концепция (разработки) системы

выбранный режим связи
(МСЭ-Т Н.225).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• selected communication mode
• SCM

концепция стратегического управления издержками
Появление SCM явилось результатом слияния трех направлений стратегического менеджмента:
1. Анализ цепочек ценностей.
2. Стратегическое позиционирование.
3. Анализ и управления факторами, определяющими затраты.
Под цепочкой ценностей понимают согласованный набор видов деятельности, создающих ценность для предприятия, начиная от исходных источников сырья для поставщиков данного предприятия вплоть до готовой продукции, доставленной конечному пользователю, включая обслуживание потребителя. Акцент делается не только на процессах, происходящих внутри фирмы, а гораздо более широко, выходя за рамки конкретного предприятия.
Стратегическое позиционирование влияет на процессы управления издержками предприятия в зависимости от его стратегического выбора создания конкурентных преимуществ. Согласно Портеру, предприятие может добиться успеха в конкурентном соперничестве
либо поддерживая низкие затраты (лидерство на основе затрат)
либо предлагая потребителям разнообразную, превосходящую конкурентов, продукцию (стратегия дифференциации продукции).
Совершенно очевидно, что подходы к управлению издержками будут различаться в зависимости от стратегического позиционирования.
Список затратообразующих факторов далеко не исчерпывается носителями издержек, которые соответствуют определенным этапам бизнес-процессов и элементам деятельности в ABC-анализе. Эти факторы подразделяются на структурные и функциональные и имеют достаточно высокую степень общности. Например, один из наиболее важных функциональных факторов - это фактор вовлеченности рабочей силы, который состоит в степени принятия работниками на себя обязательств по постоянному усовершенствованию. Затратобразующие факторы также зависят от стратегической ориентации предприятия, которая состоит в выборе: быть лидером в своей отрасли или двигаться вслед за лидером.
Отличие традиционного подхода к управлению издержками от SCM состоит в принципиально другом мировоззрении в отношении к процессу управления издержками:
Отличие с точки зрения цели. Целью в рамках традиционного подхода является снижение издержек любыми путями, как основной способ удержания и завоевания конкурентных преимуществ. В рамках SCM эта цель также имеет место, но планирование системы управления затратами резко меняется в зависимости от основного стратегического позиционирования предприятия: лидерство по затратам или дифференциация продукции. Более того, в рамках каждого из стратегических направлений возможно планирование увеличения значения издержек на каком-либо участке цепочки ценностей, если это вызовет адекватное снижение издержек для других участков либо принесет фирме некоторое другое конкурентное преимущество.
Отличие с точки зрения способов анализа издержек. В традиционном подходе производится оценка суммы затрат (себестоимости), приходящихся на единицу продукции или производственное подразделение. Таким образом, акцент делается на внутреннее положение предприятия. Концепция добавленной ценности (или стоимости) играет ключевую роль. Напомним, что согласно этой концепции все виды деятельности, приводящие к издержкам, подразделяются на таковые, которые приносят дополнительную ценность (и, следовательно, их наличие оправдано) и не приносящие дополнительную ценность. Последние рассматриваются как наиболее перспективные с точки зрения снижения затрат. В рамках SCM стоимость рассматривается с точки зрения различных этапов общей цепочки ценностей, частью которой являются предприятии и его подразделение. Концепция же добавленной стоимости рассматривается как очень узкая и даже опасная.
Отличия с точки зрения описания поведения затрат. В рамках традиционной системы издержки рассматриваются главным образом как функция объема продукции. И в связи с этим производится обстоятельный анализ переменных, постоянных и смешанных издержек. Объем продукции рассматривается как критический фактор образования затрат. С позиций SCM затраты прежде всего зависят от стратегического выбора. И в этой связи затраты являются функцией гораздо более общих структурных и функциональных факторов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• SCM
• Strategic Cost Management

менеджер управления услугой
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• service control manager
• SCM

модуляция отдельной несущей
(МСЭ-Т Н.610).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• single carrier modulation
• SCM

память (запоминающее устройство) небольшой емкости на (магнитных) сердечниках
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• small core memory
• SCM

режим конденсации пара
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• steam condensing mode
• SCM

рынок мелких компаний
Рынок ценных бумаг и акций, некотируемых на основной бирже (unlisted securities) в Ирландии.
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• smaller companies market
• SCM

уплотнение поднесущей
(МСЭ-Т G.983.3).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• sub-carrier mulitiplexing
• SCM

управление мощностями услуг
SCM
(ITIL Continual Service Improvement)
(ITIL Service Design)
Подпроцесс управления мощностями, отвечающий за понимание производительности и мощности ИТ-услуг. Информация о ресурсах, используемых каждой ИТ-услугой, и профилях использования накапливается, фиксируется и анализируется для использования в плане обеспечения мощностей.
См. тж. управление мощностями бизнеса; управление мощностями компонентов.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

service capacity management
SCM
(ITIL Continual Service Improvement)
(ITIL Service Design)
The sub-process of capacity management responsible for understanding the performance and capacity of IT services. Information on the resources used by each IT service and the pattern of usage over time are collected, recorded and analysed for use in the capacity plan.
See also business capacity management; component capacity management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• SCM

EN

• service capacity management
• SCM

управление поставками
Управление цепочкой процессов, обеспечивающих выпуск продукции
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• supply chain management
• SCM

управление цепочками поставок
Здесь цепочка поставок - это глобальная сеть, которая преобразует исходное сырье в продукты и услуги, необходимые конечному потребителю, используя спроектированный поток информации, материальных ценностей и денежных средств.
Исследователи выделяют шесть основных областей, на которых сосредоточено управление цепочками поставок: Производство, Поставки, Месторасположение, Запасы, Транспортировка и Информация. Все решения по управлению цепочками поставок делятся на две категории: стратегические (strategic) и тактические (operational). Производство (Production).
Компания решает, что именно и как производить.
Стратегические решения относительно производства продукции (торговля и оказание услуг - это тоже вид производства) принимаются на основе изучения потребительского спроса. Тактические решения сосредоточены на планировании объемов производства, рабочей загрузки и обслуживания оборудования, контроле качества и т. д. Поставки (Supply).
Затем компания должна определить, что она будет производить самостоятельно, а какие компоненты (комплектующие, товары или услуги) покупать у сторонних фирм.
Стратегические решения касаются перечня приобретаемых компонентов и требований к их поставщикам относительно скорости, качества и гибкости поставок.
Тактические же относятся к текущему управлению поставками для обеспечения необходимого уровня производства. Месторасположение (Location).
Решения о месторасположении производственных мощностей, центров складирования и источников поставок полностью относятся к стратегическим. Они зависят от характера рынка, отраслевой специфики, а также от политической и экономической ситуации в регионе. Запасы (Inventory).
Основная цель запасов - страхование от непредвиденных случаев, таких, как всплеск спроса или задержка поставок. Прогнозирование поведения потребителей, организация бесперебойного снабжения и гибкость производства, хотя, на первый взгляд, и не связаны с уровнем запасов, но на самом деле оказывают на него непосредственное влияние.
Поэтому стратегические решения направлены на выработку политики компании в отношении запасов. К слову, среднестатистическое предприятие вкладывает в запасы около 30% всех своих активов (до 90% оборотных средств), а расходы на содержание запасов обходятся в 20--40% их стоимости. Тактические решения сосредоточены на поддержании оптимального уровня запасов в каждом узле сети для бесперебойного удовлетворения колебаний потребительского спроса. Транспортировка (Transportation). Решения, связанные с транспортировкой, в основном, относятся к стратегическим. Они зависят от месторасположения участников цепочки поставок, политики в отношении запасов и требуемого уровня обслуживания клиентов. Важно определить правильные способы и эффективные методы оперативного управления транспортировкой, так как эти операции составляют около 30% общих расходов на снабжение, и именно с опозданиями в доставке связано в среднем более 70% ошибок в распределении товаров. Информация (Information). Эффективное функционирование цепочки поставок невозможно без оперативного обмена данными между всеми ее участниками.
Стратегические решения касаются источников информации, ее содержания, механизмов и средств распределения, а также правил доступа. Тактические решения направлены на интеграцию информационных систем участников цепочки поставок в общую инфраструктуру.
В составе SCM-системы можно условно выделить две подсистемы
SCP (Supply Chain Planning)
Планирование цепочек поставок. Основу SCP составляют системы для расширенного планирования и формирования календарных графиков (APS). При изменении информации о прогнозах спроса, уровне запасов, сроках поставок, взаиморасположении торговых партнеров и т. д. APS-система позволяет оперативно проанализировать перемены и внести необходимые коррективы в расписание поставок и производства. В SCP также входят системы для совместной разработки прогнозов. Они ориентированы на торговые пары "поставщик-покупатель" и позволяют сравнивать информацию о прогнозах спроса, поступившую от покупателей, с прогнозами наличия необходимой продукции, полученной от поставщиков. Результатом является сбалансированный прогноз, согласованный с обеими заинтересованными сторонами. В основе работы этих систем лежит стандарт совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов (CPFR - Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment -), разработанный ассоциацией VICS (Voluntary Interindustry Commerce Standards).
Помимо решения задач оперативного управления, SCP-системы позволяют осуществлять стратегическое планирование структуры цепочки поставок: разрабатывать планы сети поставок, моделировать различные ситуации, оценивать уровень выполнения операций, сравнивать плановые и текущие показатели.
SCE (Supply Chain Execution)
Исполнение цепочек поставок. В подгруппу SCE входят TMS, WMS, OMS, а также MES-системы.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• SCM
• Supply Chain Management

модульный центр обработки данных (ЦОД)
-
[Интент]

Параллельные тексты EN-RU

[ http://loosebolts.wordpress.com/2008/12/02/our-vision-for-generation-4-modular-data-centers-one-way-of-getting-it-just-right/]

[ http://dcnt.ru/?p=9299#more-9299]

Data Centers are a hot topic these days. No matter where you look, this once obscure aspect of infrastructure is getting a lot of attention. For years, there have been cost pressures on IT operations and this, when the need for modern capacity is greater than ever, has thrust data centers into the spotlight. Server and rack density continues to rise, placing DC professionals and businesses in tighter and tougher situations while they struggle to manage their IT environments. And now hyper-scale cloud infrastructure is taking traditional technologies to limits never explored before and focusing the imagination of the IT industry on new possibilities.

