در این مقاله یاد می گیرید چرا اجاره سرور محاسباتی برای پژوهشهای دانشگاهی مقرون به صرفه و کاربردی است ، چه معیار هایی را برای انتخاب سرور باید در نظر بگیرید و چگونه هزینه‌ ها و دشواری های این کار را به حداقل برسانید

فهرست مطالب

1. چرا پژوهشگران به سرور محاسباتی نیاز دارند؟
2. مزایای اجاره سرور محاسباتی چیست
3. کاربردها در رشته‌ های مختلف
4. ویژگی های فنی و معیارهای انتخاب سرور
5. مدلهای قیمتی و بودجه‌ بندی
6. نکات راه‌ اندازی و نرم‌افزاری
7. امنیت و پشتیبان گیری
8. پرسش‌های متداول
9. نتیجه‌گیری و منابع

چرا پژوهشگران به سرور محاسباتی نیاز دارند؟

پژوهش‌ های مدرن در بسیاری از رشته ها — از مهندسی و علوم کامپیوتر تا زیست‌ فناوری و اقتصاد — به پردازش سریع داده ها، شبیه‌ سازی‌های پیچیده و آموزش مدل‌ های یادگیری ماشین نیاز دارند و این وظایف اغلب از توان کامپیوترهای معمولی فراتر می‌روند و اجرای آن‌ها روی سرورهای قوی یا خوشه‌ های محاسباتی (HPC) زمان اجرای پروژه را به شدت کاهش می‌دهد.

مثال‌های ملموس

شبیه‌سازی‌های CFD که روی کامپیوتر خانگی دسکتاپ زمان‌ بر است، تحلیل توالی‌های ژنتیکی چند ترابایتی ، یا آموزش یک شبکهٔ عصبی عمیق با میلیونها پارامتر تنها با دسترسی به سرورهای مجهز به GPU و حافظهٔ بالا قابل انجام با بازده مناسب هستند

مزایای اجاره سرور محاسباتی

صرفه‌جویی هزینه
پرداخت متناسب با استفاده

دسترسی به سخت‌افزار قوی
استفاده از نسل‌های اخیر CPU/GPU

مقیاس‌پذیری
افزایش منابع در زمان نیاز

پشتیبانی و نگهداری
بدون دردسر نگهداری فیزیکی

اجارهٔ سرور محاسباتی به پژوهشگران این اجازه می‌دهد که بدون سرمایه‌گذاری کلان به منابع پیشرفته دسترسی پیدا کنند. علاوه بر این ، بعضی از فراهم کنندگان خدمات، ابزارهایی برای مدیریت آسان وظایف ، صف‌ بندی شبیه سازی‌ها و زمان‌بندی اجرای پروژه‌ ها ارائه می‌کنند.

کاربردها در رشته های مختلف

مهندسی

شبیه سازی‌های المان محدود (FEA) ، دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و بهینه سازی پارامتری با استفاده از نرم افزارهایی مانند Abaqus، ANSYS و COMSOL

علوم زیستی و بیوانفورماتیک

تحلیل ژنوم ، توالی‌یابی نسل جدید (NGS)، تحلیل داده‌ های پروتئومی و شبیه‌سازی‌های مولکولی که نیازمند پردازش موازی هستند.

علوم داده و هوش مصنوعی

آموزش مدلهای یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده‌ های بزرگ و آزمون سریع الگوریتمهای جدید

فیزیک، شیمی و علوم پایه

محاسبات کوانتومی شبیه سازی‌شده ، دینامیک مولکولی و تحلیل‌های عددی با دقت بالا .

ویژگی‌های فنی و معیارهای انتخاب سرور

انتخاب سرور مناسب وابسته به نوع پروژه و نیازهای تحقیقاتی است . در ادامه مواردی که باید بررسی کنید آمده است:

پردازنده (CPU)

برای بارهای کاری متکی بر سریال یا چند رشته ای (multi-threaded)، پردازنده‌های چند هسته‌ای مانند Intel Xeon یا AMD EPYC توصیه می‌شوند. تعداد هسته و فرکانس مناسب را با توجه به نرم‌افزار هدف انتخاب کنید.

