Muhokama qilish
Yechimlar · IT infratuzilmasi

Ma’lumotlar markazi: serverlar va MST

Ma’lumotlar bazalari, VDI, kontakt-markazlar, Big Data va AI uchun serverlar va ma’lumotlarni saqlash tizimlarini (MST) real yuklamaga qarab tanlaymiz — o‘lchamlashdan qo‘llab-quvvatlashgacha javobgarlikni o‘z zimmamizga olamiz.

Vazifani muhokama qilishAriza qoldirish

Qanday vazifalarni hal qilamiz

  • Ma’lumotlar bazalari, VDI va analitikaga protsessor va disklar unumdorligi yetmaydi
  • Ma’lumotlar hajmi mavjud MSTlar sig‘imidan oshib ketmoqda
  • Serverlar va MST eskirgan — ularni servislarni to‘xtatmasdan almashtirish kerak
  • Ishlab chiqaruvchilarni taqqoslab, xarid uchun asoslangan spetsifikatsiya olish kerak

Nima qilamiz

  1. x86 serverlar

    Ma’lumotlar bazalari, VDI, kontakt-markazlar va Big Data uchun — yuklama profiliga mos konfiguratsiya.

  2. GPU serverlar

    Modellarni o‘qitish va inferens hamda lokal LLM uchun platformalar.

  3. All-Flash va gibrid MST

    Muhim bazalar uchun All-Flash NVMe, katta hajmli ma’lumotlar uchun gibrid massivlar.

  4. S3 obyektli omborlar

    Katta hajmdagi tuzilmalanmagan ma’lumotlar uchun S3-mos ombor.

  5. O‘lchamlash va vendor tanlash

    Hisoblash quvvati, xotira va sig‘imni real statistika asosida hisoblaymiz, ishlab chiqaruvchilarni taqqoslaymiz, xarid uchun texnik topshiriq tayyorlaymiz.

  6. Yetkazib berish va qo‘llab-quvvatlash

    Import va logistika, montaj va ishga tushirish, vendor qo‘llab-quvvatlashi va 24/7/365 servis.

Yo‘nalish bo‘yicha ishlab chiqaruvchilar

Loyihalar

Barcha loyihalar
Ma’lumotlar · Analitika

Big Data infratuzilmasi

Vazifa
Ma’lumotlar o‘sishini hisobga olib, analitika, antifrod va skoring uchun hisoblash va disk platformasini tayyorlash.
Nima qilindi
Platformani loyihaladik va kengaytirdik: ma’lumotlarning haqiqiy o‘sishiga qarab o‘lchamlash, xostlarni zaxiralash, All-Flash asosida saqlash.
Natija

Sig‘im zaxirasiga ega, yagona nosozlik nuqtasi bo‘lmagan analitika platformasi.

AI · GPU

GPU asosidagi AI infratuzilmasi

Vazifa
Ma’lumotlarni tashqi bulutlarga yubormasdan, modellarni o‘qitish, inferens va lokal LLM uchun o‘z hisoblash quvvatlariga ega bo‘lish.
Nima qilindi
Buyurtmachi vazifalariga mos GPU platformasini tanlaymiz: hisoblash, xotira, saqlash va tarmoqni hisob-kitob qilamiz; serverlarni yetkazib beramiz va foydalanishga topshiramiz, modellarni ishga tushirish uchun muhitni tayyorlaymiz.
Natija

Perimetr ichida o‘z AI quvvatlari: ma’lumotlar tashqi bulutlarga chiqmaydi.

Mavzu bo‘yicha nashrlar

Barcha nashrlar
Son 01Ma’lumotlar infratuzilmasi

BigData uchun uskunalar

Qayerda massiv, qayerda lokal disklar, qayerda esa virtuallashtirishning hojati yo‘q. Ma’lumotlar platformasining arxitekturasi va byudjetini belgilaydigan uchta ayriqni tahlil qilamiz.