В настоящее время центры обработки данных являются широко обсуждаемой темой. Куда ни посмотришь, этот некогда малоизвестный аспект инфраструктуры привлекает все больше внимания. Годами ИТ-отделы испытывали нехватку средств и это выдвинуло ЦОДы в центр внимания, в то время, когда необходимость в современных ЦОДах стала как никогда высокой. Плотность серверов и стоек продолжают расти, все больше усложняя ситуацию для специалистов в области охлаждения и организаций в их попытках управлять своими ИТ-средами. И теперь гипермасштабируемая облачная инфраструктура подвергает традиционные технологии невиданным ранее нагрузкам, и заставляет ИТ-индустрию искать новые возможности.

At Microsoft, we have focused a lot of thought and research around how to best operate and maintain our global infrastructure and we want to share those learnings. While obviously there are some aspects that we keep to ourselves, we have shared how we operate facilities daily, our technologies and methodologies, and, most importantly, how we monitor and manage our facilities. Whether it’s speaking at industry events, inviting customers to our “Microsoft data center conferences” held in our data centers, or through other media like blogging and white papers, we believe sharing best practices is paramount and will drive the industry forward. So in that vein, we have some interesting news to share.

В компании MicroSoft уделяют большое внимание изучению наилучших методов эксплуатации и технического обслуживания своей глобальной инфраструктуры и делятся результатами своих исследований. И хотя мы, конечно, не раскрываем некоторые аспекты своих исследований, мы делимся повседневным опытом эксплуатации дата-центров, своими технологиями и методологиями и, что важнее всего, методами контроля и управления своими объектами. Будь то доклады на отраслевых событиях, приглашение клиентов на наши конференции, которые посвящены центрам обработки данных MicroSoft, и проводятся в этих самых дата-центрах, или использование других средств, например, блоги и спецификации, мы уверены, что обмен передовым опытом имеет первостепенное значение и будет продвигать отрасль вперед.

Today we are sharing our Generation 4 Modular Data Center plan. This is our vision and will be the foundation of our cloud data center infrastructure in the next five years. We believe it is one of the most revolutionary changes to happen to data centers in the last 30 years. Joining me, in writing this blog are Daniel Costello, my director of Data Center Research and Engineering and Christian Belady, principal power and cooling architect. I feel their voices will add significant value to driving understanding around the many benefits included in this new design paradigm.

Сейчас мы хотим поделиться своим планом модульного дата-центра четвертого поколения. Это наше видение и оно будет основанием для инфраструктуры наших облачных дата-центров в ближайшие пять лет. Мы считаем, что это одно из самых революционных изменений в дата-центрах за последние 30 лет. Вместе со мной в написании этого блога участвовали Дэниел Костелло, директор по исследованиям и инжинирингу дата-центров, и Кристиан Белади, главный архитектор систем энергоснабжения и охлаждения. Мне кажется, что их авторитет придаст больше веса большому количеству преимуществ, включенных в эту новую парадигму проектирования.

Our “Gen 4” modular data centers will take the flexibility of containerized servers—like those in our Chicago data center—and apply it across the entire facility. So what do we mean by modular? Think of it like “building blocks”, where the data center will be composed of modular units of prefabricated mechanical, electrical, security components, etc., in addition to containerized servers.

Was there a key driver for the Generation 4 Data Center?

Наши модульные дата-центры “Gen 4” будут гибкими с контейнерами серверов – как серверы в нашем чикагском дата-центре. И гибкость будет применяться ко всему ЦОД. Итак, что мы подразумеваем под модульностью? Мы думаем о ней как о “строительных блоках”, где дата-центр будет состоять из модульных блоков изготовленных в заводских условиях электрических систем и систем охлаждения, а также систем безопасности и т.п., в дополнение к контейнеризованным серверам.
Был ли ключевой стимул для разработки дата-центра четвертого поколения?

If we were to summarize the promise of our Gen 4 design into a single sentence it would be something like this: “A highly modular, scalable, efficient, just-in-time data center capacity program that can be delivered anywhere in the world very quickly and cheaply, while allowing for continued growth as required.” Sounds too good to be true, doesn’t it? Well, keep in mind that these concepts have been in initial development and prototyping for over a year and are based on cumulative knowledge of previous facility generations and the advances we have made since we began our investments in earnest on this new design.

Если бы нам нужно было обобщить достоинства нашего проекта Gen 4 в одном предложении, это выглядело бы следующим образом: “Центр обработки данных с высоким уровнем модульности, расширяемости, и энергетической эффективности, а также возможностью постоянного расширения, в случае необходимости, который можно очень быстро и дешево развертывать в любом месте мира”. Звучит слишком хорошо для того чтобы быть правдой, не так ли? Ну, не забывайте, что эти концепции находились в процессе начальной разработки и создания опытного образца в течение более одного года и основываются на опыте, накопленном в ходе развития предыдущих поколений ЦОД, а также успехах, сделанных нами со времени, когда мы начали вкладывать серьезные средства в этот новый проект.

One of the biggest challenges we’ve had at Microsoft is something Mike likes to call the ‘Goldilock’s Problem’. In a nutshell, the problem can be stated as:

The worst thing we can do in delivering facilities for the business is not have enough capacity online, thus limiting the growth of our products and services.

Одну из самых больших проблем, с которыми приходилось сталкиваться Майкрософт, Майк любит называть ‘Проблемой Лютика’. Вкратце, эту проблему можно выразить следующим образом:

Самое худшее, что может быть при строительстве ЦОД для бизнеса, это не располагать достаточными производственными мощностями, и тем самым ограничивать рост наших продуктов и сервисов.

The second worst thing we can do in delivering facilities for the business is to have too much capacity online.

А вторым самым худшим моментом в этой сфере может слишком большое количество производственных мощностей.

This has led to a focus on smart, intelligent growth for the business — refining our overall demand picture. It can’t be too hot. It can’t be too cold. It has to be ‘Just Right!’ The capital dollars of investment are too large to make without long term planning. As we struggled to master these interesting challenges, we had to ensure that our technological plan also included solutions for the business and operational challenges we faced as well.
So let’s take a high level look at our Generation 4 design

Это заставило нас сосредоточиваться на интеллектуальном росте для бизнеса — refining our overall demand picture. Это не должно быть слишком горячим. И это не должно быть слишком холодным. Это должно быть ‘как раз, таким как надо!’ Нельзя делать такие большие капиталовложения без долгосрочного планирования. Пока мы старались решить эти интересные проблемы, мы должны были гарантировать, что наш технологический план будет также включать решения для коммерческих и эксплуатационных проблем, с которыми нам также приходилось сталкиваться.
Давайте рассмотрим наш проект дата-центра четвертого поколения

Are you ready for some great visuals? Check out this video at Soapbox. Click here for the Microsoft 4th Gen Video.

It’s a concept video that came out of my Data Center Research and Engineering team, under Daniel Costello, that will give you a view into what we think is the future.

From a configuration, construct-ability and time to market perspective, our primary goals and objectives are to modularize the whole data center. Not just the server side (like the Chicago facility), but the mechanical and electrical space as well. This means using the same kind of parts in pre-manufactured modules, the ability to use containers, skids, or rack-based deployments and the ability to tailor the Redundancy and Reliability requirements to the application at a very specific level.

Посмотрите это видео, перейдите по ссылке для просмотра видео о Microsoft 4th Gen:

Это концептуальное видео, созданное командой отдела Data Center Research and Engineering, возглавляемого Дэниелом Костелло, которое даст вам наше представление о будущем.

С точки зрения конфигурации, строительной технологичности и времени вывода на рынок, нашими главными целями и задачами агрегатирование всего дата-центра. Не только серверную часть, как дата-центр в Чикаго, но также системы охлаждения и электрические системы. Это означает применение деталей одного типа в сборных модулях, возможность использования контейнеров, салазок, или стоечных систем, а также возможность подстраивать требования избыточности и надежности для данного приложения на очень специфичном уровне.

Our goals from a cost perspective were simple in concept but tough to deliver. First and foremost, we had to reduce the capital cost per critical Mega Watt by the class of use. Some applications can run with N-level redundancy in the infrastructure, others require a little more infrastructure for support. These different classes of infrastructure requirements meant that optimizing for all cost classes was paramount. At Microsoft, we are not a one trick pony and have many Online products and services (240+) that require different levels of operational support. We understand that and ensured that we addressed it in our design which will allow us to reduce capital costs by 20%-40% or greater depending upon class.

