 |
CTI построила ЦОД для продовольственной сети «Мария-Ра»
CTI завершила строительство основного центра обработки данных (ЦОД) сети продуктовых магазинов «Мария-Ра» в г. Барнаул. Интегратор CTI и ритейлер заключили 5-ти летний сервисный контракт на обслуживание инфраструктуры дата-центра. «Мария-Ра» – крупная сеть с более чем 850-ю магазинами на территории Алтайского края, Республики Алтай, Новосибирской, Кемеровской и Томской областей. Компания постоянно расширяет сеть магазинов. Эта тенденция явилась причиной создания дата-центра, который смог бы разместить как существующую IT-инфраструктуру, так и перспективную. Системный интегратор CTI провел полный цикл работ, включая разработку проектной документации, поставку оборудования, проведение строительно-монтажных и пусконаладочных работ. Для размещений IT-оборудования были установлены серверные шкафы с системой контейнеризации холодного коридора. Охлаждение оборудования обеспечили рядные кондиционеры Stulz с инверторными компрессорами. Бесперебойное электроснабжение IT-нагрузки обеспечил модульный онлайн ИБП марки SNR, а также дизель-генераторная установка. В части безопасности дата-центр оснастили системой охраны, видеонаблюдения и пожаротушения. Вся инженерная инфраструктура обеспечена системой непрерывного мониторинга основных технологических параметров работы ЦОД. «Специалисты нашей компании обладают богатым опытом в построении ЦОДов под различные бизнес-задачи клиентов, – говорит главный инженер проекта компании CTI Максим Пальчевский. – Использованные в данном случае технические решения обеспечивают необходимый уровень резервирования и надежности, поэтапный рост нагрузки и позволяют проводить регламентные сервисные работы инженерного оборудования без отключения IT-сервисов». «Перед нами стояла сложная и интересная задача по построению ЦОД, – говорит IT-директор «Мария-Ра» Владимир Назаров. – Реализация проекта компанией CTI позволила нам существенно расширить возможности существующей IT-инфраструктуры, а также повысить степень отказоустойчивости сети».
Контактное лицо: Полина Глебова
Компания: CTI
Добавлен: 08:04, 02.03.2017
Количество просмотров: 700
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «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, Россия592 |
| 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, Россия670 |
| 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. |
|
 |