上海财经大学借助ZStack Cloud建设大数据AI实训云平台，利旧原有FC SAN资源，并新购GPU服务器组建GPU计算集群，以更弹性、更灵活的新一代实训云平台代替传统的教学实践平台，支撑大数据分析处理以及深度学习、人工智能模型训练/推理等高性能计算业务，实现资源的集约化使用、动态调度、精细化管理，提高了教学实训效率。
一、构建大数据AI实训平台，提升财经教学效率
上海财经大学（以下简称学校）源于1917年南京高等师范学校创办的商科。1921年学校迁至上海，创建上海商科大学。1932年独立建校，定名为国立上海商学院。1950年，学校更名为上海财政经济学院。1985年，学校更名为上海财经大学。
上海财经大学信息管理与工程学院的前身是成立于1982年初的经济信息管理系，2005年撤系建院。学院开设信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术4个本科专业。
二、高性能运算需求，遇上低门槛运维成本
为了给学生学习和实践大数据、人工智能相关课程提供便利，学校基于ZStack的私有云技术建设大数据AI实训云平台，以更弹性、更灵活的新一代实训云平台代替传统的教学实践平台，实现资源的集约化使用、动态调度、精细化管理，提高了教学实训效率。
1、建设学院统一实训云平台，支撑大数据、AI人工智能相关课程教学和实践
大数据、AI属于典型的计算密集型应用场景，需要云平台具备高性能资源的管理和调度能力，可以提供高性能的CPU和GPU算力。项目中涉及到T4、V100等不同型号的GPU设备，云平台需要支持多种不同型号GPU设备的透传/虚拟化功能。
2、满足连续、长时间、高负载的运行场景
在大数据、AI的使用场景下，云主机的CPU与GPU往往连续、长时间处于高负载状态，要求云平台能够具备超强的稳定性，支撑长时间高性能计算的业务需求。
3、要求云平台使用门槛低、易于管理和运维
学院的IT管理工作由老师兼职，老师同时还要负责教学工作，因此能够投入到云平台管理工作的时间相对有限，需要云平台易使用、易运维，管理省心。同时，云平台需具备高可用设计，防范各类异常故障的发生，提高业务可用性、保障数据安全，能够提供丰富的资源监控和告警手段，以便及时发现问题和潜在风险并快速处理。
三、集中式存储结合弹性调度，充分发挥IT资源价值
1、采用ZStack Cloud的集中式存储部署方案，利旧客户原有的FC SAN存储阵列，提供存储资源；结合新购部分GPU服务器，配置NVIDIA T4、V100等GPU卡，组建GPU计算集群，提供通用计算和GPU异构计算资源，批量、快速发放实训课程所需IT资源，支撑大数据分析处理以及深度学习、人工智能模型训练/推理等高性能计算业务。
2、借助ZStack Cloud提供弹性、灵活的资源调度能力，在实训课程结束后快速释放和回收资源，提供给其他业务使用，实现资源的高效共享、复用，充分发挥IT资源的价值。
四、灵活易用与高效能兼备，最小损耗较大效益
1、ZStack Cloud部署灵活，对各种硬件的兼容性好，无需担心厂商绑定，建设成本和后期扩容成本可控；交互逻辑友好，云平台功能完善，负责IT管理的老师无需经过长期的培训学习，也能快速掌握操作技能，管理省心、维护成本低。
2、通过ZStack Cloud，用户可批量、模板化发放云主机、云硬盘、虚拟网络等资源，相比物理资源，具备弹性伸缩、动态调度、快速部署和回收等优势，同时性能损耗极小，能够支撑用户的大数据、AI等高性能计算场景使用需求，通过弹性分配、高效调度，节约硬件投入达到50%以上。
3、ZStack Cloud具备一键无缝升级特性，用户可持续通过版本升级获得新功能、新特性，升级过程耗时小于15分钟，升级过程无需停机中断业务，较大程度的简化了云平台的运维管理工作。