Нашими целями в области затрат были концептуально простыми, но трудно реализуемыми. В первую очередь мы должны были снизить капитальные затраты в пересчете на один мегаватт, в зависимости от класса резервирования. Некоторые приложения могут вполне работать на базе инфраструктуры с резервированием на уровне N, то есть без резервирования, а для работы других приложений требуется больше инфраструктуры. Эти разные классы требований инфраструктуры подразумевали, что оптимизация всех классов затрат имеет преобладающее значение. В Майкрософт мы не ограничиваемся одним решением и располагаем большим количеством интерактивных продуктов и сервисов (240+), которым требуются разные уровни эксплуатационной поддержки. Мы понимаем это, и учитываем это в своем проекте, который позволит нам сокращать капитальные затраты на 20%-40% или более в зависимости от класса.

For example, non-critical or geo redundant applications have low hardware reliability requirements on a location basis. As a result, Gen 4 can be configured to provide stripped down, low-cost infrastructure with little or no redundancy and/or temperature control. Let’s say an Online service team decides that due to the dramatically lower cost, they will simply use uncontrolled outside air with temperatures ranging 10-35 C and 20-80% RH. The reality is we are already spec-ing this for all of our servers today and working with server vendors to broaden that range even further as Gen 4 becomes a reality. For this class of infrastructure, we eliminate generators, chillers, UPSs, and possibly lower costs relative to traditional infrastructure.

Например, некритичные или гео-избыточные системы имеют низкие требования к аппаратной надежности на основе местоположения. В результате этого, Gen 4 можно конфигурировать для упрощенной, недорогой инфраструктуры с низким уровнем (или вообще без резервирования) резервирования и / или температурного контроля. Скажем, команда интерактивного сервиса решает, что, в связи с намного меньшими затратами, они будут просто использовать некондиционированный наружный воздух с температурой 10-35°C и влажностью 20-80% RH. В реальности мы уже сегодня предъявляем эти требования к своим серверам и работаем с поставщиками серверов над еще большим расширением диапазона температур, так как наш модуль и подход Gen 4 становится реальностью. Для подобного класса инфраструктуры мы удаляем генераторы, чиллеры, ИБП, и, возможно, будем предлагать более низкие затраты, по сравнению с традиционной инфраструктурой.

Applications that demand higher level of redundancy or temperature control will use configurations of Gen 4 to meet those needs, however, they will also cost more (but still less than traditional data centers). We see this cost difference driving engineering behavioral change in that we predict more applications will drive towards Geo redundancy to lower costs.

Системы, которым требуется более высокий уровень резервирования или температурного контроля, будут использовать конфигурации Gen 4, отвечающие этим требованиям, однако, они будут также стоить больше. Но все равно они будут стоить меньше, чем традиционные дата-центры. Мы предвидим, что эти различия в затратах будут вызывать изменения в методах инжиниринга, и по нашим прогнозам, это будет выражаться в переходе все большего числа систем на гео-избыточность и меньшие затраты.

Another cool thing about Gen 4 is that it allows us to deploy capacity when our demand dictates it. Once finalized, we will no longer need to make large upfront investments. Imagine driving capital costs more closely in-line with actual demand, thus greatly reducing time-to-market and adding the capacity Online inherent in the design. Also reduced is the amount of construction labor required to put these “building blocks” together. Since the entire platform requires pre-manufacture of its core components, on-site construction costs are lowered. This allows us to maximize our return on invested capital.

Еще одно достоинство Gen 4 состоит в том, что он позволяет нам разворачивать дополнительные мощности, когда нам это необходимо. Как только мы закончим проект, нам больше не нужно будет делать большие начальные капиталовложения. Представьте себе возможность более точного согласования капитальных затрат с реальными требованиями, и тем самым значительного снижения времени вывода на рынок и интерактивного добавления мощностей, предусматриваемого проектом. Также снижен объем строительных работ, требуемых для сборки этих “строительных блоков”. Поскольку вся платформа требует предварительного изготовления ее базовых компонентов, затраты на сборку также снижены. Это позволит нам увеличить до максимума окупаемость своих капиталовложений.
Мы все подвергаем сомнению

In our design process, we questioned everything. You may notice there is no roof and some might be uncomfortable with this. We explored the need of one and throughout our research we got some surprising (positive) results that showed one wasn’t needed.

В своем процессе проектирования мы все подвергаем сомнению. Вы, наверное, обратили внимание на отсутствие крыши, и некоторым специалистам это могло не понравиться. Мы изучили необходимость в крыше и в ходе своих исследований получили удивительные результаты, которые показали, что крыша не нужна.
Серийное производство дата центров

In short, we are striving to bring Henry Ford’s Model T factory to the data center. http://en.wikipedia.org/wiki/Henry_Ford#Model_T. Gen 4 will move data centers from a custom design and build model to a commoditized manufacturing approach. We intend to have our components built in factories and then assemble them in one location (the data center site) very quickly. Think about how a computer, car or plane is built today. Components are manufactured by different companies all over the world to a predefined spec and then integrated in one location based on demands and feature requirements. And just like Henry Ford’s assembly line drove the cost of building and the time-to-market down dramatically for the automobile industry, we expect Gen 4 to do the same for data centers. Everything will be pre-manufactured and assembled on the pad.

Мы хотим применить модель автомобильной фабрики Генри Форда к дата-центру. Проект Gen 4 будет способствовать переходу от модели специализированного проектирования и строительства к товарно-производственному, серийному подходу. Мы намерены изготавливать свои компоненты на заводах, а затем очень быстро собирать их в одном месте, в месте строительства дата-центра. Подумайте о том, как сегодня изготавливается компьютер, автомобиль или самолет. Компоненты изготавливаются по заранее определенным спецификациям разными компаниями во всем мире, затем собираются в одном месте на основе спроса и требуемых характеристик. И точно так же как сборочный конвейер Генри Форда привел к значительному уменьшению затрат на производство и времени вывода на рынок в автомобильной промышленности, мы надеемся, что Gen 4 сделает то же самое для дата-центров. Все будет предварительно изготавливаться и собираться на месте.
Невероятно энергоэффективный ЦОД

And did we mention that this platform will be, overall, incredibly energy efficient? From a total energy perspective not only will we have remarkable PUE values, but the total cost of energy going into the facility will be greatly reduced as well. How much energy goes into making concrete? Will we need as much of it? How much energy goes into the fuel of the construction vehicles? This will also be greatly reduced! A key driver is our goal to achieve an average PUE at or below 1.125 by 2012 across our data centers. More than that, we are on a mission to reduce the overall amount of copper and water used in these facilities. We believe these will be the next areas of industry attention when and if the energy problem is solved. So we are asking today…“how can we build a data center with less building”?

А мы упоминали, что эта платформа будет, в общем, невероятно энергоэффективной? С точки зрения общей энергии, мы получим не только поразительные значения PUE, но общая стоимость энергии, затраченной на объект будет также значительно снижена. Сколько энергии идет на производство бетона? Нам нужно будет столько энергии? Сколько энергии идет на питание инженерных строительных машин? Это тоже будет значительно снижено! Главным стимулом является достижение среднего PUE не больше 1.125 для всех наших дата-центров к 2012 году. Более того, у нас есть задача сокращения общего количества меди и воды в дата-центрах. Мы думаем, что эти задачи станут следующей заботой отрасли после того как будет решена энергетическая проблема. Итак, сегодня мы спрашиваем себя…“как можно построить дата-центр с меньшим объемом строительных работ”?
Строительство дата центров без чиллеров

We have talked openly and publicly about building chiller-less data centers and running our facilities using aggressive outside economization. Our sincerest hope is that Gen 4 will completely eliminate the use of water. Today’s data centers use massive amounts of water and we see water as the next scarce resource and have decided to take a proactive stance on making water conservation part of our plan.

Мы открыто и публично говорили о строительстве дата-центров без чиллеров и активном использовании в наших центрах обработки данных технологий свободного охлаждения или фрикулинга. Мы искренне надеемся, что Gen 4 позволит полностью отказаться от использования воды. Современные дата-центры расходуют большие объемы воды и так как мы считаем воду следующим редким ресурсом, мы решили принять упреждающие меры и включить экономию воды в свой план.

By sharing this with the industry, we believe everyone can benefit from our methodology. While this concept and approach may be intimidating (or downright frightening) to some in the industry, disclosure ultimately is better for all of us.

Делясь этим опытом с отраслью, мы считаем, что каждый сможет извлечь выгоду из нашей методологией. Хотя эта концепция и подход могут показаться пугающими (или откровенно страшными) для некоторых отраслевых специалистов, раскрывая свои планы мы, в конечном счете, делаем лучше для всех нас.

Gen 4 design (even more than just containers), could reduce the ‘religious’ debates in our industry. With the central spine infrastructure in place, containers or pre-manufactured server halls can be either AC or DC, air-side economized or water-side economized, or not economized at all (though the sanity of that might be questioned). Gen 4 will allow us to decommission, repair and upgrade quickly because everything is modular. No longer will we be governed by the initial decisions made when constructing the facility. We will have almost unlimited use and re-use of the facility and site. We will also be able to use power in an ultra-fluid fashion moving load from critical to non-critical as use and capacity requirements dictate.

