Hybrid Dataflow Configurator

Workload → Dataflow Node → BeeGFS Services → NVMe Layout → Fabric

Konfigurator

Konfiguriere die Hybrid Dataflow BeeGFS Appliance in 5 Schritten

Dieser Konfigurator übersetzt die Konzeptseite in eine konkrete Architekturentscheidung. Ziel ist kein finaler Warenkorb, sondern ein technisches Sizing-Profil für Validierung, Angebot und Referenzdesign.

Step 1

Workload-Profil auswählen

HPC SimulationCheckpointing, IOR, MDTest, große parallele Writes.

AI TrainingLogs, Checkpoints, GPU Feed und mixed I/O.

IoT / EdgeSensoringest, Bursts, Edge-Streaming und Hot Data.

Data AnalyticsHot Data, schnelle Scans und Analyse-Pipelines.

Mixed AI / HPCMulti-Tenant, wechselnde I/O-Muster und Scale-Out.

Step 2

Dataflow-Knoten konfigurieren

Entry Hybrid Node1× Maverick, 2U, PoC / Dev / Small HPC.

Performance NodeMehr NVMe, stärkeres CPU/RAM-Profil, produktive Workloads.

Scale-Out NodeCluster-ready, mehrere Dataflow-Knoten und Enterprise-Fabric.

1×

Step 3

BeeGFS Services zuordnen

All-in-OneManagement, Metadata und Targets auf Einstiegssystem.

Dedicated MetadataSeparate Metadata Services für Small-File und Multi-User.

Enterprise SplitSeparate Management, Metadata und Target Services.

Step 4

NVMe Layout planen

Entry Layout2× OS, 2× Buffer, 12× BeeGFS Targets.

Capacity LayoutMehr Targets, höhere nutzbare Flash-Kapazität.

Performance LayoutMehr Buffer / Parallelität für Burst-heavy Workloads.

Step 5

High-Performance Fabric wählen

200Gb IBEntry / PoC / kleine Cluster.

400GbEEthernet-basierte High-Performance Fabric.

IB NDR / HDRHPC-orientierte Low-Latency Spine-Leaf Fabric.