Eine zuverlässige Grundlage für KI-Innovation: Vorbereitung einer KI-Analytics-Plattform für ein Entwicklerteam zur Implementierung intelligenter Lösungen im Einzelhandel
In einer Welt, in der künstliche Intelligenz ein wichtiger Motor für Innovationen ist, entscheiden die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Infrastruktur über den Erfolg eines Projekts. Ein dänisches Entwicklerteam sah sich mit der Notwendigkeit konfrontiert, eine Plattform für den Aufbau eines Analysesystems für eine Supermarktkette unter Verwendung des neuronalen Netzwerks YOLO einzurichten.
Das Projekt hatte einen hohen Praxisbezug und das INTROSERV-Team begann sofort mit der Auswahl und Einrichtung der Plattform nach den technischen Vorgaben des Kunden.
Die Ziele:
Aufbau einer Server-Plattform für das Neuronale Netzwerk YOLO
- Auswahl der richtigen Plattform: Auswahl einer GPU-Server-Konfiguration im Rahmen eines akzeptablen Budgets für den Einsatz von YOLO.
- Virtualisierungsplattform: Das Projekt erforderte den Einsatz mehrerer virtueller Maschinen.
- Sichere Verbindung zwischen dem Datenzentrum und dem Supermarkt: Da die übertragenen Videodaten vertrauliche Informationen oder Bilder von Kunden enthalten können, die der Videoveröffentlichung nicht zugestimmt haben, war eine sichere Übertragung erforderlich.
- Redundanz auf Festplattenebene: Obwohl keine Echtzeiterkennung erforderlich war, waren lange Ausfallzeiten aufgrund einer Neuinstallation oder -konfiguration inakzeptabel.
- Backup und schnelle Wiederherstellung im Falle eines Ausfalls: Das Projekt umfasste zahlreiche Einstellungen auf jeder VM, so dass ein zuverlässiges Sicherungs- und Wiederherstellungssystem unerlässlich war.
- Stabile Netzwerkkonnektivität: Das intelligente Analysesystem basiert auf Videoüberwachungs-Feeds und benötigt eine ausreichende Bandbreite für ein Dutzend gleichzeitiger Streams sowie zusätzliche Kapazitäten für CRM-Operationen.
Die Ergebnisse:
Einsatz von GPU Server, Proxmox VE und sicherer Videoübertragung für Einzelhandelsanalysen
- Auswahl der geeigneten Plattform: Es wurde ein dedizierter Server mit einem NVIDIA RTX 2080Ti-Grafikprozessor eingesetzt, der ausreichend Leistung für die YOLO-Videoverarbeitung bietet.
- Proxmox VE Hypervisor installiert: Diese Open-Source-Lösung ermöglicht GPU-Passthrough zu virtuellen Maschinen.
- VPN-Server und -Tunnel konfiguriert: Der gesamte Datenverkehr zwischen dem Server und dem Supermarkt läuft ausschließlich über einen WireGuard VPN-Tunnel.
- RAID1 für alle Festplattengruppen konfiguriert: Eliminierung von Single Points of Failure bei Festplattenausfällen. Proaktive Überwachung mit Warnmeldungen bei Hardwareanomalien wurde aktiviert.
- Einrichtung von Backup und Wiederherstellung: Regelmäßige VM-Backups wurden für eine schnelle Systemwiederherstellung im Falle eines Absturzes implementiert.
- Stabile Netzwerkkonnektivität wird sichergestellt: Es wurde ein Plan mit erweiterter Bandbreite ausgewählt, um ununterbrochene Videodatenübertragungen von Überwachungskameras zu ermöglichen.
Der Kontext: Wie YOLO und KI die Abläufe im Supermarkt verbessern
Ein auf KI-Lösungen für den Einzelhandel spezialisiertes Entwicklungsteam wandte sich an INTROSERV mit der Bitte um eine Inferenzumgebung für ein neuronales Computervision-Netzwerk - Ultralytics YOLOv11.
Ihr Ziel: Analyse des Kundenverhaltens in einer kleinen Supermarktkette, um den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen, die Effektivität von Werbeständern und -bannern zu bewerten, die Kassenleistung während der Spitzenzeiten zu optimieren, diese Spitzenzeiten pro Standort zu bestimmen und die Produktplatzierung auf der Grundlage von Warm- und Kaltzonen im Geschäft zu optimieren.
Das Management erkannte, dass die bestehenden Analysemethoden (basierend auf Verkaufsberichten und der Intuition der Manager) unzureichend waren. Es wurde ein tieferes, technologiegestütztes Verständnis des Kundenverhaltens benötigt.
Dieses KI-Analyseprojekt sollte in allen wichtigen Filialen eingeführt werden, beginnend mit mehreren neu eröffneten Standorten.
Dieses Projekt erforderte mehr als nur das "Mieten eines Servers" - es brauchte eine spezialisierte, sichere Umgebung, die bereit war, spezifische KI-Arbeitslasten zu bewältigen.
Die Herausforderung: Wie kann man mithilfe von KI genaue Daten zum Kundenverhalten sammeln?
Die zentrale Herausforderung: Aufbau einer umsetzbaren, effizienten Analyseplattform für den Einzelhandel, wo einfache Statistiken nicht ausreichen.
Wie kann man genaue Daten über die Bewegungen von Hunderten von Kunden erfassen, ohne deren Einkaufserlebnis zu stören? Und wie lassen sich diese Daten in konkrete, messbare Geschäftserkenntnisse umwandeln?
Während sich das KI-Entwicklungsteam um die Integration des neuronalen Netzwerks kümmerte, wurde die Einrichtung der Infrastruktur vollständig INTROSERV anvertraut.