Проект Gen 4 позволит уменьшить ‘религиозные’ споры в нашей отрасли. Располагая базовой инфраструктурой, контейнеры или сборные серверные могут оборудоваться системами переменного или постоянного тока, воздушными или водяными экономайзерами, или вообще не использовать экономайзеры. Хотя можно подвергать сомнению разумность такого решения. Gen 4 позволит нам быстро выполнять работы по выводу из эксплуатации, ремонту и модернизации, поскольку все будет модульным. Мы больше не будем руководствоваться начальными решениями, принятыми во время строительства дата-центра. Мы сможем использовать этот дата-центр и инфраструктуру в течение почти неограниченного периода времени. Мы также сможем применять сверхгибкие методы использования электрической энергии, переводя оборудование в режимы критической или некритической нагрузки в соответствии с требуемой мощностью.
Gen 4 – это стандартная платформа

Finally, we believe this is a big game changer. Gen 4 will provide a standard platform that our industry can innovate around. For example, all modules in our Gen 4 will have common interfaces clearly defined by our specs and any vendor that meets these specifications will be able to plug into our infrastructure. Whether you are a computer vendor, UPS vendor, generator vendor, etc., you will be able to plug and play into our infrastructure. This means we can also source anyone, anywhere on the globe to minimize costs and maximize performance. We want to help motivate the industry to further innovate—with innovations from which everyone can reap the benefits.

Наконец, мы уверены, что это будет фактором, который значительно изменит ситуацию. Gen 4 будет представлять собой стандартную платформу, которую отрасль сможет обновлять. Например, все модули в нашем Gen 4 будут иметь общепринятые интерфейсы, четко определяемые нашими спецификациями, и оборудование любого поставщика, которое отвечает этим спецификациям можно будет включать в нашу инфраструктуру. Независимо от того производите вы компьютеры, ИБП, генераторы и т.п., вы сможете включать свое оборудование нашу инфраструктуру. Это означает, что мы также сможем обеспечивать всех, в любом месте земного шара, тем самым сводя до минимума затраты и максимальной увеличивая производительность. Мы хотим создать в отрасли мотивацию для дальнейших инноваций – инноваций, от которых каждый сможет получать выгоду.
Главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen4

To summarize, the key characteristics of our Generation 4 data centers are:

Scalable
Plug-and-play spine infrastructure
Factory pre-assembled: Pre-Assembled Containers (PACs) & Pre-Manufactured Buildings (PMBs)
Rapid deployment
De-mountable
Reduce TTM
Reduced construction
Sustainable measures

Ниже приведены главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen 4:

Расширяемость;
Готовая к использованию базовая инфраструктура;
Изготовление в заводских условиях: сборные контейнеры (PAC) и сборные здания (PMB);
Быстрота развертывания;
Возможность демонтажа;
Снижение времени вывода на рынок (TTM);
Сокращение сроков строительства;
Экологичность;

Map applications to DC Class

We hope you join us on this incredible journey of change and innovation!

Long hours of research and engineering time are invested into this process. There are still some long days and nights ahead, but the vision is clear. Rest assured however, that we as refine Generation 4, the team will soon be looking to Generation 5 (even if it is a bit farther out). There is always room to get better.

Использование систем электропитания постоянного тока.

Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этом невероятном путешествии по миру изменений и инноваций!

На этот проект уже потрачены долгие часы исследований и проектирования. И еще предстоит потратить много дней и ночей, но мы имеем четкое представление о конечной цели. Однако будьте уверены, что как только мы доведем до конца проект модульного дата-центра четвертого поколения, мы вскоре начнем думать о проекте дата-центра пятого поколения. Всегда есть возможность для улучшений.

So if you happen to come across Goldilocks in the forest, and you are curious as to why she is smiling you will know that she feels very good about getting very close to ‘JUST RIGHT’.

Generations of Evolution – some background on our data center designs

Так что, если вы встретите в лесу девочку по имени Лютик, и вам станет любопытно, почему она улыбается, вы будете знать, что она очень довольна тем, что очень близко подошла к ‘ОПИМАЛЬНОМУ РЕШЕНИЮ’.
Поколения эволюции – история развития наших дата-центров

We thought you might be interested in understanding what happened in the first three generations of our data center designs. When Ray Ozzie wrote his Software plus Services memo it posed a very interesting challenge to us. The winds of change were at ‘tornado’ proportions. That “plus Services” tag had some significant (and unstated) challenges inherent to it. The first was that Microsoft was going to evolve even further into an operations company. While we had been running large scale Internet services since 1995, this development lead us to an entirely new level. Additionally, these “services” would span across both Internet and Enterprise businesses. To those of you who have to operate “stuff”, you know that these are two very different worlds in operational models and challenges. It also meant that, to achieve the same level of reliability and performance required our infrastructure was going to have to scale globally and in a significant way.

Мы подумали, что может быть вам будет интересно узнать историю первых трех поколений наших центров обработки данных. Когда Рэй Оззи написал свою памятную записку Software plus Services, он поставил перед нами очень интересную задачу. Ветра перемен двигались с ураганной скоростью. Это окончание “plus Services” скрывало в себе какие-то значительные и неопределенные задачи. Первая заключалась в том, что Майкрософт собиралась в еще большей степени стать операционной компанией. Несмотря на то, что мы управляли большими интернет-сервисами, начиная с 1995 г., эта разработка подняла нас на абсолютно новый уровень. Кроме того, эти “сервисы” охватывали интернет-компании и корпорации. Тем, кому приходится всем этим управлять, известно, что есть два очень разных мира в области операционных моделей и задач. Это также означало, что для достижения такого же уровня надежности и производительности требовалось, чтобы наша инфраструктура располагала значительными возможностями расширения в глобальных масштабах.

It was that intense atmosphere of change that we first started re-evaluating data center technology and processes in general and our ideas began to reach farther than what was accepted by the industry at large. This was the era of Generation 1. As we look at where most of the world’s data centers are today (and where our facilities were), it represented all the known learning and design requirements that had been in place since IBM built the first purpose-built computer room. These facilities focused more around uptime, reliability and redundancy. Big infrastructure was held accountable to solve all potential environmental shortfalls. This is where the majority of infrastructure in the industry still is today.

Именно в этой атмосфере серьезных изменений мы впервые начали переоценку ЦОД-технологий и технологий вообще, и наши идеи начали выходить за пределы общепринятых в отрасли представлений. Это была эпоха ЦОД первого поколения. Когда мы узнали, где сегодня располагается большинство мировых дата-центров и где находятся наши предприятия, это представляло весь опыт и навыки проектирования, накопленные со времени, когда IBM построила первую серверную. В этих ЦОД больше внимания уделялось бесперебойной работе, надежности и резервированию. Большая инфраструктура была призвана решать все потенциальные экологические проблемы. Сегодня большая часть инфраструктуры все еще находится на этом этапе своего развития.

We soon realized that traditional data centers were quickly becoming outdated. They were not keeping up with the demands of what was happening technologically and environmentally. That’s when we kicked off our Generation 2 design. Gen 2 facilities started taking into account sustainability, energy efficiency, and really looking at the total cost of energy and operations.

Очень быстро мы поняли, что стандартные дата-центры очень быстро становятся устаревшими. Они не поспевали за темпами изменений технологических и экологических требований. Именно тогда мы стали разрабатывать ЦОД второго поколения. В этих дата-центрах Gen 2 стали принимать во внимание такие факторы как устойчивое развитие, энергетическая эффективность, а также общие энергетические и эксплуатационные.

No longer did we view data centers just for the upfront capital costs, but we took a hard look at the facility over the course of its life. Our Quincy, Washington and San Antonio, Texas facilities are examples of our Gen 2 data centers where we explored and implemented new ways to lessen the impact on the environment. These facilities are considered two leading industry examples, based on their energy efficiency and ability to run and operate at new levels of scale and performance by leveraging clean hydro power (Quincy) and recycled waste water (San Antonio) to cool the facility during peak cooling months.

Мы больше не рассматривали дата-центры только с точки зрения начальных капитальных затрат, а внимательно следили за работой ЦОД на протяжении его срока службы. Наши объекты в Куинси, Вашингтоне, и Сан-Антонио, Техас, являются образцами наших ЦОД второго поколения, в которых мы изучали и применяли на практике новые способы снижения воздействия на окружающую среду. Эти объекты считаются двумя ведущими отраслевыми примерами, исходя из их энергетической эффективности и способности работать на новых уровнях производительности, основанных на использовании чистой энергии воды (Куинси) и рециклирования отработанной воды (Сан-Антонио) для охлаждения объекта в самых жарких месяцах.

As we were delivering our Gen 2 facilities into steel and concrete, our Generation 3 facilities were rapidly driving the evolution of the program. The key concepts for our Gen 3 design are increased modularity and greater concentration around energy efficiency and scale. The Gen 3 facility will be best represented by the Chicago, Illinois facility currently under construction. This facility will seem very foreign compared to the traditional data center concepts most of the industry is comfortable with. In fact, if you ever sit around in our container hanger in Chicago it will look incredibly different from a traditional raised-floor data center. We anticipate this modularization will drive huge efficiencies in terms of cost and operations for our business. We will also introduce significant changes in the environmental systems used to run our facilities. These concepts and processes (where applicable) will help us gain even greater efficiencies in our existing footprint, allowing us to further maximize infrastructure investments.

