From AI pilots to production: How DH2i and Red Hat help customers run resilient, security-focused AI on Red Hat OpenShift

从AI试点到生产：DH2i与Red Hat如何帮助客户在Red Hat OpenShift上运行安全且弹性的AI

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2026年10月5日

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Vivien Wang

高级工程合作伙伴经理

OJ Ngo

首席技术官

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© Red Hat, Inc. CC-BY-4.0授权

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构建AI应用是一个里程碑；在关键业务企业数据上可靠运行则是挑战。随着组织将检索增强生成（RAG）和AI助手从实验室转移到生产环境，底层基础设施成为主要的差异化因素。要取得成功，模型需要持续访问可信数据，能够与遗留系统共存，并在混合环境中保护敏感信息，同时不损害网络完整性。

DH2i在Red Hat生态系统目录中新增了3个使用案例，展示了其三大核心产品DxOperator、DxEnterprise和DxOdyssey如何在Red Hat OpenShift上为AI应用构建安全且弹性的基础。这3个使用案例是Red Hat与DH2i密切合作开发的，Vivien Wang负责Red Hat方面的开发，OJ Ngo负责DH2i方面的开发。

DH2i提供跨混合基础设施的高可用、安全连接的SQL Server和应用环境的软件。其产品组合包括用于在Kubernetes和Red Hat OpenShift上自动化高可用SQL Server可用性组的DxOperator、用于在Windows、Linux和容器中实现SQL Server高可用的DxEnterprise，以及用于在混合和多云环境中实现应用级零信任连接的DxOdyssey。这些产品共同帮助组织确保AI应用背后的数据可用性，现代化支持AI应用的基础设施，并连接分布式AI工作负载。

Red Hat OpenShift提供了一个具备内置安全功能、混合云灵活性和认证合作伙伴生态系统的全面应用平台，使大规模运行生产AI工作负载成为可能。由于数据引力对AI安全和数据主权至关重要，Red Hat OpenShift将AI应用直接带到数据所在的位置。这使组织能够将AI工作负载直接部署在现有SQL Server数据库中的关键业务财务和运营数据旁，适用于任何混合环境。

使用DxOperator确保金融RAG应用始终在线

对于金融研究团队和投资组合经理而言，RAG应用的价值取决于其可访问的数据。如果包含向量嵌入和元数据的数据库离线，LLM将无法提供基于事实的回答。

保持金融RAG应用始终在线的用例概述了一种解决方案，该方案通过SQL Server 2025存储结构化数据和向量嵌入，同时DxOperator在Red Hat OpenShift上自动化高可用SQL Server可用性组的生命周期。DxOperator可部署同步SQL Server可用性组副本，帮助保护RAG应用使用的向量数据和元数据。通过同步提交机制，SQL Server会在事务日志记录在同步次要副本上固化后才完成事务。DxEnterprise随后提供数据库感知监控和全自动故障转移，据DH2i报告，故障转移可在数秒内完成，有助于在主副本发生故障时最大限度减少中断。

通过DxOperator在Red Hat OpenShift上探索保持金融RAG应用始终在线

通过DxEnterprise在Red Hat OpenShift上现代化公共部门AI系统

AI现代化很少能一蹴而就。政府机构通常依赖几十年来存储在遗留SQL Server环境中的案件记录和运营数据。一次性将这些数据迁移到云原生架构通常不切实际。

保持公共部门AI服务弹性的用例提出了一种"爬行-行走-奔跑"策略：

• 爬行：将现有Windows虚拟机重新托管在Red Hat OpenShift虚拟化平台上。
• 行走：逐步将SQL Server工作负载从Windows迁移到Red Hat Enterprise Linux。
• 奔跑：通过DxOperator和DxEnterprise在Red Hat OpenShift上完全现代化为容器化SQL Server可用性组。

由于DxEnterprise集成了DxOdyssey的安全和网络功能，这一过程在每个阶段都受到应用级零信任连接的保护。这种分阶段方法使机构能够在不中断AI服务数据流的情况下逐步提升技能和基础设施。

通过DxEnterprise在Red Hat OpenShift上探索保持公共部门AI服务弹性

通过DxOdyssey将AI欺诈调查连接到分布式金融数据

在金融服务领域，数据通常分散在私有云、遗留数据中心和客户数据库中。集中化这些数据往往不可行，但为AI工作负载提供广泛的网络访问会增加攻击面。

与传统VPN或广泛网络访问不同，DxOdyssey仅限于特定授权的应用程序和端点进行连接，在减少不必要的网络暴露的同时，仍能保留AI工作负载所需的数据访问权限。安全AI欺诈调查用例描述了组织如何使用DxOdyssey实现应用级零信任网络访问（ZTNA）。通过在Red Hat OpenShift上的AI服务与特定授权数据端点之间创建微隧道，机构可以在保持敏感数据原位的同时，为AI分析师提供识别可疑活动所需的信息。DxOdyssey的应用级微隧道与Red Hat OpenShift的原生平台安全功能相辅相成，包括零信任工作负载身份（SPIFFE/SPIRE ZTWIM）、网络分段（RHACS）以及用于硬件加密内存执行的机密容器（CoCo）。

通过DxOdyssey在Red Hat OpenShift上探索跨混合金融数据的Secure AI欺诈调查

结论：生产环境才是真正的挑战

将AI投入生产需要超越模型本身，关注底层平台和数据基础。Red Hat OpenShift 提供了为企业级大规模生产AI构建的企业应用平台。通过集成 DH2i 的 DxOperator、DxEnterprise 和 DxOdyssey 等能力，组织可以更灵活地维护 SQL Server 高可用性、简化现代化改造并保障混合连接，使团队能够按照自己的节奏进行现代化改造而无需推倒重来。

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Vivien Wang

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Vivien Wang 是高级工程合作伙伴经理。她与 Red Hat 合作伙伴合作，共同构建、认证并集成到 Red Hat 生态系统中，涉及 OpenShift、Ansible、虚拟化和 RHEL。在 2019 年加入 Red Hat 之前，她曾在 SAP UKI 工作，并担任 ASUS 和三菱重工业的内部技术作家。她拥有伦敦国王学院的硕士学位。

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OJ Ngo

拥有二十多年 IT 经验的 Thanh "OJ" Ngo 是一位资深技术专家和发明家，致力于简化流程并为日常技术问题寻找创新解决方案。作为 DH2i 公司核心技术的联合创始人兼首席架构师，OJ 将其独特的技术专长和创新思维应用于开发突破性解决方案，改变组织应对 IT 挑战的方式。

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