Обсудить задачу
Решения · ИТ-инфраструктура

ЦОД: серверы и СХД

Подбираем серверы и системы хранения под реальную нагрузку — базы данных, VDI, контакт-центры, Big Data и AI — и отвечаем за них от сайзинга до поддержки.

Обсудить задачуОставить заявку

Что решаем

  • Базам данных, VDI и аналитике не хватает производительности процессоров и дисков
  • Данных становится больше, чем помещается в текущие СХД
  • Серверы и СХД устарели — нужна замена без остановки сервисов
  • Нужно сравнить производителей и получить обоснованную спецификацию для закупки

Что делаем

  1. Серверы x86

    Под базы данных, VDI, контакт-центры и Big Data — конфигурация под профиль нагрузки.

  2. GPU-серверы

    Платформы для обучения и инференса моделей и для локальных LLM.

  3. СХД All-Flash и гибридные

    All-Flash NVMe для критичных баз, гибридные массивы — для ёмких данных.

  4. Объектные хранилища S3

    S3-совместимое хранилище для больших объёмов неструктурированных данных.

  5. Сайзинг и выбор вендора

    Считаем вычисления, память и ёмкость по реальной статистике, сравниваем производителей, готовим ТЗ для закупки.

  6. Поставка и поддержка

    Импорт и логистика, монтаж и пусконаладка, вендорская поддержка и сервис 24/7/365.

Производители направления

Проекты

Все проекты
Данные · Аналитика

Инфраструктура Big Data

Задача
Подготовить вычислительную и дисковую платформу под аналитику, антифрод и скоринг с учётом роста данных.
Что сделали
Спроектировали и расширили платформу: сайзинг по фактическому росту данных, резервирование хостов, хранение на All-Flash.
Результат

Платформа аналитики с запасом ёмкости и без единой точки отказа.

AI · GPU

AI-инфраструктура на GPU

Задача
Получить собственную вычислительную мощность для обучения, инференса и локальных LLM, не отправляя данные во внешние облака.
Что сделали
Подбираем GPU-платформу под задачи заказчика: считаем вычисления, память, хранение и сеть; поставляем и вводим серверы в эксплуатацию, готовим среду для запуска моделей.
Результат

Собственная AI-мощность внутри периметра: данные не уходят во внешние облака.

Публикации по теме

Все публикации
Выпуск 01Инфраструктура данных

Железо под BigData

Где массив, где локальные диски, а где вообще не надо виртуализировать. Разбор трёх развилок, которые определяют архитектуру и бюджет платформы данных.

Читать выпускВыпуск 06Инфраструктура данных

Четыре возраста

Сколько поддержки брать на входе, зачем держать запас частей при действующем контракте, как понять, что оборудованию больше нельзя доверять на сто процентов, и когда замена оказывается дешевле продления.

Читать выпускВыпуск 08Инфраструктура данных

Строки и ядра

Заказчик выбирает прикладную систему и видит в бюджете одну строку. Платит за четыре. Разбор на сквозном примере: спор о методике сайзинга, который чуть не учетверил лицензионную подписку на три года вперёд, и замер, поставивший в нём точку полтора года спустя.

Читать выпуск

Вопросы и ответы

Можно ли подобрать серверы и СХД под конкретную нагрузку, а не по общим характеристикам?
Да, конфигурация серверов и системы хранения подбирается по реальной статистике нагрузки — для баз данных, VDI, контакт-центров, Big Data и AI, — а не по усреднённым параметрам.
С какими производителями серверов и СХД вы работаете?
Работаем с Lenovo, Dell Technologies, Hitachi Vantara, Everpure, H3C и IEIT Systems и сравниваем их решения перед закупкой.
Чем отличаются All-Flash и гибридные системы хранения?
All-Flash NVMe используется для критичных баз данных, где важна скорость, а гибридные массивы — для ёмких данных, где важнее объём хранения.
Есть ли опыт подбора инфраструктуры под Big Data и AI-нагрузки?
Да, например для платформы Big Data сайзинг рассчитывался по фактическому росту данных с резервированием хостов и хранением на All-Flash, а для AI-инфраструктуры на GPU подбиралась платформа под обучение, инференс и локальные LLM.
Наш подход

Полный цикл из одних рук

  1. Аудит и обследование

    Инвентаризация, нагрузочный анализ, оценка рисков ИТ и кибербезопасности

  2. Проектирование

    Архитектура, сайзинг, сравнение вендоров, ТЗ для закупки

  3. Поставка

    Оборудование и лицензии 35+ производителей, импорт и логистика

  4. Внедрение и миграция

    Пусконаладка, перенос данных и систем без простоя, приёмочные испытания

  5. Обучение

    Передача знаний ИТ-команде, курсы по СУБД, кибербезопасности и AI

  6. Поддержка 24/7/365

    SLA, мониторинг, обновления, вендорская поддержка

Одна команда отвечает за проект от обследования до эксплуатации — без разрывов ответственности между поставщиком, интегратором и сервисом.

Обсудить задачу

Подберём серверы и СХД под вашу нагрузку

Расскажите о системах и росте данных — посчитаем конфигурацию и предложим варианты на оборудовании разных производителей.

Написать в Telegram

Или напишите в Telegram — бот передаст вопрос инженеру.