Так как наши ЦОД второго поколения строились из стали и бетона, наши центры обработки данных третьего поколения начали их быстро вытеснять. Главными концептуальными особенностями ЦОД третьего поколения Gen 3 являются повышенная модульность и большее внимание к энергетической эффективности и масштабированию. Дата-центры третьего поколения лучше всего представлены объектом, который в настоящее время строится в Чикаго, Иллинойс. Этот ЦОД будет выглядеть очень необычно, по сравнению с общепринятыми в отрасли представлениями о дата-центре. Действительно, если вам когда-либо удастся побывать в нашем контейнерном ангаре в Чикаго, он покажется вам совершенно непохожим на обычный дата-центр с фальшполом. Мы предполагаем, что этот модульный подход будет способствовать значительному повышению эффективности нашего бизнеса в отношении затрат и операций. Мы также внесем существенные изменения в климатические системы, используемые в наших ЦОД. Эти концепции и технологии, если применимо, позволят нам добиться еще большей эффективности наших существующих дата-центров, и тем самым еще больше увеличивать капиталовложения в инфраструктуру.

This is definitely a journey, not a destination industry. In fact, our Generation 4 design has been under heavy engineering for viability and cost for over a year. While the demand of our commercial growth required us to make investments as we grew, we treated each step in the learning as a process for further innovation in data centers. The design for our future Gen 4 facilities enabled us to make visionary advances that addressed the challenges of building, running, and operating facilities all in one concerted effort.

Это определенно путешествие, а не конечный пункт назначения. На самом деле, наш проект ЦОД четвертого поколения подвергался серьезным испытаниям на жизнеспособность и затраты на протяжении целого года. Хотя необходимость в коммерческом росте требовала от нас постоянных капиталовложений, мы рассматривали каждый этап своего развития как шаг к будущим инновациям в области дата-центров. Проект наших будущих ЦОД четвертого поколения Gen 4 позволил нам делать фантастические предположения, которые касались задач строительства, управления и эксплуатации объектов как единого упорядоченного процесса.

Тематики

• ЦОДы (центры обработки данных)

Синонимы

• модульный ЦОД

EN

• modular data center

модульный центр обработки данных (ЦОД)
-
[Интент]

Параллельные тексты EN-RU

[ http://loosebolts.wordpress.com/2008/12/02/our-vision-for-generation-4-modular-data-centers-one-way-of-getting-it-just-right/]

[ http://dcnt.ru/?p=9299#more-9299]

Data Centers are a hot topic these days. No matter where you look, this once obscure aspect of infrastructure is getting a lot of attention. For years, there have been cost pressures on IT operations and this, when the need for modern capacity is greater than ever, has thrust data centers into the spotlight. Server and rack density continues to rise, placing DC professionals and businesses in tighter and tougher situations while they struggle to manage their IT environments. And now hyper-scale cloud infrastructure is taking traditional technologies to limits never explored before and focusing the imagination of the IT industry on new possibilities.

В настоящее время центры обработки данных являются широко обсуждаемой темой. Куда ни посмотришь, этот некогда малоизвестный аспект инфраструктуры привлекает все больше внимания. Годами ИТ-отделы испытывали нехватку средств и это выдвинуло ЦОДы в центр внимания, в то время, когда необходимость в современных ЦОДах стала как никогда высокой. Плотность серверов и стоек продолжают расти, все больше усложняя ситуацию для специалистов в области охлаждения и организаций в их попытках управлять своими ИТ-средами. И теперь гипермасштабируемая облачная инфраструктура подвергает традиционные технологии невиданным ранее нагрузкам, и заставляет ИТ-индустрию искать новые возможности.

At Microsoft, we have focused a lot of thought and research around how to best operate and maintain our global infrastructure and we want to share those learnings. While obviously there are some aspects that we keep to ourselves, we have shared how we operate facilities daily, our technologies and methodologies, and, most importantly, how we monitor and manage our facilities. Whether it’s speaking at industry events, inviting customers to our “Microsoft data center conferences” held in our data centers, or through other media like blogging and white papers, we believe sharing best practices is paramount and will drive the industry forward. So in that vein, we have some interesting news to share.

В компании MicroSoft уделяют большое внимание изучению наилучших методов эксплуатации и технического обслуживания своей глобальной инфраструктуры и делятся результатами своих исследований. И хотя мы, конечно, не раскрываем некоторые аспекты своих исследований, мы делимся повседневным опытом эксплуатации дата-центров, своими технологиями и методологиями и, что важнее всего, методами контроля и управления своими объектами. Будь то доклады на отраслевых событиях, приглашение клиентов на наши конференции, которые посвящены центрам обработки данных MicroSoft, и проводятся в этих самых дата-центрах, или использование других средств, например, блоги и спецификации, мы уверены, что обмен передовым опытом имеет первостепенное значение и будет продвигать отрасль вперед.

Today we are sharing our Generation 4 Modular Data Center plan. This is our vision and will be the foundation of our cloud data center infrastructure in the next five years. We believe it is one of the most revolutionary changes to happen to data centers in the last 30 years. Joining me, in writing this blog are Daniel Costello, my director of Data Center Research and Engineering and Christian Belady, principal power and cooling architect. I feel their voices will add significant value to driving understanding around the many benefits included in this new design paradigm.

Сейчас мы хотим поделиться своим планом модульного дата-центра четвертого поколения. Это наше видение и оно будет основанием для инфраструктуры наших облачных дата-центров в ближайшие пять лет. Мы считаем, что это одно из самых революционных изменений в дата-центрах за последние 30 лет. Вместе со мной в написании этого блога участвовали Дэниел Костелло, директор по исследованиям и инжинирингу дата-центров, и Кристиан Белади, главный архитектор систем энергоснабжения и охлаждения. Мне кажется, что их авторитет придаст больше веса большому количеству преимуществ, включенных в эту новую парадигму проектирования.

Our “Gen 4” modular data centers will take the flexibility of containerized servers—like those in our Chicago data center—and apply it across the entire facility. So what do we mean by modular? Think of it like “building blocks”, where the data center will be composed of modular units of prefabricated mechanical, electrical, security components, etc., in addition to containerized servers.

Was there a key driver for the Generation 4 Data Center?

Наши модульные дата-центры “Gen 4” будут гибкими с контейнерами серверов – как серверы в нашем чикагском дата-центре. И гибкость будет применяться ко всему ЦОД. Итак, что мы подразумеваем под модульностью? Мы думаем о ней как о “строительных блоках”, где дата-центр будет состоять из модульных блоков изготовленных в заводских условиях электрических систем и систем охлаждения, а также систем безопасности и т.п., в дополнение к контейнеризованным серверам.
Был ли ключевой стимул для разработки дата-центра четвертого поколения?

If we were to summarize the promise of our Gen 4 design into a single sentence it would be something like this: “A highly modular, scalable, efficient, just-in-time data center capacity program that can be delivered anywhere in the world very quickly and cheaply, while allowing for continued growth as required.” Sounds too good to be true, doesn’t it? Well, keep in mind that these concepts have been in initial development and prototyping for over a year and are based on cumulative knowledge of previous facility generations and the advances we have made since we began our investments in earnest on this new design.

Если бы нам нужно было обобщить достоинства нашего проекта Gen 4 в одном предложении, это выглядело бы следующим образом: “Центр обработки данных с высоким уровнем модульности, расширяемости, и энергетической эффективности, а также возможностью постоянного расширения, в случае необходимости, который можно очень быстро и дешево развертывать в любом месте мира”. Звучит слишком хорошо для того чтобы быть правдой, не так ли? Ну, не забывайте, что эти концепции находились в процессе начальной разработки и создания опытного образца в течение более одного года и основываются на опыте, накопленном в ходе развития предыдущих поколений ЦОД, а также успехах, сделанных нами со времени, когда мы начали вкладывать серьезные средства в этот новый проект.

One of the biggest challenges we’ve had at Microsoft is something Mike likes to call the ‘Goldilock’s Problem’. In a nutshell, the problem can be stated as:

The worst thing we can do in delivering facilities for the business is not have enough capacity online, thus limiting the growth of our products and services.

Одну из самых больших проблем, с которыми приходилось сталкиваться Майкрософт, Майк любит называть ‘Проблемой Лютика’. Вкратце, эту проблему можно выразить следующим образом:

Самое худшее, что может быть при строительстве ЦОД для бизнеса, это не располагать достаточными производственными мощностями, и тем самым ограничивать рост наших продуктов и сервисов.

The second worst thing we can do in delivering facilities for the business is to have too much capacity online.

А вторым самым худшим моментом в этой сфере может слишком большое количество производственных мощностей.

This has led to a focus on smart, intelligent growth for the business — refining our overall demand picture. It can’t be too hot. It can’t be too cold. It has to be ‘Just Right!’ The capital dollars of investment are too large to make without long term planning. As we struggled to master these interesting challenges, we had to ensure that our technological plan also included solutions for the business and operational challenges we faced as well.
So let’s take a high level look at our Generation 4 design

Это заставило нас сосредоточиваться на интеллектуальном росте для бизнеса — refining our overall demand picture. Это не должно быть слишком горячим. И это не должно быть слишком холодным. Это должно быть ‘как раз, таким как надо!’ Нельзя делать такие большие капиталовложения без долгосрочного планирования. Пока мы старались решить эти интересные проблемы, мы должны были гарантировать, что наш технологический план будет также включать решения для коммерческих и эксплуатационных проблем, с которыми нам также приходилось сталкиваться.
Давайте рассмотрим наш проект дата-центра четвертого поколения

Are you ready for some great visuals? Check out this video at Soapbox. Click here for the Microsoft 4th Gen Video.

It’s a concept video that came out of my Data Center Research and Engineering team, under Daniel Costello, that will give you a view into what we think is the future.

From a configuration, construct-ability and time to market perspective, our primary goals and objectives are to modularize the whole data center. Not just the server side (like the Chicago facility), but the mechanical and electrical space as well. This means using the same kind of parts in pre-manufactured modules, the ability to use containers, skids, or rack-based deployments and the ability to tailor the Redundancy and Reliability requirements to the application at a very specific level.

