Описание
Программная экосистема «Платформа частного облака» представляет собой мощный инструмент для сбора, хранения и обработки больших данных. Она предназначена для работы с разнородной информацией, такой как данные автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), компоненты интернета вещей (IoT), статистика продаж, профили клиентов, а также видео- и аудиопотоки. Данная платформа обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов для решения разнообразных задач, касающихся повышения производственной эффективности, удешевления процесса продаж и охраны информации.
Платформа поддерживает развертывание и управление виртуальными контейнерами с предустановленным программным обеспечением, что позволяет решать конкретные прикладные задачи пользователей. Возможности включают поддержку отказоустойчивых объектных и индексируемых хранилищ больших данных. Также она предлагает формирование каталогов с информацией о загруженных в хранилища данных и функционирующем программном обеспечении.
Поддерживаемые платформы системы включают разные операционные системы, спецификации оборудования и возможные облачные решения, однако подробные данные о совместимости в предоставленном тексте не указаны.
Для обеспечения эффективной работы «Платформы частного облака» потребуется среда, способная поддерживать ресурсоемкость обработки данных, что подразумевает наличие современного оборудования и программного обеспечения, удовлетворяющего требуемые системные спецификации. Платформа внесена в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.
Использование платформы возможно в следующих областях: металлургия и тяжёлая промышленность, нефтегазовая промышленность, телекоммуникации, финансовый сектор и энергетика. Ключевые способы применения включают:
1. Установление частного облака для сбора и обработки данных из множества независимых центров обработки данных (ЦОД), частных облаков и АСУ ТП.
2. Запуск приложений для моделирования и анализа данных, с использованием алгоритмов для оценки эффективности решений и проектов.
3. Обнаружение инцидентов в сфере промышленной безопасности при помощи видеоаналитики.
4. Разработка алгоритмов предсказательной аналитики для прогнозирования аварийных ситуаций и возможного выхода оборудования из строя.
5. Контроль качества производимой продукции с использованием рекомендательных систем.
6. Поддержка задач машинного обучения (ML), создание кастомных моделей и обучение нейросетей.
Неоспоримые преимущества платформы заключаются в гибкости настройки, возможности активного участия пользователей в разработке дорожной карты продукта и надежной технической поддержке. Она также обеспечивает оптимальное TCO благодаря современному стеку технологий и возможности приобретения в составе аппаратно-программного комплекса Берилл. Кроме того, предоставляется возможность исходить от единого поставщика как российского оборудования, так и программного обеспечения.
Если вы обнаружили ошибку, пожалуйста, уведомите нас — выделите текст с ошибкой и нажмите клавиши Ctrl+Enter. Отключите блокировщик рекламы, если после нажатия комбинации кнопок не срабатывает всплывающее окно.
