上一篇，我們圍繞著億萬研發工程師的夢想，考察了市面上幾乎所有類型的工業仿真平臺，深度評測了他們本質究竟是什么，適用場景有哪些，分別能給研發和IT工程師們減輕多少工作量。
據此，我們搭建了一個工業仿真平臺【心累指數】金字塔模型。
戳這里回顧金字塔模型與基本設定：八大類主流工業仿真平臺【心累指數】終極評測（上）
不同廚房/餐廳設定對應著同一層級不同“仿真平臺”的本質屬性，詳細展開可以戳上面的鏈接?？傊瑥慕鹱炙讓拥剿猓徽撌菍ρ邪l還是IT工程師，都是站得越高，用得越爽。
你可以跳過下文直接掃碼獲取白皮書閱讀原文，但看完會獲得一個新的視角，也非常不錯。
在上篇里，我們從基礎定義與適用場景出發，討論了8種平臺/方案的產品模式、兼容性、支持的CAE仿真軟件、底層資源量與類型、計費模式等信息。
今天，我們將更進一步，從研發和IT工程師的雙視角用戶體驗出發，一起看看這8種平臺/方案究竟是如何提升研發效率、降低IT工作量的？
研發視角 如何提升研發效率？
3.1、需要研發掌握什么技能？
底層：
自己買機器，研發+IT需要聯合搞定包括但不限于軟件、系統、硬件行情、機房選址、網絡配置、IT運維、數據安全、集群調度……等事情。自家IT的能力越強，研發就相對輕松，反之就更心累。
超算中心需要研發點亮部分IT技能。
特別是超算中心大多使用Linux系統，要求研發掌握一定的Linux常識才能上手。貼一張超算的實際運行界面，大家感受一下?
云廠商同樣需要研發點亮部分IT技能。但是云廠商可同時提供Windows和Linux的若干版本供用戶選擇，只不過帶Windows系統的云資源普遍要比帶Linux系統的貴。
中層：
這一層屬于第三方平臺，用戶沒有接觸底層資源的權限，自然也不需要有太多IT技能。但這也代表著，很多東西是不能輕易改動的。
如果遇到使用上的問題，一般需要呼喚第三方平臺的人來協助。自家IT可能幫不了太多。
塔尖：
針對研發與IT之間的交叉領域，我們的一整套端到端的仿真研發環境將很多IT工作自動化操作，大大減少了交叉領域的工作難度和工作量。另外，還有fastone的R&D-IT團隊還可以提供全方位的服務支持。
fastone在支持Windows的同時，也可支持用戶在Linux系統中使用圖形化界面操作仿真任務，你只需熟悉一下Linux的常用操作與工具（如瀏覽器、文本編輯器），即可在很短的時間內上手，操作習慣幾乎無需改變。
詳請可戳：怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？
3.2、是否包含前后處理+求解等一整套完整功能？
底層：
買機器，系統環境都需要自己部署，更別提軟件功能了，一切都要靠自己。超算中心和云廠商絕大多數只支持計算求解。
中層：
你可在軟件平臺中直接點擊進入相關步驟，完成前后處理和計算求解。其他平臺主要集中在計算求解這一環節。
塔尖：
同時包含前后處理+計算求解。
3.3、可以圖形化界面操作嗎？
底層：
均無。
中層：
云廠商的仿真平臺不支持。
部分硬件廠商的仿真平臺可支持圖形界面。
超算云做了類似電腦桌面的界面，所有服務（包括SSH、上傳下載，應用等）都可以在圖形界面上操作。
軟件平臺一般完美支持。
塔尖：
fastone針對不同的用戶，提供多種任務提交方式以供選擇。
圖形界面模式：可通過Web瀏覽器啟動集群，跳轉到虛擬桌面，并可在該桌面直接操作應用進行相應設置以開啟云端仿真任務。
任務模式：用戶可以通過Web瀏覽器選擇新建任務、選擇應用、上傳文件、輸入參數、配置資源等一系列向導式路徑提交任務。
集群模式：對于高級用戶，比如本身對應用工作流的理解和編程能力超強，可以不用走普通用戶通過應用向導式提交的路徑，可以直接根據自己寫的腳本，通過Web瀏覽器選擇新建集群，然后按需動態地在云端創建HPC集群。
3.4、突然有個緊急項目，我能不能馬上用上？
底層：
買機器響應時間最長，采購、運輸、調試、部署環境、安裝軟件一套流程走下來，黃花菜都涼了。超算中心需要排隊，基本不可能滿足緊急需求。
云廠商可以較快地拿到資源，但配置環境、安裝軟件也需要時間。
中層：
除了超算云依然面臨排隊問題，在資源需求量不大的情況下，其他三個平臺理論上均能較快地拿到資源并開始計算。
塔尖：
快速啟動，即開即用。
尤其是當這個緊急項目需要非常多的算力時，fastone云平臺的全球數據中心能持續穩定地提供用戶所需資源類型及數量，分鐘級調度開啟上萬核計算資源，滿足業務緊迫度。