Посмотрите это видео, перейдите по ссылке для просмотра видео о Microsoft 4th Gen:

Это концептуальное видео, созданное командой отдела Data Center Research and Engineering, возглавляемого Дэниелом Костелло, которое даст вам наше представление о будущем.

С точки зрения конфигурации, строительной технологичности и времени вывода на рынок, нашими главными целями и задачами агрегатирование всего дата-центра. Не только серверную часть, как дата-центр в Чикаго, но также системы охлаждения и электрические системы. Это означает применение деталей одного типа в сборных модулях, возможность использования контейнеров, салазок, или стоечных систем, а также возможность подстраивать требования избыточности и надежности для данного приложения на очень специфичном уровне.

Our goals from a cost perspective were simple in concept but tough to deliver. First and foremost, we had to reduce the capital cost per critical Mega Watt by the class of use. Some applications can run with N-level redundancy in the infrastructure, others require a little more infrastructure for support. These different classes of infrastructure requirements meant that optimizing for all cost classes was paramount. At Microsoft, we are not a one trick pony and have many Online products and services (240+) that require different levels of operational support. We understand that and ensured that we addressed it in our design which will allow us to reduce capital costs by 20%-40% or greater depending upon class.

Нашими целями в области затрат были концептуально простыми, но трудно реализуемыми. В первую очередь мы должны были снизить капитальные затраты в пересчете на один мегаватт, в зависимости от класса резервирования. Некоторые приложения могут вполне работать на базе инфраструктуры с резервированием на уровне N, то есть без резервирования, а для работы других приложений требуется больше инфраструктуры. Эти разные классы требований инфраструктуры подразумевали, что оптимизация всех классов затрат имеет преобладающее значение. В Майкрософт мы не ограничиваемся одним решением и располагаем большим количеством интерактивных продуктов и сервисов (240+), которым требуются разные уровни эксплуатационной поддержки. Мы понимаем это, и учитываем это в своем проекте, который позволит нам сокращать капитальные затраты на 20%-40% или более в зависимости от класса.

For example, non-critical or geo redundant applications have low hardware reliability requirements on a location basis. As a result, Gen 4 can be configured to provide stripped down, low-cost infrastructure with little or no redundancy and/or temperature control. Let’s say an Online service team decides that due to the dramatically lower cost, they will simply use uncontrolled outside air with temperatures ranging 10-35 C and 20-80% RH. The reality is we are already spec-ing this for all of our servers today and working with server vendors to broaden that range even further as Gen 4 becomes a reality. For this class of infrastructure, we eliminate generators, chillers, UPSs, and possibly lower costs relative to traditional infrastructure.

Например, некритичные или гео-избыточные системы имеют низкие требования к аппаратной надежности на основе местоположения. В результате этого, Gen 4 можно конфигурировать для упрощенной, недорогой инфраструктуры с низким уровнем (или вообще без резервирования) резервирования и / или температурного контроля. Скажем, команда интерактивного сервиса решает, что, в связи с намного меньшими затратами, они будут просто использовать некондиционированный наружный воздух с температурой 10-35°C и влажностью 20-80% RH. В реальности мы уже сегодня предъявляем эти требования к своим серверам и работаем с поставщиками серверов над еще большим расширением диапазона температур, так как наш модуль и подход Gen 4 становится реальностью. Для подобного класса инфраструктуры мы удаляем генераторы, чиллеры, ИБП, и, возможно, будем предлагать более низкие затраты, по сравнению с традиционной инфраструктурой.

Applications that demand higher level of redundancy or temperature control will use configurations of Gen 4 to meet those needs, however, they will also cost more (but still less than traditional data centers). We see this cost difference driving engineering behavioral change in that we predict more applications will drive towards Geo redundancy to lower costs.

Системы, которым требуется более высокий уровень резервирования или температурного контроля, будут использовать конфигурации Gen 4, отвечающие этим требованиям, однако, они будут также стоить больше. Но все равно они будут стоить меньше, чем традиционные дата-центры. Мы предвидим, что эти различия в затратах будут вызывать изменения в методах инжиниринга, и по нашим прогнозам, это будет выражаться в переходе все большего числа систем на гео-избыточность и меньшие затраты.

Another cool thing about Gen 4 is that it allows us to deploy capacity when our demand dictates it. Once finalized, we will no longer need to make large upfront investments. Imagine driving capital costs more closely in-line with actual demand, thus greatly reducing time-to-market and adding the capacity Online inherent in the design. Also reduced is the amount of construction labor required to put these “building blocks” together. Since the entire platform requires pre-manufacture of its core components, on-site construction costs are lowered. This allows us to maximize our return on invested capital.

Еще одно достоинство Gen 4 состоит в том, что он позволяет нам разворачивать дополнительные мощности, когда нам это необходимо. Как только мы закончим проект, нам больше не нужно будет делать большие начальные капиталовложения. Представьте себе возможность более точного согласования капитальных затрат с реальными требованиями, и тем самым значительного снижения времени вывода на рынок и интерактивного добавления мощностей, предусматриваемого проектом. Также снижен объем строительных работ, требуемых для сборки этих “строительных блоков”. Поскольку вся платформа требует предварительного изготовления ее базовых компонентов, затраты на сборку также снижены. Это позволит нам увеличить до максимума окупаемость своих капиталовложений.
Мы все подвергаем сомнению

In our design process, we questioned everything. You may notice there is no roof and some might be uncomfortable with this. We explored the need of one and throughout our research we got some surprising (positive) results that showed one wasn’t needed.

В своем процессе проектирования мы все подвергаем сомнению. Вы, наверное, обратили внимание на отсутствие крыши, и некоторым специалистам это могло не понравиться. Мы изучили необходимость в крыше и в ходе своих исследований получили удивительные результаты, которые показали, что крыша не нужна.
Серийное производство дата центров

In short, we are striving to bring Henry Ford’s Model T factory to the data center. http://en.wikipedia.org/wiki/Henry_Ford#Model_T. Gen 4 will move data centers from a custom design and build model to a commoditized manufacturing approach. We intend to have our components built in factories and then assemble them in one location (the data center site) very quickly. Think about how a computer, car or plane is built today. Components are manufactured by different companies all over the world to a predefined spec and then integrated in one location based on demands and feature requirements. And just like Henry Ford’s assembly line drove the cost of building and the time-to-market down dramatically for the automobile industry, we expect Gen 4 to do the same for data centers. Everything will be pre-manufactured and assembled on the pad.

Мы хотим применить модель автомобильной фабрики Генри Форда к дата-центру. Проект Gen 4 будет способствовать переходу от модели специализированного проектирования и строительства к товарно-производственному, серийному подходу. Мы намерены изготавливать свои компоненты на заводах, а затем очень быстро собирать их в одном месте, в месте строительства дата-центра. Подумайте о том, как сегодня изготавливается компьютер, автомобиль или самолет. Компоненты изготавливаются по заранее определенным спецификациям разными компаниями во всем мире, затем собираются в одном месте на основе спроса и требуемых характеристик. И точно так же как сборочный конвейер Генри Форда привел к значительному уменьшению затрат на производство и времени вывода на рынок в автомобильной промышленности, мы надеемся, что Gen 4 сделает то же самое для дата-центров. Все будет предварительно изготавливаться и собираться на месте.
Невероятно энергоэффективный ЦОД

And did we mention that this platform will be, overall, incredibly energy efficient? From a total energy perspective not only will we have remarkable PUE values, but the total cost of energy going into the facility will be greatly reduced as well. How much energy goes into making concrete? Will we need as much of it? How much energy goes into the fuel of the construction vehicles? This will also be greatly reduced! A key driver is our goal to achieve an average PUE at or below 1.125 by 2012 across our data centers. More than that, we are on a mission to reduce the overall amount of copper and water used in these facilities. We believe these will be the next areas of industry attention when and if the energy problem is solved. So we are asking today…“how can we build a data center with less building”?

А мы упоминали, что эта платформа будет, в общем, невероятно энергоэффективной? С точки зрения общей энергии, мы получим не только поразительные значения PUE, но общая стоимость энергии, затраченной на объект будет также значительно снижена. Сколько энергии идет на производство бетона? Нам нужно будет столько энергии? Сколько энергии идет на питание инженерных строительных машин? Это тоже будет значительно снижено! Главным стимулом является достижение среднего PUE не больше 1.125 для всех наших дата-центров к 2012 году. Более того, у нас есть задача сокращения общего количества меди и воды в дата-центрах. Мы думаем, что эти задачи станут следующей заботой отрасли после того как будет решена энергетическая проблема. Итак, сегодня мы спрашиваем себя…“как можно построить дата-центр с меньшим объемом строительных работ”?
Строительство дата центров без чиллеров

We have talked openly and publicly about building chiller-less data centers and running our facilities using aggressive outside economization. Our sincerest hope is that Gen 4 will completely eliminate the use of water. Today’s data centers use massive amounts of water and we see water as the next scarce resource and have decided to take a proactive stance on making water conservation part of our plan.

Мы открыто и публично говорили о строительстве дата-центров без чиллеров и активном использовании в наших центрах обработки данных технологий свободного охлаждения или фрикулинга. Мы искренне надеемся, что Gen 4 позволит полностью отказаться от использования воды. Современные дата-центры расходуют большие объемы воды и так как мы считаем воду следующим редким ресурсом, мы решили принять упреждающие меры и включить экономию воды в свой план.

