 |
Решение Октопус для оптимизации управления IT-ресурсами прошло сертификацию совместимости с серверной операционной системой SelectOS
Тестирование подтвердило корректную интеграцию систем, что гарантирует пользователям стабильную и предсказуемую работу IT-инфраструктуры.
Октопус — универсальная платформа для прозрачного управления и оптимизации ИТ-ресурсов любого масштаба и архитектуры — от частных дата-центров до облачных сред. Платформа значительно повышает эффективность работы дата-центров: анализирует инфраструктуру, автоматически распределяет ресурсы, прогнозирует нагрузки и предлагает рекомендации по балансировке для избежания сбоев и повышения эффективности. Решение входит в реестр российского ПО.
SelectOS — это серверная операционная система на базе Debian, разработанная компанией Selectel. Разработка включает в себя широкий пакет предварительно настроенного и оптимизированного для работы серверного программного обеспечения — веб-серверы, балансировщики, серверы баз данных, встроенные системы резервного копирования. Локальный репозиторий, размещенный на инфраструктуре Selectel, позволяет своевременно обновлять программное обеспечение и критически важные компоненты системы. Также провайдер обеспечивает расширенную техническую и экспертную поддержку. С декабря 2025 года SelectOS входит в реестр российского ПО. Это подтверждает, что система является отечественной разработкой и расширяет возможности по использованию продукта для российских заказчиков.
«Интеграция с решениями Selectel — важный шаг для создания современной экосистемы инфраструктурного ПО для крупного коммерческого заказчика. Объединение продукта для мониторинга, оптимизации и балансировки ресурсов ЦОД Октопус с серверной операционной системой SelectOS позволяет получить надежную и безопасную IT-платформу, которая помогает предприятиям быстрее внедрять технологические решения, снижать операционные риски и повышать эффективность бизнес-процессов», — отмечает Константин Петросов, технический директор ГК «Юзтех».
Контактное лицо: Екатерина Алимова
Компания: ГК «Юзтех»
Добавлен: 20:29, 13.12.2025
Количество просмотров: 170
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. |
|
|
