Сайт использует файлы cookie
Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике конфиденциальности.
Сайт использует файлы cookie
Настроить cookies
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены.
Другие можно настраивать.
Обязательные cookies
Всегда включены. Эти файлы cookie необходимы для того, чтобы вы могли пользоваться сайтом и его функциями. Их нельзя отключить. Они устанавливаются в ответ на ваши запросы, такие как настройка параметров конфиденциальности, вход в систему или заполнение форм.
Аналитические cookies
Disabled
Эти файлы cookie собирают информацию, чтобы помочь нам понять, как используются наши веб-сайты или насколько эффективны наши маркетинговые кампании, или чтобы помочь нам настроить наши веб-сайты для вас.
Рекламные cookies
Disabled
Эти файлы cookie предоставляют рекламным компаниям информацию о вашей активности в Интернете, чтобы помочь им предоставлять вам более релевантную онлайн-рекламу или ограничивать количество показов рекламы. Эта информация может быть передана другим рекламным компаниям.
EN
EN
Система прогнозирования загрузки серверов: рост эффективности управления вычислительными ресурсами
системы на базе ИИ
производство
6
3%
планирование закупки серверного оборудования
на
на
снизились риски поломки серверов
мес вперед
Заказчик
Крупный технологический холдинг по производству грузовых автомобилей и автотехники в РФ
ВЫЗОВЫ/ОСОБЕННОСТИ
обширная ИТ-инфраструктура
дефицит оборудования
большая часть серверов находится в контуре холдинга
Разработка системы прогнозирования потребности в серверах для эффективного использования текущих мощностей
Задача
решение
Техническое решение
Прототип системы прогнозирования состояния загрузки серверов для управления ресурсами в цифровой производственной экосистеме, который:
основывается на 50+ факторах, влияющих на работу серверов
собирает данные по факторам со 100+ серверов
собирает данные по метрикам CPU, GPU, HDD и другим
Результат
Бизнес-ценности
Модель позволила четко понимать:
прогноз эффективности использования текущих серверных мощностей

быть готовыми к пиковым нагрузкам заранее и планировать закупку новых серверов в штатном режиме
Эффективность ИТ-ресурсов
минимальный риск простоя серверного оборудования
Стабильность производства
снизился риск поломки оборудования на 3%
выявить потенциально опасные периоды пиковых нагрузок в будущем и предупредить ответственных специалистов заранее
Экономия бюджета
уменьшение трудоемкости мониторинга
план закупки оборудования заранее – 6 мес
Нажимая кнопку «Отправить», вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Можно прикрепить три файла размером до 3 Мб каждый. Форматы: doc, docx, pdf, ppt, pptx
Разработка программного обеспечения и решений Big Data
Отправьте запрос, и генеральный директор свяжется с вами в течение 1 часа
Выберите удобный способ связи
Сообщение об успешной отправке!