 |
Центральное конструкторское бюро автоматики модернизировало инфраструктуру на базе микро-ЦОДа
АО «Центральное конструкторское бюро автоматики» – ЦКБА потребовалось модернизировать дата-центр, чтобы привести вычислительные мощности в соответствие текущим задачам и упростить обслуживание оборудования. Партнером по проекту на конкурсной основе была выбрана Softline, обладающая всеми необходимыми компетенциями в сфере облачных технологий.
Специалисты Softline предложили заказчику модульный микро-ЦОД DataStone+. Это отечественное решение, позволяющее в сжатые сроки получить готовую, масштабируемую, отказоустойчивую ИТ-инфраструктуру. Инженерная инфраструктура микро-ЦОДа соответствует всем требованиям, предъявляемым к надежности решений такого класса. Охлаждение реализовано на базе двух кондиционеров с системой ультразвукового увлажнения. В кондиционерах установлено два ввода электропитания: основной и резервный. Сервисы дистанционного мониторинга позволяют проактивно контролировать состояние всех инженерных систем и удаленно управлять их работой. В течение трех месяцев ЦКБА получило микро-ЦОД DataStone+, и инженеры провели пусконаладку оборудования.
«Используя микро-ЦОД, бюро сократило капитальные затраты на ИТ в процессе модернизации, так как отсутствовали расходы на возведение отдельного помещения. Решение можно гибко масштабировать за счет приобретения дополнительных стоек», – говорит Станислав Шивяков, менеджер по работе с крупными корпоративными клиентами Softline.
«Благодаря развертыванию микро-ЦОДа, мы оперативно получили инфраструктуру, соответствующую нашим потребностям. Модуль, в котором находится серверное оборудование, надежно защищен от пыли, влаги и загрязнений, что упрощает техническое обслуживание и продлевает срок эксплуатации аппаратных решений», – отмечает Андрей Максимовский, начальник отдела сетевой и технической поддержки АО «ЦКБА».
АО «Центральное конструкторское бюро автоматики» входит в число ведущих предприятий России в области разработки и производства пассивных радиоэлектронных систем.
Контактное лицо: Ирина Щербакова
Компания: Softline
Добавлен: 03:48, 23.01.2018
Количество просмотров: 664
Страна: Россия
| 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. |
|
 |