3.5、自動化程度有多高？
自動化是什么意思？不需要你一臺臺地開機器，鼠標簡單點幾下就能自動開關機；能夠自定義工作流程，不需要每次跑仿真都重復設定；
自動檢查任務狀態，出現錯誤可以及時重復提交并通知你；
甚至對于某些因資源類型報錯的任務，還能自動定位并調度其他類型的資源來跑任務……
底層：
均無。
中層：
均無。
塔尖：
fastone云平臺可提供包括自動化部署、自定義工作流、自動檢查任務狀態與重復提交、自動定位任務并調度其他類型資源重算等IT自動化能力與Auto-Scale自動伸縮等功能，可快速全面地提升仿真研發效率。
比如我們的Auto-Scale功能可以自動監控用戶提交的任務數量和資源的需求，動態按需地開啟所需算力資源。在資源不夠的時候，還能根據不同的用戶策略，自動化調度本區域及其他區域的目標類型或相似類型實例資源。
效果怎么樣？看這篇：從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？
3.6、當有多個仿真任務時，是否支持開多臺機器同時跑任務？
多個任務同時在數臺機器上跑，這個我們稱之為并行計算，一般都需要有調度器的參與。
關于調度器的相關知識，看這里：億萬打工人的夢：16萬個CPU隨你用
這么多機器，這么多任務，怎么順利一一配置、啟動、關閉，提高整體資源利用率，最好還能自動化管理等等，難度就陡然提升了。
對研發來說，能否支持大規模并行計算，是提升研發效率的關鍵。
底層：
買機器需要自己搞定一切。
超算中心和云廠商則是為你提供了一個基礎架構，只要應用支持，你就可以進行并行計算。
中層：
同樣在應用支持的前提下，金字塔中層可以讓用戶較為方便地進行并行計算。
不過這一層平臺提供的只是基礎環境，用戶能否用好取決于其自身技術能力。
塔尖：
我們自主研發的云原生國產化調度器Fsched，可分鐘級自動化調度上萬核計算資源，幫助用戶應對突發算力需求場景。更重要的是，fastone能夠結合業務特點以及應用特性，利用計算機技術提升不同業務場景的計算效率。
3.7、能否提供任務監控及相應的告警、優化分析功能？
研發工程師關心的主要是自己的任務情況。
底層：
均無。
中層：
均無。
塔尖：
這方面fastone云平臺可謂一枝獨秀。
我們能多維度監控任務狀態，提供基于任務層的監控、告警、數據統計分析功能與服務。
有啥用呢？戳這兩篇了解：
王者帶飛LeDock！開箱即用&一鍵定位分子庫+全流程自動化，3.5小時完成20萬分子對接
Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率？
3.8、仿真文件那么大，數據傳輸效率跟得上嗎？
底層：
買機器如果是在本地進行數據傳輸，取決于本地網絡配置。如果是多地傳輸，就看你買多大的帶寬了。
超算中心對外的網絡帶寬十分有限，且被很多并發用戶共享，數據傳輸是個大問題，人肉送硬盤有時甚至是最好的解決方案。
云廠商對結果數據支持直接讀取，云上存儲，按需下載。但怎么用，能不能用好，還是取決于用戶自己。
中層：
超算云有專線網絡，傳輸效率優于超算中心。
其他三者的傳輸效率視自身機房條件/資源提供方而定。
塔尖：
fastone云平臺擁有自主可控的數據傳輸方案。
你只需要把數據上傳到的DM（Data Manager）工具上，就可以直接使用數據來跑任務。
與市面上開源的數據傳輸工具相比，DM使用方便、功能全面，利用fastone自主研發的分段上傳、高并發、斷點續傳等數據傳輸技術，可大幅優化海量數據的傳輸效率。
IT視角 如何降低IT工作量？
4.1、需要IT掌握什么技能？
底層：
自己買機器需要強大的IT團隊，搞定機房、硬件、環境、軟件……等一系列事項。超算中心與云廠商的情況比較類似，除了機器在別人機房你摸不著，IT需要協助研發搞定在使用過程中遇到的其他任何問題……
中層：
這一層，自家IT在熟讀第三方平臺操作說明之后可以幫上一定的忙。
塔尖：
借助多個自動化功能與管理系統（具體可見本章節其他回答），IT只需簡單熟悉操作之后便可快速上手平臺。
而R&D-IT服務的存在也讓IT與研發之間的溝通更加順暢。
4.2、機器多了之后，方便管理嗎？
這個問題其實有兩層含義，即機器多了之后——
1）是否可以方便地自動化運維？這里面涉及到包括開關機、軟件安裝配置、資源監控、集群管理等IT基礎工作的自動化程度；
2）是否可以方便地分配業務？比如臨時需要將一批機器從團隊A劃撥給團隊B使用，是否能夠支持IT快速方便地進行配置？