کارت گرافیک (GPU)

اگر پروژه شامل یادگیری ماشین یا تسریع محاسبات موازی است، وجود GPU با VRAM بالا (مثلاً 16GB به بالا برای پروژه‌های Deep Learning متوسط و 40GB+ برای پروژه‌های بزرگ ) حیاتی است. مدل‌هایی مانند NVIDIA A100، H100 یا سری RTX برای شما مناسب اند

حافظه رم و ذخیره‌سازی (هارد)

حداقل 64GB RAM برای بسیاری از پروژه‌ های پژوهشی توصیه می‌شود؛ اما برخی پروژه‌ها نیازمند چند صد گیگ حافظه هستند. استفاده از هارد NVMe/SSD سرعت I/O را افزایش می‌دهد و زمان بارگذاری داده را کاهش می‌دهد.

شبکه و پهنای باند

برای پروژه‌ هایی که داده‌ها از منابع خارجی ( مثل دیتاسِت‌های عظیم یا پایگاه‌داده دور) خوانده می‌شوند، اتصال شبکهٔ پرسرعت و پهنای باند بالا ضروری است. در خوشه‌ های مقیاس پذیر، شبکهٔ داخلی با تاخیر کم نیز اهمیت دارد.

سازگاری نرم افزاری

اطمینان حاصل کنید که سرور از محیط‌های برنامه نویسی و کتابخانه‌های مورد نیاز شما پشتیبانی می‌کند: Python, R, MATLAB, CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch و بسته‌های تخصصی حوزهٔ تحقیق

مدل‌های قیمتی و بودجه‌بندی

ارائه‌دهندگان سرویس معمولاً مدل‌های قیمتی زیر را ارائه می‌دهند:

• ساعت‌محور: پرداخت بر اساس ساعت استفاده؛ مناسب پروژه‌های کوتاه‌مدت.
• ماه‌محور: قراردادهای ثابت ماهیانه؛ مناسب پروژه‌های طولانی.
• پلن‌های حجمی: برای مؤسسات یا گروه‌هایی که مصرف بالایی دارند، تخفیف‌های حجمی اعمال می‌شود.

نکات بودجه‌بندی : هزینهٔ ذخیره‌سازی بلندمدت، انتقال داده (اینترنت مصرفی)، لایسنس نرم‌افزار و پشتیبانی فنی را در برآورد خود لحاظ کنید.

نکات راه‌اندازی و نرم‌افزاری

نصب و مدیریت محیط

از مدیریت بسته‌ها (Conda, pip, apt) و ابزارهای کانتینرسازی (Docker, Singularity) برای تضمین تکرار پذیری محیط تحقیقاتی استفاده کنید. کانتینرها به شما اجازه می‌دهند که محیط توسعه ی محلی را به سرور منتقل کنید بدون اینکه مشکلات وابستگی پیش بیاید .

صف‌بندی و زمان‌بندی وظایف

برای استفادهٔ بهینه از منابع در خوشه‌ها از سامانه‌های صف‌بندی مانند Slurm یا PBS استفاده کنید. این ابزارها امکان اجرای موازی، اولویت‌ بندی و مدیریت منابع را فراهم می‌کنند

نکات مربوط به لایسنس‌ها

اگر از نرم‌افزارهای غیررایگان مانند MATLAB یا ANSYS استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که ارائه‌ دهندهٔ سرور پشتیبانی لایسنس شبکه‌ای را دارد یا راهکاری برای استفادهٔ قانونی ارائه می‌دهد.

امنیت و پشتیبان‌گیری

امنیت داده به‌ ویژه در پروژه‌های حاوی اطلاعات حساس (مثل داده‌های بالینی) اهمیت بالایی دارد. نکات ضروری:

• رمزنگاری داده‌ها هنگام انتقال و در حالت ذخیره‌سازی (TLS و AES-256 یا معادل).
• دسترسی بر پایهٔ نقش (RBAC) و استفاده از کلیدهای SSH به‌جای رمز عبور .
• انجام پشتیبان‌ گیری منظم و تست بازیابی (backup & DR)
• مانیتورینگ، لاگ‌ گیری و آلارم برای تشخیص نفوذ یا مشکلات عملکردی.