By sharing this with the industry, we believe everyone can benefit from our methodology. While this concept and approach may be intimidating (or downright frightening) to some in the industry, disclosure ultimately is better for all of us.

Делясь этим опытом с отраслью, мы считаем, что каждый сможет извлечь выгоду из нашей методологией. Хотя эта концепция и подход могут показаться пугающими (или откровенно страшными) для некоторых отраслевых специалистов, раскрывая свои планы мы, в конечном счете, делаем лучше для всех нас.

Gen 4 design (even more than just containers), could reduce the ‘religious’ debates in our industry. With the central spine infrastructure in place, containers or pre-manufactured server halls can be either AC or DC, air-side economized or water-side economized, or not economized at all (though the sanity of that might be questioned). Gen 4 will allow us to decommission, repair and upgrade quickly because everything is modular. No longer will we be governed by the initial decisions made when constructing the facility. We will have almost unlimited use and re-use of the facility and site. We will also be able to use power in an ultra-fluid fashion moving load from critical to non-critical as use and capacity requirements dictate.

Проект Gen 4 позволит уменьшить ‘религиозные’ споры в нашей отрасли. Располагая базовой инфраструктурой, контейнеры или сборные серверные могут оборудоваться системами переменного или постоянного тока, воздушными или водяными экономайзерами, или вообще не использовать экономайзеры. Хотя можно подвергать сомнению разумность такого решения. Gen 4 позволит нам быстро выполнять работы по выводу из эксплуатации, ремонту и модернизации, поскольку все будет модульным. Мы больше не будем руководствоваться начальными решениями, принятыми во время строительства дата-центра. Мы сможем использовать этот дата-центр и инфраструктуру в течение почти неограниченного периода времени. Мы также сможем применять сверхгибкие методы использования электрической энергии, переводя оборудование в режимы критической или некритической нагрузки в соответствии с требуемой мощностью.
Gen 4 – это стандартная платформа

Finally, we believe this is a big game changer. Gen 4 will provide a standard platform that our industry can innovate around. For example, all modules in our Gen 4 will have common interfaces clearly defined by our specs and any vendor that meets these specifications will be able to plug into our infrastructure. Whether you are a computer vendor, UPS vendor, generator vendor, etc., you will be able to plug and play into our infrastructure. This means we can also source anyone, anywhere on the globe to minimize costs and maximize performance. We want to help motivate the industry to further innovate—with innovations from which everyone can reap the benefits.

Наконец, мы уверены, что это будет фактором, который значительно изменит ситуацию. Gen 4 будет представлять собой стандартную платформу, которую отрасль сможет обновлять. Например, все модули в нашем Gen 4 будут иметь общепринятые интерфейсы, четко определяемые нашими спецификациями, и оборудование любого поставщика, которое отвечает этим спецификациям можно будет включать в нашу инфраструктуру. Независимо от того производите вы компьютеры, ИБП, генераторы и т.п., вы сможете включать свое оборудование нашу инфраструктуру. Это означает, что мы также сможем обеспечивать всех, в любом месте земного шара, тем самым сводя до минимума затраты и максимальной увеличивая производительность. Мы хотим создать в отрасли мотивацию для дальнейших инноваций – инноваций, от которых каждый сможет получать выгоду.
Главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen4

To summarize, the key characteristics of our Generation 4 data centers are:

Scalable
Plug-and-play spine infrastructure
Factory pre-assembled: Pre-Assembled Containers (PACs) & Pre-Manufactured Buildings (PMBs)
Rapid deployment
De-mountable
Reduce TTM
Reduced construction
Sustainable measures

Ниже приведены главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen 4:

Расширяемость;
Готовая к использованию базовая инфраструктура;
Изготовление в заводских условиях: сборные контейнеры (PAC) и сборные здания (PMB);
Быстрота развертывания;
Возможность демонтажа;
Снижение времени вывода на рынок (TTM);
Сокращение сроков строительства;
Экологичность;

Map applications to DC Class

We hope you join us on this incredible journey of change and innovation!

Long hours of research and engineering time are invested into this process. There are still some long days and nights ahead, but the vision is clear. Rest assured however, that we as refine Generation 4, the team will soon be looking to Generation 5 (even if it is a bit farther out). There is always room to get better.

Использование систем электропитания постоянного тока.

Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этом невероятном путешествии по миру изменений и инноваций!

На этот проект уже потрачены долгие часы исследований и проектирования. И еще предстоит потратить много дней и ночей, но мы имеем четкое представление о конечной цели. Однако будьте уверены, что как только мы доведем до конца проект модульного дата-центра четвертого поколения, мы вскоре начнем думать о проекте дата-центра пятого поколения. Всегда есть возможность для улучшений.

So if you happen to come across Goldilocks in the forest, and you are curious as to why she is smiling you will know that she feels very good about getting very close to ‘JUST RIGHT’.

Generations of Evolution – some background on our data center designs

Так что, если вы встретите в лесу девочку по имени Лютик, и вам станет любопытно, почему она улыбается, вы будете знать, что она очень довольна тем, что очень близко подошла к ‘ОПИМАЛЬНОМУ РЕШЕНИЮ’.
Поколения эволюции – история развития наших дата-центров

We thought you might be interested in understanding what happened in the first three generations of our data center designs. When Ray Ozzie wrote his Software plus Services memo it posed a very interesting challenge to us. The winds of change were at ‘tornado’ proportions. That “plus Services” tag had some significant (and unstated) challenges inherent to it. The first was that Microsoft was going to evolve even further into an operations company. While we had been running large scale Internet services since 1995, this development lead us to an entirely new level. Additionally, these “services” would span across both Internet and Enterprise businesses. To those of you who have to operate “stuff”, you know that these are two very different worlds in operational models and challenges. It also meant that, to achieve the same level of reliability and performance required our infrastructure was going to have to scale globally and in a significant way.

Мы подумали, что может быть вам будет интересно узнать историю первых трех поколений наших центров обработки данных. Когда Рэй Оззи написал свою памятную записку Software plus Services, он поставил перед нами очень интересную задачу. Ветра перемен двигались с ураганной скоростью. Это окончание “plus Services” скрывало в себе какие-то значительные и неопределенные задачи. Первая заключалась в том, что Майкрософт собиралась в еще большей степени стать операционной компанией. Несмотря на то, что мы управляли большими интернет-сервисами, начиная с 1995 г., эта разработка подняла нас на абсолютно новый уровень. Кроме того, эти “сервисы” охватывали интернет-компании и корпорации. Тем, кому приходится всем этим управлять, известно, что есть два очень разных мира в области операционных моделей и задач. Это также означало, что для достижения такого же уровня надежности и производительности требовалось, чтобы наша инфраструктура располагала значительными возможностями расширения в глобальных масштабах.

It was that intense atmosphere of change that we first started re-evaluating data center technology and processes in general and our ideas began to reach farther than what was accepted by the industry at large. This was the era of Generation 1. As we look at where most of the world’s data centers are today (and where our facilities were), it represented all the known learning and design requirements that had been in place since IBM built the first purpose-built computer room. These facilities focused more around uptime, reliability and redundancy. Big infrastructure was held accountable to solve all potential environmental shortfalls. This is where the majority of infrastructure in the industry still is today.

Именно в этой атмосфере серьезных изменений мы впервые начали переоценку ЦОД-технологий и технологий вообще, и наши идеи начали выходить за пределы общепринятых в отрасли представлений. Это была эпоха ЦОД первого поколения. Когда мы узнали, где сегодня располагается большинство мировых дата-центров и где находятся наши предприятия, это представляло весь опыт и навыки проектирования, накопленные со времени, когда IBM построила первую серверную. В этих ЦОД больше внимания уделялось бесперебойной работе, надежности и резервированию. Большая инфраструктура была призвана решать все потенциальные экологические проблемы. Сегодня большая часть инфраструктуры все еще находится на этом этапе своего развития.

We soon realized that traditional data centers were quickly becoming outdated. They were not keeping up with the demands of what was happening technologically and environmentally. That’s when we kicked off our Generation 2 design. Gen 2 facilities started taking into account sustainability, energy efficiency, and really looking at the total cost of energy and operations.

Очень быстро мы поняли, что стандартные дата-центры очень быстро становятся устаревшими. Они не поспевали за темпами изменений технологических и экологических требований. Именно тогда мы стали разрабатывать ЦОД второго поколения. В этих дата-центрах Gen 2 стали принимать во внимание такие факторы как устойчивое развитие, энергетическая эффективность, а также общие энергетические и эксплуатационные.

No longer did we view data centers just for the upfront capital costs, but we took a hard look at the facility over the course of its life. Our Quincy, Washington and San Antonio, Texas facilities are examples of our Gen 2 data centers where we explored and implemented new ways to lessen the impact on the environment. These facilities are considered two leading industry examples, based on their energy efficiency and ability to run and operate at new levels of scale and performance by leveraging clean hydro power (Quincy) and recycled waste water (San Antonio) to cool the facility during peak cooling months.

Мы больше не рассматривали дата-центры только с точки зрения начальных капитальных затрат, а внимательно следили за работой ЦОД на протяжении его срока службы. Наши объекты в Куинси, Вашингтоне, и Сан-Антонио, Техас, являются образцами наших ЦОД второго поколения, в которых мы изучали и применяли на практике новые способы снижения воздействия на окружающую среду. Эти объекты считаются двумя ведущими отраслевыми примерами, исходя из их энергетической эффективности и способности работать на новых уровнях производительности, основанных на использовании чистой энергии воды (Куинси) и рециклирования отработанной воды (Сан-Антонио) для охлаждения объекта в самых жарких месяцах.