而能否做到第二點，事實上是由第一點決定的。也就是說，自動化運維的程度越高，越能夠快速方便地分配業務。對IT來說，也就意味著更便于管理。
底層：
買機器需要IT自己搞定所有的運維工作，機器越多越麻煩。
超算中心提供統一的人工運維。
云廠商會提供諸如資源監控、集群管理模塊等功能，具體使用程度取決于用戶本身。
中層：
金字塔中層基本都具備一定的自動化運維能力，如資源監控、權限分配等，但同時也存在著一定程度的功能缺失，比如需要IT自行搞定支持列表之外的軟件、除云廠商的仿真平臺之外均缺失集群管理模塊等等。
塔尖：
fastone云平臺擁有完整的全維度自動化運維能力，機器再多都能輕松管理，快速分配業務。比如大家都熟悉的集群管理，在云端手動管理集群和自動化部署的工作量區別一目了然：
4.3、權限管理方便嗎？比如分配資源上限啥的？
底層：
均無此功能。
中層：
均可提供管理員賬號和子用戶權限分配功能。
塔尖：
支持管理員角色對每一個用戶進行相關權限設定，包括預算使用上限和CPU核數使用上限。
4.4、需要用戶自己來維護機器嗎？
此處的“維護機器”專指對硬件的維護。
底層：
買機器需要自己負責所有機器的維護。超算中心和云廠商無需維護。
中層：
無需自己維護。
塔尖：
無需自己維護。
4.5、有沒有資源監控及相應的告警、優化分析功能？
底層：
買機器需要自己搞定資源監控。
超算中心的監控功能僅存在于全局統計，無法拆開，其他層面的監控功能缺失。
云廠商會提供類似Cloud Watch的基礎監控功能，對云資源的監控十分細致，但配置相對復雜。
中層：
基本都支持資源監控功能。
云廠商的Cloud Watch在金字塔底層說過了，就不再重復了。
有的軟件平臺支持定制監控管理工具，可實時監控任務狀態以及CPU/內存等資源的使用情況；也有的做了中央管理儀表板可視化功能，幫助你方便快捷地監控數據。
塔尖：
不同角色的用戶可根據自身需求，查看所需的資源監控信息。如研發可查看單個任務的資源使用情況，IT則可通過監控功能掌握平臺整體的資源消耗水平。團隊管理者可以監控各個重要指標，從全局角度掌握項目的整體任務及資源情況，為未來項目規劃、集群生命周期管理、成本優化提供支持。
4.6、有什么安全上的風險嗎？
底層：
買機器的都是純本地資源，需要自己搭建防火墻等安全措施，還得注意機房安全。而且機器在自己上手看似能完全掌控計算資源，其實麻煩更多，軟件、硬件、機房、網絡、人員……任何環節出了問題都可能影響你的仿真進程。
超算中心的底層是非隔離的，你能看到其他用戶的任務信息，這是一個比較致命的問題。
更致命的一點是，而超算由于要優先服務國家級科研項目，在某些情況下，即便已經分配到的超算資源，也有可能會被無條件收回。
想象一下，有一天，你吃著火鍋唱著歌，跑著仿真等結果，突然就被收回了資源……任務就涼了。
云廠商的是獨占資源，可以理解為在海量云資源中劃出一塊專屬區域供用戶使用，別人無法觸及。獨占資源意味著：
1）云資源在任何情況下都不用會被搶走；
2）可根據用戶的習慣和應用的特性自由選擇操作系統，沒有任何限制；
3）應用與依賴組件安裝靈活；
4）安全。
中層：
跟第三方平臺底層資源保持一致。
塔尖：
fastone云平臺提供的也是獨占資源。
我們提供完整的云安全策略模型，可對整個安全生命周期進行管理。我們用更完善更具體的產品安全架構，全面保障客戶業務系統安全，包括身份認證、操作日志、MFA、數據隔離、數據加密、數據審批、日志審計、安全規范、安全組織、風險預警等。
綜合對比之后，我們來給8個產品/解決方案排個序：
我們還有更為完整的仿真平臺對比白皮書，歡迎直接掃碼獲取白皮書閱讀完整報告：
目錄先睹為快~
關于fastone云平臺在各種CAE應用上的表現，可以點擊以下應用名稱查看：Bladed │ Fluent │ LS-DYNA │ COMSOL
- END -
我們有個CAE仿真研發云平臺
集成多種CAE/CFD應用，大量任務多節點并行
應對短時間爆發性需求，連網即用
跑任務快，原來幾個月甚至幾年，現在只需幾小時
5分鐘快速上手，拖拉點選可視化界面，無需代碼
支持高級用戶直接在云端創建集群
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你也許想了解具體的落地場景：
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