پرسش‌های متداول

چقدر رم و GPU برای پایان‌نامهٔ دکتری نیاز دارم؟

پاسخ بستگی به حوزهٔ پژوهش دارد؛ اما به‌ طور کلی برای مدل های یادگیری عمیق متوسط، حداقل یک GPU با 16-24GB VRAM و حداقل 64GB رم پیشنهاد می‌شود. پروژه‌های بزرگتر ممکن است نیازمند GPUهای 40GB+ و رم بالاتر باشند.

آیا می‌توانم داده‌هایم را به‌صورت امن روی سرور اجاره‌ای نگه دارم؟

در صورتی که ارائه‌ دهنده استانداردهای امنیتی را رعایت کند. از قراردادهای حفظ حریم خصوصی، رمزنگاری و پشتیبان‌گیری منظم اطمینان حاصل کنید.

آیا امکان اجرای نرم‌افزارهای دارای لایسنس وجود دارد؟

بسیاری از ارائه‌ دهندگان راهکارهایی برای مدیریت لایسنس نرم‌ افزاری ارائه می‌دهند ؛ پیش از اجاره در مورد پشتیبانی لایسنس سؤال کنید.

نتیجه‌گیری و گام‌های بعدی

اجارهٔ سرور محاسباتی برای تحقیقات دانشگاهی نه تنها هزینه‌های اولیه را کاهش می‌دهد بلکه دسترسی سریع و امن به منابع پیشرفته را فراهم می‌آورد. برای شروع:

1. نیازهای محاسباتی پروژه را مشخص کنید (CPU, GPU, RAM, storage).
2. بودجه و مدل قیمتی مناسب را انتخاب کنید (روزانه هفتگی ماهانه).
3. پرسش‌های امنیت و لایسنس‌ها را قبل از قرارداد بررسی کنید.
4. محیط نرم‌افزاری و کانتینرها را آماده کنید تا انتقال به سرور ساده باشد.

تماس و اجاره سرور برای تحقیقات دانشگاهی:

لیست سرور های محاسباتی به همراه قیمت و مشخصات سخت افزاری 👉

1. مقدمه

در دوران تحول دیجیتال و رشد نمایی داده‌ها ، توان محاسباتی نه تنها یک مزیت رقابتی، بلکه یک الزام برای بقای سازمانها محسوب می‌شود. فرآیند داده کاوی (Data Mining)، که شامل استخراج دانش و الگوهای مفید از انبوهی از داده‌هاست، به سخت‌افزار ها و زیرساختهای پیشرفته نیاز دارد تا بتواند در زمانی معقول نتایج دقیقی ارائه دهد .

داده ها امروزه از منابع متنوعی نظیر شبکه‌ها ی اجتماعی، سنسورهای صنعتی، ابزارهای پوشیدنی ، تراکنش‌های مالی، و سیستم‌های مانیتورینگ تولید می‌شوند و تحلیل این داده‌ها نیازمند توان محاسباتی خیلی بالا، حافظه وسیع و زیرساختهای مطمئن و پایدار است. در این مقاله، علاوه بر معرفی انواع سیستم‌ های محاسباتی و نمونه‌ها ی قدرتمند، به مقایسه دقیق بین خرید و اجاره این سیستم‌ها می‌پردازیم

