Проект

Cloud4Y предоставил виртуальные машины с GPU компании "ГазСёрф"

Заказчики: ГазСёрф

Москва; Нефтяная промышленность

Подрядчики: Cloud4Y (ООО Флекс)
Продукт: Cloud4Y IaaS

Дата проекта: 2021/10 — 2022/04
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
подрядчики - 208
проекты - 1173
системы - 406
вендоры - 211

2022: Предоставление виртуальных машин

Cloud4Y 17 мая 2022 года сообщила о предоставлении виртуальных машин с GPU компании ГазСёрф.

Работа над проектированием комплексных промышленных объектов требует не только наличия высококлассных специалистов, но и высокопроизводительной инфраструктуры, которая позволяет развертывать сложные проекты, тестировать разные концепции, визуализировать их, проводить разные «тяжёлые» подсчёты. Собственная ИТ-инфраструктура, удовлетворяющая постепенно растущим требованиям, обходится дорого и требует постоянного обслуживания. Не стоит забывать и то том, что для нормальной работы оборудования требуется предусмотреть отдельное защищённое помещение, организацию стабильного энергоснабжения и много других нюансов.

Намного выгоднее использовать облачные ресурсы с оплатой по факту потребления. Использование виртуальных серверов с GPU позволяет быстро выполнять необходимые расчёты, когда это необходимо, и при этом не платить за простой мощного оборудования. Взвесив аргументы «за» и «против», «ГазСёрф» вышла на рынок облачных услуг. Корпоративный облачный провайдер Cloud4Y предоставил инжиниринговой компании сразу два тестовых доступа, через RDP-клиент и Horizon, что позволило объективно оценить возможности каждого варианта и простоту интеграции в бизнес-процессы компании.

После тестирование виртуальных серверов ООО «ГазСёрф» и Cloud4Y заключили договор о сотрудничестве, и компания мигрировала свою инфраструктуру на облачную платформу провайдера. Переход в облако позволил повысить надежность и безопасность работы ИТ-сервисов, а также ускорить процесс проектирования объектов газопереработки и воздухоразделения. На май 2022 года инжиниринговая компания использует несколько виртуальных машин с GPU, экономя на инфраструктуре до 25%.