品高云在西北区域打响头炮!西安欧亚学院数据中心云中标

简介:

继品高云在广州大学、中山大学、海南大学等二十余所高校落地教育云后,品高云在西北地区落地一朵教育云,中标了西安欧亚学院数据中心云,打响了品高云在西北地区教育行业落地项目头炮。

西安欧亚学院(Xi'an Eurasia University)成立于1995年,以管理、经济为主,艺术、文学、教育、工学等协调发展的国际化应用型普通本科高校。截至2015年,学校有22000余学生。

据悉,欧亚学院在2016年的数据中心整合项目中,与数据中心云一同完成招标的还有服务器、安全防护设备等。有意思的是,在与数据中心云早期规划中,客户对数据中心云的认知更多是服务器虚拟化层面,青睐的产品厂商是微*、三*和VM*,并据此规划了招标方案。

结识品高云后,客户系统研究了品高云的产品和技术方案,了解到可以在品高云平台上开设高性能计算课程,以及从减轻运维复杂度的角度做项目规划等品高云所能带来的众多利好。然后,在品高云技术专家的帮助下进一步完善了数据中心云的方案设计与整体规划。

欧亚学院数据中心负责人在详细了解品高云产品后认为,品高云能够以应用视角细粒度梳理高校IT架构,提高学校IT资源管理水平,从而帮助欧亚学院进行数据中心的规范化建设。

在这样的背景下,品高云以其产品设计思路和成熟度,使得客户最终向品高云抛了橄榄枝,在欧亚学院招标中选择了品高云。

据悉,品高云作为国内商用时间最长的云操作系统,自2010年商用以来,近6年时间,已经在交通,金融、教育、政府、公安、制造、物流等行业的龙头企业部署超过20000台物理服务器中,用以支撑其生产云环境。

其中,在教育行业中,品高云推出的融合式教育云是集支撑教务应用、科研HPC、教学实训、大数据处理、移动信息化、校内云存储于一体的云平台,目前已经在二十余所高校也成功落地。


目前,品高融合式教育云正全面走向全国范围内的各个高校并逐渐落地开花,本次成功中标欧亚学院数据中心云,是品高云继华中、华南、华北、西南地区市场拓展外,在西北地区教育行业的第一炮。



本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
目录
相关文章
|
6月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
6月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
6月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
6月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。
|
6月前
|
存储 传感器 人工智能
探索现代数据中心的冷却技术革新
【5月更文挑战第18天】 在数字化时代,数据中心作为信息处理与存储的核心设施,其稳定性和效能至关重要。随着计算需求的激增,数据中心的冷却系统面临着前所未有的挑战。传统的空调冷却方法不仅耗能巨大,而且效率低下。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的最新进展,包括液冷技术、热管应用、环境辅助设计以及智能化管理等方面,旨在提供一种高效、可持续且经济的解决方案,以应对日益增长的冷却需求。
|
5月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第11天】 在云计算和大数据的背景下,数据中心作为信息处理的核心设施,其能效问题一直是研究的热点。传统的能效管理方法难以应对日益增长的能源消耗和复杂多变的工作负载。本文提出一种基于机器学习技术的数据中心能效优化方案,通过实时监控和智能调度策略,有效降低能耗并提升资源利用率。实验结果表明,该方案能够减少约15%的能源消耗,同时保持服务质量。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 资源调度
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第27天】 在本文中,我们探讨了一种基于机器学习的技术框架,旨在实现数据中心能效的优化。通过分析数据中心的能耗模式并应用预测算法,我们展示了如何动态调整资源分配以减少能源消耗。与传统的摘要不同,此部分详细阐述了研究的动机、使用的主要技术手段以及期望达成的目标,为读者提供了对文章深入理解的基础。