2. انواع سیستم‌های محاسباتی برای داده‌کاوی

1. محاسبات موازی (Parallel Computing): این نوع سیستم‌ها با تقسیم مسئله به بخش‌های کوچکتر و پردازش همزمان آن‌ها روی چندین هسته، موجب افزایش سرعت اجرای الگوریتم‌ ها می‌شوند. برای مثال الگوریتمهای طبقه‌ بندی یا خوشه بندی در یادگیری ماشین می‌توانند روی هسته‌ها ی مختلف به صورت هم‌زمان اجرا شوند.
2. محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing): در این روش داده‌ ها و فرآیند ها بین چندین ماشین فیزیکی یا مجازی توزیع می‌شوند. این مدل برای پردازش داده های بزرگ در مقیاس پتابایت بسیار مناسب است . ابزارهایی مثل Apache Hadoop و Apache Spark برای این نوع معماری طراحی شده‌اند.
3. محاسبات ابری (Cloud Computing): استفاده از زیرساختهای شرکت‌های بزرگی مانند AWS، Azure، Google Cloud به تحلیل‌ گران این امکان را می‌دهد که بدون خرید سخت‌افزار ، از منابع قدرتمند برای دوره زمانی موردنیاز خود بهره‌مند شوند . این نوع سیستمها مناسب برای پروژه‌هایی هستند که به مقیاس‌ پذیری دینامیک نیاز دارند.
4. GPU و ASIC تسریع‌شده: برای الگوریتمهایی که نیاز به پردازش‌های برداری سنگین دارند، مانند یادگیری عمیق یا پردازش تصویر ، استفاده از واحد پردازش گرافیکی (GPU) یا مدارهای اختصاصی مانند TPU و FPGA سرعت اجرای مدلها را به‌ شدت افزایش می‌دهد.
5. محاسبات لبه (Edge Computing): در مواردی که نیاز به تصمیم‌ گیری در لحظه وجود دارد (مثلاً خودروهای خودران)، بخشی از پردازش در محل جمع‌آوری داده انجام می‌شود. این امر موجب کاهش تاخیر و پهنای باند مصرفی می‌شود.

3. نمونه‌های قدرتمند سیستم‌های داده کاوی

3.1 سوپرکامپیوترها (Supercomputers)

• Fugaku (ژاپن): یکی از سریعترین ابرکامپیوترها ی جهان با بیش از 7 میلیون هسته پردازشی که برای تحلیل داده‌های زیستی ، هواشناسی و شبیه‌سازی‌های پیچیده کاربرد دارد.
• Summit (ایالات متحده): شامل بیش از 27,000 GPU است و برای پروژه‌ هایی در حوزه فیزیک، ژنتیک، و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

3.2 خوشه‌های محلی (On-Premise Clusters)

• خوشه‌های HPC با GPU: سازمانها می‌توانند مجموعه‌ ای از سرورها با کارت‌های گرافیک پیشرفته مانند NVIDIA A100/H100 را راه‌ اندازی کرده و با نرم‌افزارهایی مانند Kubernetes یا Slurm مدیریت کنند.
• سرورهای مولتی‌هسته‌ ای: مناسب برای کاربردها یی با داده‌ های ساختاریافته و عملیات آماری سنگین ؛ ترکیب چند CPU با رم بالا امکان اجرای همزمان هزاران تسک task را فراهم می‌کند.

3.3 سرویس‌های ابری (Cloud Services)

• AWS EC2 P4 Instances: ایده‌آل برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با دیتاست‌های بزرگ .
• Google Cloud TPU v4 Pods: سرعت بالا در پردازش مدل‌های زبان طبیعی و بینایی ماشین.
• Azure Machine Learning Compute : ارائه محیط یکپارچه برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

4. معیارهای انتخاب سیستم

هنگام انتخاب زیرساخت برای پروژه‌های داده‌کاوی، باید فاکتورهای زیر بررسی شوند :

• توان پردازشی ( Compute Power): بررسی تعداد و نوع هسته‌ها یا GPUها.
• حافظه (RAM/VRAM ): نیاز مدل‌ها به حافظه، خصوصاً در الگوریتم‌ها ی شبکه‌های عصبی عمیق.
• ذخیره‌سازی ( Storage ): سرعت و ظرفیت ذخیره‌ سازی داده‌ها ؛ استفاده از NVMe می‌تواند سرعت بارگذاری را چند برابر کند.
• پهنای باند شبکه (Network) : برای پردازش توزیع‌شده، تأخیر پایین و انتقال سریع داده اهمیت بالایی دارد
• مقیاس‌پذیری (Scalability): توانایی گسترش منابع در صورت افزایش داده یا کاربر .
• هزینه کلی (TCO ): بررسی هزینه خرید، نگهداری، خنک‌سازی، انرژی و نیروی انسانی.
• پایداری و بازیابی (Fault Tolerance): وجود سیستم‌های بکاپ و High Availability