As we were delivering our Gen 2 facilities into steel and concrete, our Generation 3 facilities were rapidly driving the evolution of the program. The key concepts for our Gen 3 design are increased modularity and greater concentration around energy efficiency and scale. The Gen 3 facility will be best represented by the Chicago, Illinois facility currently under construction. This facility will seem very foreign compared to the traditional data center concepts most of the industry is comfortable with. In fact, if you ever sit around in our container hanger in Chicago it will look incredibly different from a traditional raised-floor data center. We anticipate this modularization will drive huge efficiencies in terms of cost and operations for our business. We will also introduce significant changes in the environmental systems used to run our facilities. These concepts and processes (where applicable) will help us gain even greater efficiencies in our existing footprint, allowing us to further maximize infrastructure investments.

Так как наши ЦОД второго поколения строились из стали и бетона, наши центры обработки данных третьего поколения начали их быстро вытеснять. Главными концептуальными особенностями ЦОД третьего поколения Gen 3 являются повышенная модульность и большее внимание к энергетической эффективности и масштабированию. Дата-центры третьего поколения лучше всего представлены объектом, который в настоящее время строится в Чикаго, Иллинойс. Этот ЦОД будет выглядеть очень необычно, по сравнению с общепринятыми в отрасли представлениями о дата-центре. Действительно, если вам когда-либо удастся побывать в нашем контейнерном ангаре в Чикаго, он покажется вам совершенно непохожим на обычный дата-центр с фальшполом. Мы предполагаем, что этот модульный подход будет способствовать значительному повышению эффективности нашего бизнеса в отношении затрат и операций. Мы также внесем существенные изменения в климатические системы, используемые в наших ЦОД. Эти концепции и технологии, если применимо, позволят нам добиться еще большей эффективности наших существующих дата-центров, и тем самым еще больше увеличивать капиталовложения в инфраструктуру.

This is definitely a journey, not a destination industry. In fact, our Generation 4 design has been under heavy engineering for viability and cost for over a year. While the demand of our commercial growth required us to make investments as we grew, we treated each step in the learning as a process for further innovation in data centers. The design for our future Gen 4 facilities enabled us to make visionary advances that addressed the challenges of building, running, and operating facilities all in one concerted effort.

Это определенно путешествие, а не конечный пункт назначения. На самом деле, наш проект ЦОД четвертого поколения подвергался серьезным испытаниям на жизнеспособность и затраты на протяжении целого года. Хотя необходимость в коммерческом росте требовала от нас постоянных капиталовложений, мы рассматривали каждый этап своего развития как шаг к будущим инновациям в области дата-центров. Проект наших будущих ЦОД четвертого поколения Gen 4 позволил нам делать фантастические предположения, которые касались задач строительства, управления и эксплуатации объектов как единого упорядоченного процесса.

Тематики

• ЦОДы (центры обработки данных)

Синонимы

• модульный ЦОД

EN

• modular data center

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

оптимальное ценообразование
Механизм формирования цен, основанный на принципах теории оптимального программирования. Разработка концепции О.ц. которая велась в рамках теории оптимального функционирования экономики, была важным этапом в истории научной разработки проблем ценообразования в б.СССР. Концепция О.ц. в отличие от господствовавших «затратных концепций» основывала формирование цен на факторе эффективности потребления продукции при согласованном спросе и предложении, а математически — на расчете оптимальных оценок математического программирования (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Предполагалось, что такие цены должны получаться одновременно с решением плановой задачи (составлением оптимального плана) и разработкой системы экономических нормативов (в нее входят и цены). Теоретически возможности для создания такой системы в условиях планового хозяйства были, но реальная экономика куда сложнее, чем любая математическая схема. Поэтому в качестве промежуточных этапов перехода к системе О.ц. предлагались компромиссные, паллиативные методы построения цен. Причем главным направлением здесь являлся все более последовательный и полный учет потребительских свойств продукции (ее качества, эффективности использования), а также соотношения спроса и предложения. Эти требования учитывались в т.н. концепции цен плановой сбалансированности, разработанной в ЦЭМИ под руководством акад. АН СССР Н.Я.Петракова (впервые опубликована еще в 1973 г.).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• optimal pricing

оптимальное ценообразование
Механизм формирования цен, основанный на принципах теории оптимального программирования. Разработка концепции О.ц. которая велась в рамках теории оптимального функционирования экономики, была важным этапом в истории научной разработки проблем ценообразования в б.СССР. Концепция О.ц. в отличие от господствовавших «затратных концепций» основывала формирование цен на факторе эффективности потребления продукции при согласованном спросе и предложении, а математически — на расчете оптимальных оценок математического программирования (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Предполагалось, что такие цены должны получаться одновременно с решением плановой задачи (составлением оптимального плана) и разработкой системы экономических нормативов (в нее входят и цены). Теоретически возможности для создания такой системы в условиях планового хозяйства были, но реальная экономика куда сложнее, чем любая математическая схема. Поэтому в качестве промежуточных этапов перехода к системе О.ц. предлагались компромиссные, паллиативные методы построения цен. Причем главным направлением здесь являлся все более последовательный и полный учет потребительских свойств продукции (ее качества, эффективности использования), а также соотношения спроса и предложения. Эти требования учитывались в т.н. концепции цен плановой сбалансированности, разработанной в ЦЭМИ под руководством акад. АН СССР Н.Я.Петракова (впервые опубликована еще в 1973 г.).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• optimal pricing

клиент-сервер
Процесс клиент-сервер описывает взаимодействие между двумя компьютерными программами, при котором одна программа (клиент) направляет запрос к службе другой программе (серверу), которая выполняет данный запрос. Как правило, несколько клиентских программ обращаются к одной общей серверной программе. Например, веб-браузер — это клиентская программа, обращающаяся с запросами (на отправку веб страниц или файлов) к веб-серверу.
[ http://www.alltso.ru/publ/glossarij_setevoe_videonabljudenie_terminy/1-1-0-34]

Клиент-серверные технологии
Модель "клиент-сервер" в настоящее время стала доминирующей компьютерной архитектурой после того, как предприятия осознали преимущество объединения удобных и недорогих персональных компьютеров с централизованными, надежными и отказоустойчивы-ми мэйнфреймами. Клиент-серверные системы одновременно используют вычислительную мощь как клиента, так и сервера, возлагая интенсивную обработку данных на сервер и оптимизируя сетевой трафик так, чтобы повысить общую эффективность работы.
Для интерфейса в клиент-серверных системах используется SQL - язык струк-турированных запросов (Structured Query Language). Он представляет собой средство организации, управления и поиска информации в РБД. Широкое признание SQL приобрел благодаря таким своим характеристикам, как:

• независимость от поставщика;
• переносимость на разные компьютерные платформы;
• опора на реляционные принципы хранения информации;
• высокоуровневая структура;
• интерактивное выполнение запросов;
• полнофункциональный язык БД;
• поддержка со стороны IBM, Oracle, Sybase, Microsoft и др.

Язык SQL поддерживается всеми крупными поставщиками серверов БД и подавляющим большинством производителей прикладных средств разработки и языков.

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• client/server

клиент/сервер (связь между сетями уровней иерархической структуры)
Термин, относящийся к прозрачной транспортировке соединения тракта уровня клиента (то есть более высокого уровня) с сетевой трассой уровня сервера (то есть более низкого уровня) (МСЭ-Т Y.1711).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

В зависимости от способа управления различают сети:

• "клиент/сервер" - в них выделяется один или несколько узлов (их название - серверы), выполняющих в сети управляющие или специальные обслуживающие функции, а остальные узлы (клиенты) являются терминальными, в них работают пользователи. Сети клиент/сервер различаются по характеру распределения функций между серверами, другими словами по типам серверов (например, файл-серверы, серверы баз данных). При специализации серверов по определенным приложениям имеем сеть распределенных вычислений. Такие сети отличают также от централизованных систем, построенных на мэйнфреймах;
• одноранговые - в них все узлы равноправны; поскольку в общем случае под клиентом понимается объект (устройство или программа), запрашивающий некоторые услуги, а под сервером - объект, предоставляющий эти услуги, то каждый узел в одноранговых сетях может выполнять функции и клиента, и сервера.
• Наконец появилась сетецентрическая концепция, в соответствии с которой пользователь имеет лишь дешевое оборудование для обращения к удаленным компьютерам, а сеть обслуживает заказы на выполнение вычислений и получения информации. То есть пользователю не нужно приобретать программное обеспечение для решения прикладных задач, ему нужно лишь платить за выполненные заказы. Подобные компьютеры называют тонкими клиентами или сетевыми компьютерами.
• В зависимости от того, одинаковые или неодинаковые ЭВМ применяют в сети, различают сети однотипных ЭВМ, называемые однородными, и разнотипных ЭВМ - неоднородные (гетерогенные). В крупных автоматизированных системах, как правило, сети оказываются неоднородными.
• В зависимости от прав собственности на сети последние могут быть сетями общего пользования (public) или частными (private). Среди сетей общего пользования выделяют телефонные сети ТфОП (PSTN - Public Switched Telephone Network) и сети передачи данных (PSDN- Public Switched Data Network).

[И.П. Норенков, В.А. Трудоношин. Телекоммуникационные технологии и сети. МГТУ им. Н.Э.Баумана. Москва 1999]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• client/server