Аппаратно-вычислительный комплекс Liquid Cube® обладает передовой технологией жидкостного охлаждения.

Мы предлагаем интеграцию решений "под ключ", учитывая ваши технические требования. Благодаря партнерству с ведущими отечественными производителями серверного и коммуникационного оборудования, мы можем создавать комплексные решения, точно соответствующие вашим индивидуальным потребностям.

Решение для:

|

Продукты

Офисное или децентрализованное решение

Мобильная серверная с современном дизайном и бесшумной работой, готовая решать широкий спектр ИТ-задач без необходимости специального помещения.

Дата-центр решение

LIQUID CUBE ЦОД. Группы вычислительного-коммуникационных комплексов с единым контуром охлаждения для любых ЦОД.

Контейнерное решение

Мобильный ЦОД: быстрое, надежное и с минимальной потребностью в обслуживании.

Иммерсионное охлаждение для любой рабочей нагрузки и в любом месте

Москва, ул. 3-я Хорошёвская, д. 13

К-во юнитов

Модель

10U

16U

LIQUID CUBE® OS Микро-ЦОД предназначены для офисов

10

16

Мощность оборудования (max)

до 8 кВт

до 15 кВт

Д х Ш х В (мм)

1000х900х1100

1000х900х1300

Вес (max)

до 800 кг

до 1100 кг

Нагрузка на пол (max)

до 850 кг/м2

до 1150 кг/м2

PUE

от 1.03 до 1.07

Диапазон температур

0°С… +40°С

Уровень шума

не выше 35 дБ

К-во юнитов

Модель

16U

16

Мощность оборудования (max)

до 15 кВт

Д х Ш х В (мм)

1000х900х1300

Вес (max)

1100 кг

Нагрузка на пол (max)

1150 кг/м2

Мониторинг

Общие характеристики

Срок поставки 12 – 14 недель с момента подписания договора.

Кол-во юнитов

Модель

DS - 23

LIQUID CUBE® ЦОД. Группы Вычислительного-Коммуникационных Комплексов с Общим Контуром Охлаждения

Мощность оборудования (max)

Д х Ш х В (мм)

Вес (max)

Нагрузка на пол (max)

PUE

Диапазон температур

Внешний контур охлаждения

Кол-во юнитов

23

Мощность оборудования (max)

до 15 кВт

Д х Ш х В (мм)

1000х900х1300

Вес (max)

1300 кг

Нагрузка на пол (max)

до 1100 кг/м2

Мониторинг

Срок поставки 12 – 14 недель с момента подписания договора.

23

до 25 кВт

1200х900х1300

1300 кг

до 1100 кг/м2

от 1.03 до 1.07

0°С… +40°С

Общий для группы

LC 23U в контейнере

Модель

CS

LIQUID CUBE® контейнерный ЦОД

Мощность оборудования (max)

Контейнер

Внешний контур охлаждения

Диапазон температур

Структурный состав

LC 23U в контейнере

до 12 систем

Мощность оборудования (max)

до 240 кВт

Контейнер

20 футов, 45 футов

Внешний контур охлаждения

С резервированием

PUE

от 1.03 до 1.05

Мониторинг

Срок поставки 20 – 24 недель с момента подписания договора.

до 12 систем

до 240 кВт

20 - 45 футов

С резервированием

-50°С...+60°С

Рабочее место оператора, коммутационное оборудование, ИБП, зона размещения LC, насосная станция

Дополнительная инфраструктура

Электропитание

PUE

от 1.03 до 1.05

Количество юнитов

до 276

Создание распределенной ИТ инфраструктуры с применением иммерсионной системы охлаждения предоставляет несколько важных преимуществ:

В целом, применение иммерсионной системы охлаждения в распределенной ИТ инфраструктуре обеспечивает надежное, эффективное и гибкое решение для обработки данных и предоставления сервисов на распределенных уровнях.

Модель

10U

16U

LIQUID CUBE® OS Микро-ЦОД предназначены для офисов

Дата-центр с иммерсионным охлаждением - это инновационное решение, которое предлагает ряд преимуществ:

Эти преимущества делают дата-центры с иммерсионным охлаждением привлекательным решением для компаний, стремящихся к оптимизации своих ИТ-инфраструктур с точки зрения эффективности, надежности и устойчивости.

Модель

DS - 23

LIQUID CUBE® ЦОД. Группы Вычислительного-Коммуникационных Комплексов с Общим Контуром Охлаждения

Контейнерные ЦОДы становятся все более популярными в сфере информационных технологий, так как они предлагают ряд преимуществ, включая высокую мобильность, эффективное использование ресурсов и возможность быстрого масштабирования.

Для создания "Быстрого, надежного и малообслуживаемого" контейнерного ЦОДа можно использовать ряд стратегий и технологий:

• Стандартизация и модульность: Разработка контейнеров и модульных компонентов для быстрой сборки и масштабирования ЦОДа.

• Автоматизация: Использование средств автоматизации для управления ресурсами, мониторинга и обслуживания ЦОДа без необходимости частых вмешательств.

• Оптимизация энергопотребления: Использование эффективных систем охлаждения, управления энергопотреблением и возобновляемых источников энергии для снижения эксплуатационных расходов и повышения надежности.

• Управление избыточностью: Внедрение избыточных систем питания, охлаждения и сетей для обеспечения непрерывной работы и минимизации риска отказов.

• Мониторинг и аналитика: Внедрение систем мониторинга и аналитики для оперативного выявления проблем и предотвращения потенциальных сбоев.

• Безопасность: Реализация современных средств защиты данных и физической безопасности для предотвращения угроз безопасности.

• Гибкость и масштабируемость: Создание архитектуры, способной быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям и масштабироваться в зависимости от роста бизнеса.

Модель

CS

LIQUID CUBE® контейнерный ЦОД

1. Автоматизация производственных процессов
2. Мониторинг и обслуживание оборудования
3. Управление цепочкой поставок
4. Аналитика данных
5. Управление энергопотреблением
6. Цифровизация производства
7. Безопасность и защита
8. Сбор и анализ данных о качестве
9. Управление обслуживанием и ремонтом
10. Интеграция систем и процессов

1. Мониторинг и управление производственными процессами.
2. Прогнозирование и оптимизация добычи нефти и газа.
3. Управление скважинами и бурением.
4. Моделирование и анализ геологических данных.
5. Обработка и анализ геофизических данных.
6. Мониторинг и контроль за процессами безопасности.
7. Управление оборудованием и техническим обслуживанием.
8. Оптимизация транспортировки и хранения нефти и газа.
9. Развитие и внедрение новых технологий добычи и переработки.
10. Анализ данных для принятия решений и управления рисками.

1. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Анализ и генерация текста, распознавание и синтез речи, машинный перевод.
2. Компьютерное зрение (Computer Vision): Распознавание объектов, обнаружение и классификация изображений, сегментация объектов на изображениях.
3. Медицинская диагностика: Автоматический анализ медицинских изображений (рентген, МРТ, КТ), диагностика заболеваний, предсказание результата лечения.
4. Финансовая аналитика: Прогнозирование рыночных трендов, анализ финансовых данных, управление рисками и портфелем инвестиций.
5. Автоматизация производства: Оптимизация производственных процессов, предиктивное обслуживание оборудования, управление качеством продукции.
6. Автономные транспортные средства: Разработка и обучение алгоритмов управления автономными транспортными средствами, распознавание дорожной обстановки и принятие решений на основе полученных данных.
7. Персонализированные рекомендации: Анализ пользовательского поведения, предсказание предпочтений и потребностей пользователей, рекомендация контента и товаров.
8. Биоинформатика: Анализ генетических данных, предсказание структуры белков, исследование биологических механизмов.
9. Робототехника: Развитие и обучение алгоритмов для управления роботами, обучение роботов взаимодействовать с окружающей средой и выполнять задачи.
10. Игровая индустрия: Разработка и обучение искусственного интеллекта для компьютерных игр, создание виртуальных противников и партнеров, адаптивное поведение персонажей.

1. Масштабируемость
2. Скорость обработки
3. Хранение данных
4. Аналитика и обработка
5. Безопасность
6. Интеграция данных