5. مقایسه خرید vs اجاره زیرساخت

6. پیشنهادات و نکات پایانی

1. اگر سازمان شما در مرحله رشد است و نیاز به اجرای پروژه‌ هایی با حجم داده زیاد اما محدودیت مالی دارد، اجاره سیستم‌های ابری گزینه‌ای مقرون‌ به‌ صرفه و سریع است.
2. برای پروژه‌های طولانی‌ مدت یا مواردی که داده‌های بسیار حساس و طبقه‌ بندی‌شده دارید، راه‌ اندازی خوشه محلی می‌تواند امنیت و کنترل کامل را فراهم کند
3. از مدل هیبریدی استفاده کنید؛ مثلاً داده‌های حیاتی را به‌ صورت محلی نگهدارید و مدل‌های یادگیری ماشین را روی کلود اجرا کنید.
4. همیشه بر اساس نیاز واقعی تحلیل و تست انجام دهید ؛ صرف هزینه بالا همیشه به معنای کارایی بالاتر نیست.

7. نتیجه‌گیری

در عصر انفجار داده ها، انتخاب زیرساخت محاسباتی مناسب یکی از مهمترین تصمیمات فنی هر سازمان است. این تصمیم بر سرعت تحلیل، دقت پیش‌بینی‌ ها ، هزینه‌ها و حتی مزیت رقابتی در بازار تأثیرگذار است. با شناخت دقیق انواع سیستم‌ های محاسباتی، نمونه‌ های مطرح جهانی و بررسی مزایا و معایب خرید یا اجاره، می‌ توانید تصمیمی آگاهانه و هدفمند اتخاذ کنید.

همین امروز نیازهای پروژه خود را ارزیابی کنید، منابع خود را بسنجید، و زیرساختی را انتخاب کنید که بهترین توازن بین هزینه، کارایی ، امنیت و مقیاس‌ پذیری را برای شما فراهم کند. آیندهٔ داده‌ ها متعلق به کسانی است که آماده‌ بهره‌ برداری سریع، هوشمندانه و انعطاف‌پذیر از آن هستند.

مقاله مادر:

مقدمه

امروز نیاز به سرورهای محاسباتی قدرتمند بیش از پیش احساس می‌شود . سرورهای محاسباتی به ماشین‌هایی گفته می‌شود که با پردازنده‌های قوی و منابع سخت افزاری پیشرفته ، توان انجام محاسبات سنگین و پردازش داده‌های کلان را دارند. در این مقاله با انواع مختلف این سرورها، کاربردهای آن‌ها و معروفترین برندهای موجود در بازار آشنا می‌شوید

سرور محاسباتی چیست؟

سرور محاسباتی یا Computational Server، سروری است که با هدف انجام پردازش‌های سنگین علمی، مهندسی، آماری و هوش مصنوعی طراحی شده است. این سرورها معمولا دارای پردازنده‌های چند هسته‌ای قوی، کارت‌های گرافیک تخصصی و حافظه RAM بالا هستند تا بتوانند محاسبات پیچیده را با سرعت و دقت بالا انجام دهند .

انواع سرور محاسباتی

1. سرور CPU محور

این سرورها مجهز به پردازندههای مرکزی با تعداد هسته زیاد هستند. برای پردازش‌هایی که نیاز به محاسبات متوالی و سریال دارند، بسیار مناسب‌اند.

• ویژگی‌ها : تعداد هسته زیاد ، سرعت کلاک بالا، پشتیبانی گسترده نرم افزاری
• کاربردها: شبیه سازی های مهندسی ، تحلیل‌های آماری، اجرای برنامه‌های سنتی محاسباتی
• نمونه پردازنده‌ها: Intel Xeon, AMD EPYC

2. سرور GPU محور

این سرورها از کارت‌ گرافیک پیشرفته برای پردازش‌های موازی استفاده می‌کنند، برای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش داده‌های تصویری بسیار کاربردی هستند

• ویژگی‌ها: توان محاسباتی موازی بسیار بالا، مناسب برای پردازش‌های گرافیکی
• کاربردها: یادگیری ماشین، پردازش ویدئو ، شبیه سازی موازی
• نمونه کارت‌ها: NVIDIA Tesla, AMD Radeon Instinct

3. سرور ترکیبی

ترکیبی از CPU و GPU است که امکان انجام همزمان محاسبات سریال و موازی را فراهم می‌کند

4. سرور کلان‌داده

مناسب برای پردازش و ذخیره سازی داده ها ی حجیم است و اغلب به سیستم‌های توزیع شده و فناوری‌های ذخیره سازی سریع مجهز است.