Das Projekt weckte sofort das Interesse der technischen Spezialisten von INTROSERV. Dank klarer Zielvorgaben und Anforderungen war eine passende Konfiguration bereits vorrätig und konnte schnell eingesetzt werden. Das INTROSERV-Team wusste genau, wie mehrere hochauflösende Videoströme sicher ins Rechenzentrum übertragen werden können.
Die Lösung: Dedizierte GPU-Server mit Proxmox für YOLO-basierte Analysen
Das INTROSERV-Team entwickelte und implementierte eine Multikomponenten-Lösung mit zwei dedizierten Servern mit Proxmox VE und Proxmox Backup Server.
Dies ermöglicht eine effiziente Ressourcentrennung, Aufgabenisolierung und ein vollständiges VM-Backup für Disaster Recovery.
Überblick über die Infrastruktur: Mehrere virtuelle Maschinen
Virtuelle Maschine #1: Netzwerk-Gateway mit pfSense
- Aufgaben: Sichere Konnektivität und Zugangskontrolle zur Server-Infrastruktur.
- Implementierung: Ein pfSense-Router und ein WireGuard-VPN-Server wurden eingesetzt. Das interne Netzwerk des Supermarktes, in dem die Videoüberwachungskameras betrieben werden, ist über einen verschlüsselten VPN-Tunnel sicher mit dem Server des Rechenzentrums verbunden.
Virtuelle Maschine Nr. 2: KI-Kern (YOLO + GPU)
- Aufgaben: Feinabstimmung des YOLO-Modells mit Referenz-Videobildern und Objekterkennung in Echtzeit.
- Implementierung: Die Schlüssel-VM. Mit PCI-Passthrough in Proxmox VE wurde die NVIDIA RTX 2080 Ti GPU direkt der VM zugewiesen. Dies ermöglichte eine nahezu native Leistung für:
- Modell-Feinabstimmung: Benutzerdefiniertes YOLO-Training auf Überwachungsbildern zur Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit.
- Erkennung: Echtzeit-Videostromverarbeitung, Personenerkennung und Bewegungsverfolgung.
Virtuelle Maschine Nr. 3: Analytik und CRM
Aufgaben: Sammeln, Speichern und Visualisieren von Daten.
- Implementierung: Hier wurde ein CRM-System eingesetzt, das verarbeitete Daten von VM 2 empfängt: Personenkoordinaten, Verweilzeiten, Größe der Warteschlange. Das System generiert Bewegungskarten, Heatmaps, Fußgängerdiagramme und detaillierte Geschäftsberichte.
Proxmox Backup Server:
Aufgaben: VM-Backup-Repository.
Implementierung: Installiert auf einem separaten Server, der über eine dedizierte lokale Schnittstelle mit dem Hauptserver verbunden ist. Proxmox Backup Server gewährleistet automatisierte und sichere Backups aller VM-Daten.
Verwendete dedizierte Server-Konfigurationen
YOLO-Server
- Plattform: Asus ESC4000 G4
- Standort: Niederlande (Naaldwijk)
- CPU: 2x Intel Xeon Silver 4208 16 Kerne 32 Threads 2.1/3.0GHz
- Speicher: 64GB REG ECC DDR4
- Festplatte: 2x 500GB SSD Hardware RAID 1
- Festplatte: 2x 3.84TB NVMe Software RAID 1
- GPU: Gigabyte GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Port/Verkehr: 2 Gbit/s - Ungemessen
- VLAN: 10 Gbit/s VLAN
- AntiDDoS: DDOS 20Gbit/s Schutz
- Betriebssystem: Proxmox VE 8
PBS
- Plattform: Dell PowerEdge R240
- Standort: Niederlande (Naaldwijk)
- CPU: Intel Xeon E-2236 6 Kerne 12 Threads 3.4/4.8GHz
- Speicher: 16GB ECC DDR4
- Festplatte: 2x 250GB SSD Hardware RAID 1
- Festplatte: 4x 16TB SATA Hardware RAID 10
- Port/Verkehr: 1 Gbps - 50TB Verkehr
- VLAN: 10 Gbit/s VLAN
- IP-KVM: iDRAC
- AntiDDoS: DDOS 20Gbit/s Schutz
- Betriebssystem: Proxmox Sicherungsserver
INTROSERV: Ihr Technologiepartner für Innovationen
Durch die Auslagerung des gesamten Infrastrukturaufbaus an INTROSERV konnte sich das Entwicklungsteam des Kunden voll auf die Weiterentwicklung des KI-Modells und die Arbeit mit Daten konzentrieren.
Anstatt sich mit der Auswahl der Hardware, der Einrichtung des Schutzes und der Konfiguration der Hochverfügbarkeit zu beschäftigen, erhielt der Kunde eine produktionsreife Plattform, die sich problemlos auf alle zukünftigen Standorte übertragen lässt.
Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung hat der Kunde das Analysesystem erfolgreich integriert, und der erste Einzelhandelsstandort erhält bereits tägliche Berichte zum Kundenverhalten. Diese Erkenntnisse helfen dem Management, fundierte Entscheidungen zur Verkaufsoptimierung und Produktplatzierung zu treffen.
Dieses Projekt beweist, dass INTROSERV nicht nur ein Anbieter, sondern ein echter Technologiepartnerist, der auch komplexe IT-Projekte mit einer zuverlässigen Infrastruktur unterstützt.
Dieses Projekt beweist, dass INTROSERV nicht nur ein Anbieter, sondern ein echter Technologiepartner ist, der in der Lage ist, komplexe IT-Projekte zum Erfolg zu führen.
Um die optimale Infrastruktur für Ihr Projekt auszuwählen, wenden Sie sich bitte an den Vertrieb von INTROSERV.
