Byte/RE ИТ-издание

Второй регион публичного облака G-Core Labs

Компания G-Core Labs, провайдер облачных и edge-решений, открыла еще один регион своего публичного облака – в Москве (первый регион был запущен в ноябре 2019 г. в Люксембурге). Решение представляет собой мультифункциональный виртуальный дата-центр, с помощью которого компании разных отраслей, в том числе медиа, онлайн-ритейл, разработчики и издатели игр, банки и страховые компании, образовательные и медицинские организации и сервисы, могут быстро масштабировать свою ИТ-инфраструктуру и ускорять процессы разработки, тестирования и вывода на рынок новых продуктов и услуг.

Новая точка облака в Москве, поясняют в G-Core Labs, ориентирована как на локальных клиентов, которым важно решать бизнес-задачи в пределах территории страны и иметь минимальное время отклика, так и на зарубежные компании, которые хотят начать бизнес в России, соблюдая все законодательные нормы, в том числе касающиеся хранения персональных данных.

В рамках модели IaaS решение G-Core Labs предоставляет функционал не ограниченных по мощности виртуальных машин с возможностью быстрого бесшовного масштабирования, функции балансировщика их нагрузки, резервного копирования систем, их аварийного восстановления. Облако компании позволяет создавать виртуальные облачные сети, где клиенты могут настраивать приватные кластеры для необходимых вычислений или изоляции определенного контура приложений в рамках собственной облачной сети.

Еще одна функция IaaS-сервиса G-Core Labs – это возможность управления ресурсами посредством их распределения по проектам (кост-центрам), что обеспечивает клиентам прозрачность использования ресурсов по проектам или по департаментам: они получают не сплошную выгрузку о потребленных за определенный период ресурсах по всем проектам, а могут детализировать, сколько ресурсов ушло на каждый конкретный проект.

В рамках платформенных услуг PaaS в скором времени планируется добавление функционала автоматического развертывания Kubernetes-кластеров для оркестрации контейнеров, завершение интеграции платформы для тренинга и запуска моделей в области искусственного интеллекта, а также систем работы с большими данными на основе Hadoop-кластеров.

Вам также могут понравиться