• کاربردها : تحلیل داده‌های بزرگ، داده‌کاوی، گزارش‌گیری پیشرفته.

5. سرور ابری (Cloud)

این سرور ها به صورت مجازی و در بستر ابر (cloud) ارائه می‌شوند و دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند را از طریق اینترنت فراهم می‌کنند .

• مزایا: مقیاس‌پذیری بالا، کاهش هزینه‌ها، دسترسی آسان
• نمونه‌ها: Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud

نکات مهم در انتخاب سرور محاسباتی

هدف و نوع پردازش : ابتدا نیاز خود را مشخص کنید؛ پردازش سریال (CPU) یا موازی (GPU) ؟

• میزان حافظه RAM: بر اساس حجم داده‌ها و نوع نرم‌افزار انتخاب کنید
• فضای ذخیره‌سازی : برای داده‌های بزرگ، فضای زیاد و سرعت بالا اهمیت دارد
• سازگاری نرم‌افزاری: مطمئن شوید سرور با نرم افزارهای شما سازگاری دارد.
• بودجه: هزینه های خرید، نگهداری و مصرف انرژی را دقت کنید.

معرفی معروف ترین برندهای سرور محاسباتی

Dell Technologies

سرور های شرکت Dell با سری PowerEdge شناخته می‌شود. این سرورها قابلیت شخصی‌سازی بالا، پشتیبانی قوی و سخت‌افزارهای به روز را ارائه می‌دهند.

Lenovo

Lenovo در بازار سرورهای محاسباتی به خصوص با مدلهای ThinkSystem محبوبیت یافته است، قیمت مناسب و کیفیت ساخت بالا از ویژگی‌های آن است

Cisco

به خصوص در محیط‌های شبکه و دیتاسنترهای بزرگ سرورهای Cisco مطرح اند و پشتیبانی عالی ای دارند.

HPE (Hewlett Packard Enterprise)

سرورهای HPE ProLiant به خاطر پایداری و کارایی بالا در محیط‌ ها ی کاری بزرگ مشهور هستند.

Supermicro

سرورهای Supermicro به خاطر انعطافپذیری و طراحی برای کاربری‌ها ی تخصصی در محاسبات علمی و کلان داده مورد توجه قرار گرفته‌اند

کاربردهای سرور محاسباتی

• انجام شبیه سازی‌های پیچیده مهندسی و علمی
• آموزش و توسعه مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• تحلیل داده های بزرگ و داده کاوی
• پردازش و رندرینگ گرافیکی و سه بعدی
• محاسبات مالی و مدیریت ریسک

نتیجه‌گیری

سرورهای محاسباتی پایه و اساس پردازش‌های فناوری مدرن هستند که با توجه به نیازهای متفاوت انواع متنوعی دارند. انتخاب درست سرور می‌تواند کیفیت و سرعت پروژه‌های شما را چندین برابر کند، بنابرین هنگام خرید حتما به نوع پردازش، حافظه، سازگاری و برند و دیگر ویژگی های آن توجه داشته باشید.

سوالات متداول درباره سرور محاسباتی

سرور محاسباتی چه تفاوتی با سرور معمولی دارد؟
سرور محاسباتی دارای پردازنده‌ها و سخت‌افزارهای قویتر است که برای محاسبات سنگین طراحی شده‌اند، در حالی که سرور معمولی بیشتر برای ذخیره سازی و مدیریت اطلاعات به کار می‌رود.

آیا می‌توان از سرور ابری به جای سرور فیزیکی استفاده کرد؟
بله، سرور ابری مزایای زیادی مثل مقیاس پذیری و کاهش هزینه دارد اما برای پردازش‌های خاص ممکن است سرور فیزیکی بهتر باشد

کلمات مرتبط:

انواع سرور، انواع سرور محاسباتی، سرور لنوو ، سرور سیسکو ، سرور اچ پی ، سرور lenovo ، سرور cisco ، سرور دل ، سرور dell ، سرور Supermicro ، سرور سوپرمیکرو ، سرور PowerEdge ، سرور ThinkSystem

مقاله مادر: