Заказчики: Инносети (Innoseti) Калининград; Информационные технологии Подрядчики: Stack Group (Стек Групп, Стек Телеком) Продукт: M1Cloud (виртуальный ЦОД)На базе: ЦОД M1 (Stack.М1) Дата проекта: 2018/05 — 2018/06
|
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
Технология: Центры обработки данных - технологии для ЦОД
|
23 июля 2018 года компания «Инносети» объявила о размещении специализированных блокчейн-платформ в высоконадежном облаке M1Cloud компании Stack Group. Как сообщалось, одна из таких платформ предназначена для страхования грузоперевозок и урегулирования страховых случаев, которая позволяет оцифровать и глубоко интегрировать участников логистической цепи и страховых компаний, что дает возможность минимизировать риски, ускорить процессы и повысить доверие всех участников. Еще одна платформа – для финансирования участников логистической цепочки, которая снижает затраты на финансирование и обеспечивает перевод бизнес-процессов в онлайн за счет глубокой интеграции платформы со всеми участниками логистической цепочки.
По информации компании, в силу большой нагрузки на продуктивные системы и с учетом всех требований к системе от клиентов, компания «Инносети» выбрала партнёра, который обеспечит высокий уровень доступности продуктов компании и бесперебойность бизнес-процессов. Облако M1Cloud компании Stack Group полностью удовлетворяет всем этим требованиям.
Облако enterprise уровня M1Cloud специально создавалось для размещения бизнес-критичных приложений, обеспечивая высокие требования технологического бизнеса к компонентной базе и информационной безопасности. Евгений Горохов, исполнительный директор Stack Group |
По словам представителей компании, пользователи M1Cloud могут управлять вычислительными ресурсами, оперативно увеличивая мощности в периоды пиковых нагрузок и гибко подбирая необходимую конфигурацию, с помощью сервиса самостоятельного управления облаком – Automate (программный продукт Stack Group). Automate собирает статистические данные и анализирует показатели задействованных мощностей, что дает возможность оценивать и прогнозировать затраты на вычислительные ресурсы.