 |
Компания «ДатаДом» провела модернизацию системы электроснабжения для Института ядерных исследований (Дубна)
Москва, «24» декабря 2013 г. – Компания DATADOME (ЗАО «ДатаДом») сообщает о завершении проектирования модернизации ЦОД для Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ), г. Дубна. Проект был завершен 20 ноября и включил в себя проектирование модернизации системы холодоснабжения и бесперебойного и гарантированного электроснабжения ОИЯИ.
С ростом вычислительных комплексов ОИЯИ, растут потребности Института в гарантированном бесперебойном электроснабжении и холодоснабжении, для корректной работы всех систем. Концепция Семилетнего плана развития ОИЯИ на 2010–2016 гг. предусматривает концентрацию ресурсов для обновления ускорительной и реакторной базы Института и интеграцию его базовых установок в единую систему европейской научной инфраструктуры. Модернизация ОИЯИ проводится в рамках расширения вычислительной инфраструктуры сети обработки данных Европейской организации ядерных исследований ЦЕРН. Сегодня физики ОИЯИ участвуют в работах 15 проектов ЦЕРН. Весомый вклад ОИЯИ в осуществление проекта века ― «Большой адронныйколлайдер» (LHC) получил высокую оценку мирового научного сообщества. С успехом и точно в срок были выполнены все обязательства ОИЯИ по разработке и созданию отдельных систем детекторов ATLAS, CMS, ALICE и самой машины LHC. Физики ОИЯИ задействованы в подготовке к проведению широкого спектра фундаментальных исследований в области физики элементарных частиц на LHC. Центральный информационно-вычислительный комплекс Института активно используется для задач, связанных с экспериментами на LHC, а также другими научными проектами, требующими крупномасштабных вычислений.
В результате выполнения проекта по модернизации системы ИБП, ее мощность возрастет до 700 кВА по сравнению с 200 кВА. Система холодоснабжения также будет усовершенствована, в результате чего будет обеспечено поддержание постоянных температур, не превышающих определенное значение.
Контактное лицо: Юлия Фирсова
Компания: StoreData
Добавлен: 19:15, 25.12.2013
Количество просмотров: 1333
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «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, Россия600 |
| 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, Россия679 |
| 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, Россия791 |  |
| 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, Россия134 |  |
| 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. |
|
|
