধ্যস্থতাকারী হিসাবে কাজ করে, একটি সম্পূর্ণ আইনি এবং স্বচ্ছ সরবরাহ শৃঙ্খল নিশ্চিত করে। সমস্ত পণ্য একচেটিয়াভাবে অফিসিয়াল চ্যানেলের মাধ্যমে সরবরাহ করা হয়, যা তাদের সত্যতা এবং প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্মতির গ্যারান্টি দেয়।

যদিও কোম্পানির মূল প্রোফাইলে হাই-টেক সেমিকন্ডাক্টর সলিউশনের বিস্তৃত পরিসর রয়েছে (অ্যানালগ-টু-ডিজিটাল রূপান্তরকারী থেকে লুংসন প্রসেসর এবং LPDDR4 মেমরি কন্ট্রোলার), মানের প্রতি তাদের দৃষ্টিভঙ্গি বাজারের জন্য একটি বেঞ্চমার্ক হিসাবে মনোযোগের দাবি রাখে। উহান সিনহুয়ালং টেকনোলজিস একটি বহু-স্তরের যাচাইকরণ ব্যবস্থা প্রয়োগ করে: ইনকামিং নিয়ন্ত্রণ, ব্যাচ নম্বর যাচাইকরণ এবং ঘোষিত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্মতি। ফুল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন ইঞ্জিনিয়ার (FAEs) ইন্টিগ্রেশন পর্যায়গুলির সময় প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদান করে, যা জটিল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করার সময় বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। এই স্তরের দায়িত্ব এবং ISO 9001 সার্টিফিকেশন সমাবেশ এবং সার্ভার সলিউশন ডেলিভারি আপনার সাথে কাজ করার পরিকল্পনা করা যেকোনো সরবরাহকারীর জন্য আদর্শ হওয়া উচিত। আপনি যা পাবেন তা নিশ্চিত হতে পারেনবিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য মাল্টি-কোর সিপিইউএই ধরনের পুঙ্খানুপুঙ্খ পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হলে প্রকল্পের সমগ্র জীবনচক্র জুড়ে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করবে।

কিভাবে সঠিক পছন্দ আজ করতে

বিগ ডেটার জন্য একটি প্রসেসর বেছে নেওয়া বর্তমান চাহিদা এবং ভবিষ্যতের স্কেলিং এর মধ্যে ভারসাম্য। আপনার I/O পরিকাঠামো তাদের পরিচালনার জন্য প্রস্তুত না হলে সর্বাধিক সংখ্যক কোরের জন্য যাবেন না। আপনার কাজের চাপের প্রোফাইল মূল্যায়ন করুন: একটি একক কোরের ফ্রিকোয়েন্সি বা সমান্তরাল থ্রেডের মোট থ্রুপুট কি আপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ?

মনে রাখবেন যে হার্ডওয়্যার শুধুমাত্র অর্ধেক সমীকরণ। একটি নির্দিষ্ট CPU আর্কিটেকচারের জন্য সফ্টওয়্যার স্ট্যাক অপ্টিমাইজ করা হার্ডওয়্যার প্রতিস্থাপনের চেয়ে বেশি লাভ প্রদান করতে পারে। আমরা একটি নতুন ব্যাচ সার্ভার কেনার আগে আপনার বিদ্যমান পরিকাঠামোর একটি অডিট পরিচালনা করার পরামর্শ দিই৷

আপনি যদি আপনার ডেটা সেন্টার আপগ্রেড করার বা একটি নতুন অ্যানালিটিক্স ক্লাস্টার তৈরি করার পরিকল্পনা করছেন, তবে বিগ ডেটার হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উভয় দিক বোঝেন এমন বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে পরামর্শ নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ৷ এখন ভুল পছন্দ করা ভবিষ্যতে আপনাকে অনেক মূল্য দিতে পারে।

আপনার প্রয়োজন এবং বাজেট অনুসারে একটি কাস্টম সরঞ্জাম স্পেসিফিকেশন পেতে আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন। আমাদের প্রকৌশলীরা আপনাকে সর্বাধিক বিনিয়োগ দক্ষতা নিশ্চিত করে প্রসেসর, মেমরি এবং ডিস্ক সাবসিস্টেমগুলির সর্বোত্তম কনফিগারেশন নির্বাচন করতে সহায়তা করবে।

আমাদের HPC সমাধান সম্পর্কে আরও জানুন:বিগ ডেটা এবং বিশ্লেষণের জন্য সার্ভার.