1. Мониторинг и управление оборудованием: Сбор данных с промышленного оборудования (например, машин, датчиков, устройств управления) для мониторинга его состояния и производительности, а также удаленного управления и контроля.
2. Предиктивное обслуживание: Анализ данных с целью прогнозирования возможных отказов или неисправностей в оборудовании, что позволяет предотвращать аварии и уменьшать простои в производстве.
3. Оптимизация производственных процессов: Использование данных для оптимизации рабочих процессов, улучшения эффективности и уменьшения затрат на производство.
4. Улучшение качества продукции: Мониторинг параметров производства и качества продукции с целью выявления дефектов и улучшения качества готовой продукции.
5. Энергоэффективность: Использование IIoT для мониторинга и оптимизации энергопотребления в производственных процессах, что позволяет сократить затраты на энергию и снизить экологическую нагрузку.
6. Безопасность и безопасное производство: Мониторинг условий труда, обнаружение опасных ситуаций и аварийных ситуаций, а также управление системами безопасности в реальном времени.
7. Управление цепочкой поставок: Использование данных о производственных процессах для оптимизации цепочки поставок и управления запасами, что позволяет уменьшить риски простоев и недостатка материалов.
8. Сбор и анализ больших данных: IIoT обеспечивает сбор и анализ больших объемов данных с целью выявления паттернов, трендов и взаимосвязей в производственных процессах.
9. Интеграция с облачными платформами: Взаимодействие IIoT с облачными платформами для хранения, анализа и обработки данных, а также для обеспечения масштабируемости и доступности данных.
10. Разработка новых бизнес-моделей: IIoT открывает новые возможности для разработки инновационных бизнес-моделей, основанных на сборе и анализе данных, предоставлении услуг на основе результатов мониторинга и управления.

1. Управление устройствами
2. Мониторинг и контроль
3. Энергоэффективность
4. Безопасность
5. Комфорт и удобство
6. Интеграция и расширяемость
7. Персонализация и автоматизация
8. Мониторинг здоровья и благополучия

1. Развлечения и игры: Создание иммерсивных игровых и развлекательных контентов, которые погружают пользователя в виртуальные миры или добавляют дополненную реальность к реальному окружению.
2. Обучение и тренировки: Использование VR/AR для создания симуляций и тренажеров, которые позволяют обучать и тренировать пользователей в различных сферах, таких как медицина, авиация, военное дело и т.д.
3. Дизайн и архитектура: Возможность создания виртуальных моделей зданий, объектов и интерьеров для визуализации проектов до их физической реализации, а также для проведения виртуальных туров по объектам.
4. Медицина и реабилитация: Применение VR/AR в медицине для диагностики, лечения и реабилитации пациентов, например, для психотерапии, облегчения боли или восстановления после травм.
5. Маркетинг и реклама: Создание интерактивных рекламных кампаний и виртуальных туров по объектам, помогающих привлечь внимание и заинтересовать потенциальных клиентов.
6. Туризм и путешествия: Предоставление виртуальных экскурсий и туров по различным местам мира, позволяющих пользователям исследовать достопримечательности и культурные объекты.
7. Проектирование продуктов и прототипирование: Создание виртуальных прототипов продуктов и дизайнов для тестирования и оценки перед физическим производством.
8. Совместное сотрудничество и виртуальные конференции: Возможность виртуального сотрудничества и взаимодействия в различных сферах деятельности, а также проведения виртуальных мероприятий и конференций.
9. Развлекательные и культурные мероприятия: Создание интерактивных выставок, концертов, фестивалей и других мероприятий с использованием VR/AR для участников и зрителей.
10. Расширенная реальность для бизнеса: Применение AR для улучшения операций бизнеса, например, для обучения сотрудников, управления инвентарем или обслуживания клиентов.

1. Моделирование и симуляция процессов: Создание виртуальных моделей реальных объектов, систем или процессов с целью анализа, оптимизации и симуляции их работы.
2. Мониторинг и аналитика: Использование цифровых двойников для мониторинга и анализа работы реальных объектов в реальном времени, что позволяет выявлять проблемы, предсказывать отказы и принимать оперативные решения.
3. Виртуальное тестирование и моделирование: Проведение виртуальных тестов и экспериментов с цифровыми двойниками для оценки производительности, надежности и эффективности систем до их физической реализации.
4. Разработка и проектирование новых продуктов: Использование цифровых двойников для разработки и проектирования новых продуктов и систем, что позволяет ускорить процесс разработки, снизить затраты и улучшить качество продукции.
5. Оптимизация процессов и управление ресурсами: Анализ и оптимизация работы реальных объектов и систем на основе данных, полученных от цифровых двойников, что позволяет улучшить эффективность использования ресурсов и снизить затраты.
6. Обучение машинного обучения и искусственного интеллекта: Использование цифровых двойников для обучения и разработки алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволяет создавать более точные и эффективные модели.
7. Поддержка принятия решений: Использование цифровых двойников для предоставления информации и аналитики, необходимой для принятия стратегических и тактических решений в организации.
8. Сервис и обслуживание: Использование цифровых двойников для предоставления сервисов и обслуживания реальных объектов и систем, что позволяет обеспечить их непрерывную работу и предотвратить возможные отказы.