 |
«Астерос» заботится об энергосбережении клиентов
По оценкам экспертов, примерно в 40% действующих ЦОД системы кондиционирования спроектированы не оптимально. Между тем, затраты на отвод излишнего тепла составляют от 30 до 50% от расходов на поддержку инженерных систем. Жесткие бюджеты и высокая стоимость электроэнергии вынуждает компании искать пути построения рациональных систем охлаждения и вентиляции ЦОД.
Компания «Астерос» предлагает заказчикам новый вид услуг – проведение экспертизы строящихся или уже действующих ЦОД с целью проверки работоспособности и эффективности систем кондиционирования. С помощью специализированного приложения FloVENT от компании Mentor Graphics специалисты «Астерос» создают 3D-модель движения воздушных потоков в ЦОД и рассчитывают температурный режим в каждой точке помещения, в том числе и внутри серверных стоек. Изменяя расположение и режимы работы отдельных компонентов инфраструктуры, они подбирают оптимальную конфигурацию и расстановку оборудования в ЦОД. Подобная экспертиза позволяет:
сократить затраты на потребляемую электроэнергию;
снизить время простоя и уменьшить число инцидентов, вызванных перегревом оборудования;
смоделировать последствия наращивания мощности ЦОД, изменения режимов работы или способов размещения активного и резервного оборудования.
Полное обследование среднего по размерам ЦОД и выработка оптимального решение выполняется всего за 5 дней.
Специалисты «Астерос» уже выполнили оценку ряда проектов для банка ВТБ, МТС и других российских компаний.
«Визуальное моделирование помогает определить оптимальную схему расположения вычислительного оборудования и инженерных систем. В результате возрастает эффективность работы дорогостоящего оборудования и продлевается срок его службы. С помощью анализа и последующей оптимизации работы системы холодоснабжения заказчик может снизить энергопотребление в среднем на 5%. Даже для небольшого ЦОД мощностью 100 КВт это означает экономию более 200 тысяч рублей в год», – утверждает Алексей Карпов, директор департамента инженерных систем компании «Астерос».
Контактное лицо: Денисова Анастасия
Компания: Астерос
Добавлен: 19:40, 01.11.2011
Количество просмотров: 943
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия609 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия687 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия793 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
