МТС построила пятый ЦОД

Логотип компании
09.02.2010
На этот раз в Новосибирске…

Во вторник, 9 февраля, компания «Мобильные ТелеСистемы» (МТС) объявила о создании своего очередного центра обработки данных (ЦОД), а также раскрыла некоторые планы по реализации программы развития ЦОДов в России.

Напомним, МТС запустила программу развития ЦОДов в 2007 году. Эта программа предусматривает создание центров обработки данных в регионах присутствия оператора и предоставление соответствующих услуг местным корпоративным заказчикам*. К настоящему времени МТС построила в рамках названной программы свои ЦОДы в Москве, Нижнем Новгороде, Самаре и Владивостоке. А теперь и в Новосибирске.

Новосибирский центр обработки данных компании имеет общую площадь 750 кв. м и предназначен для обеспечения надежного функционирования ключевых объектов инфраструктуры оператора: автоматизированных систем расчетов, ERP-системы, интеллектуальных платформ, систем on-line обслуживания абонентов, систем предотвращения мошенничества и управления доходами, оборудования, обеспечивающего работоспособность сетей 3G, и т. д. При его создании использовалось оборудование фирм Emerson, Systimax, Siemens, Wilson, SUN Microsystems (Oracle). Собственно работы по построению ЦОДа выполняли фирмы «Ситроникс» и «Астерос». МТС отмечает также, что ее новосибирский ЦОД, как и остальные, отвечает высшей IV категории надежности Tier.

Что касается дальнейших планов оператор в реализации программы создания ЦОДов, то на ее выполнение компания собирается до 2012 года направить около 2 млрд руб. При этом до конца следующего года МТС планирует построить и запустить в эксплуатацию ЦОДы в Краснодаре, Санкт-Петербурге и федеральный резервный центр в Москве.

*МТС не единственный крупный оператор, реализующий программу по построению в регионах собственных ЦОДов. Так, например, компания «Синтерра» уже несколько лет реализует программу «40х40», которая предусматривает создание 40 центров обработки данных. Причем каждый из них должен быть подключен к магистральной сети оператора каналами с пропускной способностью 40 Гбит/с.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.