Sonni o‘qishSon 06Ma’lumotlar infratuzilmasi

To‘rt yosh

Boshida qancha qo‘llab-quvvatlash olish kerak, amaldagi shartnoma bo‘lsa ham nega ehtiyot qismlar zaxirasini saqlash kerak, uskunaga endi yuz foiz ishonib bo‘lmasligini qanday bilish mumkin va qachon almashtirish uzaytirishdan arzonroq tushadi.

Sonni o‘qishSon 08Ma’lumotlar infratuzilmasi

Qatorlar va yadrolar

Buyurtmachi amaliy tizimni tanlaydi va byudjetda bitta qatorni ko‘radi. To‘lov esa to‘rt qator uchun bo‘ladi. Yaxlit misol asosidagi tahlil: uch yil oldinga mo‘ljallangan litsenziya obunasini to‘rt baravar oshirib yuborishiga sal qolgan o‘lchamlash metodikasi haqidagi bahs va bir yarim yildan keyin unga nuqta qo‘ygan o‘lchov.

Sonni o‘qish

Savollar va javoblar

Serverlar va MST’ni umumiy xususiyatlar emas, aniq yuklamaga qarab tanlash mumkinmi?
Ha, serverlar va saqlash tizimlari konfiguratsiyasi ma’lumotlar bazalari, VDI, kontakt-markazlar, Big Data va AI uchun real yuklama statistikasi asosida tanlanadi, o‘rtacha ko‘rsatkichlar bo‘yicha emas.
Serverlar va MST bo‘yicha qanday ishlab chiqaruvchilar bilan ishlaysiz?
Lenovo, Dell Technologies, Hitachi Vantara, Everpure, H3C va IEIT Systems bilan ishlaymiz va xarid oldidan ularning yechimlarini taqqoslaymiz.
All-Flash va gibrid saqlash tizimlari nimasi bilan farq qiladi?
All-Flash NVMe tezlik muhim bo‘lgan muhim ma’lumotlar bazalari uchun, gibrid massivlar esa sig‘im muhimroq bo‘lgan katta hajmli ma’lumotlar uchun qo‘llaniladi.
Big Data va AI yuklamalari uchun infratuzilma tanlash tajribasi bormi?
Ha, masalan Big Data platformasi uchun o‘lchamlash real ma’lumotlar o‘sishiga qarab hisoblangan, xostlar zaxiralangan va All-Flash’da saqlash qo‘llanilgan, GPU’da AI infratuzilmasi loyihasida esa o‘qitish, inferens va lokal LLM uchun platforma tanlangan.
Bizning yondashuv

To‘liq sikl — bitta jamoa qo‘lida

  1. Audit va tekshiruv

    Inventarizatsiya, yuklama tahlili, IT va kiberxavfsizlik xatarlarini baholash

  2. Loyihalash

    Arxitektura, o‘lchamlash, vendorlarni taqqoslash, xarid uchun texnik topshiriq

  3. Yetkazib berish

    35+ ishlab chiqaruvchining uskuna va litsenziyalari, import va logistika

  4. Joriy etish va migratsiya

    Ishga tushirish va sozlash, ma’lumotlar va tizimlarni ishni to‘xtatmasdan ko‘chirish, qabul sinovlari

  5. O‘qitish

    IT jamoasiga bilim berish, MBBT, kiberxavfsizlik va AI bo‘yicha kurslar

  6. Qo‘llab-quvvatlash 24/7/365

    SLA, monitoring, yangilanishlar, vendor texnik yordami

Loyiha uchun tekshiruvdan ekspluatatsiyagacha bitta jamoa javob beradi — mas’uliyat yetkazib beruvchi, integrator va servis o‘rtasida bo‘linib ketmaydi.

Vazifani muhokama qilish

Yuklamangizga mos serverlar va MST tanlaymiz

Tizimlaringiz va ma’lumotlar o‘sishi haqida so‘zlab bering — konfiguratsiyani hisoblab, turli ishlab chiqaruvchilar uskunalarida variantlar taklif qilamiz.

Telegramda yozish

Yoki Telegramda yozing — bot savolingizni muhandisga yetkazadi.