Перевод: со всех языков на все языки

со всех языков на все языки

hard+data

  • 81 modular data center

    1. модульный центр обработки данных (ЦОД)

     

    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

    Синонимы

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > modular data center

  • 82 assemblies data base

    English-Russian dictionary on nuclear energy > assemblies data base

  • 83 I/O data-transfer rate

    Seagate < edp> (data transfer rate between hard disk buffer and CPU; in Mbytes/sec) ■ Datendurchsatz Buffer-to-host m Quantum

    English-german technical dictionary > I/O data-transfer rate

  • 84 floppy-and-hard-disk-drive controller

    automatic data processing
    • levyke- ja kovalevyasemaohjain

    English-Finnish dictionary > floppy-and-hard-disk-drive controller

  • 85 ST-506/412 hard disk interface

    automatic data processing
    • ST-506/412-kovalevyliitäntä

    English-Finnish dictionary > ST-506/412 hard disk interface

  • 86 source data automation

    English-Russian big polytechnic dictionary > source data automation

  • 87 generalized data base

    English-Russian big medical dictionary > generalized data base

  • 88 generalized data base

    The English-Russian dictionary general scientific > generalized data base

  • 89 достоверные данные

    hard data

    Большой англо-русский и русско-английский словарь > достоверные данные

  • 90 достовірні дані

    Українсько-англійський словник > достовірні дані

  • 91 факически данни

    hard data

    Български-Angleščina политехнически речник > факически данни

  • 92 dane w postaci liczb i wykresów

    • hard data

    Słownik polsko-angielski z Elektroniki i Informatyki > dane w postaci liczb i wykresów

  • 93 dane w postaci liczb i wykresów

    • hard data

    Słownik polsko-angielski dla inżynierów > dane w postaci liczb i wykresów

  • 94 достоверные данные

    Русско-Английский новый экономический словарь > достоверные данные

  • 95 datos concretos y reales

    Ex. These results indicate a general lack of awareness of the need for hard data as a basis for rationalising planning and development in the information sector.
    * * *

    Ex: These results indicate a general lack of awareness of the need for hard data as a basis for rationalising planning and development in the information sector.

    Spanish-English dictionary > datos concretos y reales

  • 96 konkretni podaci

    * * *
    • hard data

    Hrvatski-Engleski rječnik > konkretni podaci

  • 97 značajan gubitak podataka

    • hard data loss

    Српски-Енглески Технички речник > značajan gubitak podataka

  • 98 značajan gubitak podataka

    • hard data loss

    Serbian-English dictionary > značajan gubitak podataka

  • 99 dato

    m.
    1 piece of information, fact (hecho, cifra).
    datos information, data; (información) data (computing)
    datos (personales) (personal) details
    2 Dato.
    pres.indicat.
    1st person singular (yo) present indicative of spanish verb: datar.
    * * *
    1 (información) fact, piece of information, datum
    \
    datos personales personal details
    * * *
    noun m.
    fact, piece of information
    * * *
    SM
    1) (=información) piece of information

    un dato interesantean interesting fact o piece of information

    otro dato que tener en cuenta es... — another thing to bear in mind is...

    datos personales — personal details, particulars

    2) (Mat) datum
    * * *
    a) ( elemento de información) piece of information

    alguien le pasó el dato a la policía — (CS) somebody informed o (colloq) tipped off the police

    darle un dato a alguien — (CS) to give somebody a tip

    b) datos masculino plural (Inf) data (pl), information
    * * *
    = attribute value, data element, data item, datum [data, -pl.], fact, value, piece of information.
    Ex. Others have used possibility distributions for representing fuzzily known or incompletely known attribute values.
    Ex. The Working Group undertook to determine from the data available what data elements should be included for each type of authority.
    Ex. Information is held in files or databases, which are comprise of records, which in turn are comprised of fields or data items, which again may be comprised of subfields or data elements.
    Ex. Thus, having entered the authority datum correctly once, we could be sure that no matter how many bibliographic records used it they would all do so with mechanical consistency.
    Ex. Other data bases, which may be described as non-bibliographic, and are sometimes known as data banks, store actual facts and figures and text.
    Ex. A good initial value for this field will start the system off with a good guess so that claims for missing issues are not unreasonable at the beginning.
    Ex. On other occasions a user wants every document or piece of information on a topic traced, and then high recall must be sought, to the detriment of precision.
    ----
    * alimentar datos = populate.
    * almacenamiento de datos = data storage.
    * añadir datos = make + additions.
    * archivo de datos = database [data base].
    * área de datos específicos de la clase de documento = material (or type of publication) specific details area.
    * área de datos matemáticos = mathematical data area.
    * auditoría de datos = data auditing, data audit.
    * banco de datos = data bank [databank], factual data bank.
    * banco de datos factual = factual data bank.
    * banco de datos terminológico = terminological data bank.
    * basado en los datos = data-driven.
    * basado en un gestor de bases de datos = DBMS-based.
    * base de datos = data bank [databank], database [data base], database software.
    * base de datos automatizada = computer database, computer-held database, computerised database, machine-readable database.
    * base de datos bibliográfica = bibliographic database.
    * base de datos bibliográfica de resúmenes = abstracts based bibliographic database.
    * base de datos catalográfica = catalogue database.
    * base de datos completa = full-provision database.
    * base de datos con información confidencial = intelligence database.
    * base de datos cruzada = cross database.
    * base de datos de acceso mediante suscripción = subscription database.
    * base de datos de autoridades = authority database.
    * base de datos de carburantes = TULSA.
    * base de datos de documentos primarios = source database.
    * base de datos de documentos secundarios = reference database.
    * base de datos de dominio público = public domain database.
    * base de datos de educación = ERIC.
    * base de datos de imágenes = image database, image bank.
    * base de datos de investigación = research database.
    * base de datos del gobierno de USA = CRECORD, FEDREG.
    * base de datos de lógica difusa = fuzzy database.
    * base de datos de medicina = MEDLINE.
    * base de datos de negocios = business database.
    * base de datos de pago = subscription database.
    * base de datos de patentes = WPI.
    * base de datos de propiedades = properties database.
    * base de datos de referencia = reference database.
    * base de datos de referencia a especialistas = referral database.
    * base de datos de registros de catálogo = catalogue record database.
    * base de datos de texto = text-oriented database, text database.
    * base de datos de texto completo = full text database.
    * base de datos de texto libre = free text database.
    * base de datos dirigida a un mercado específico = niche database.
    * base de datos distribuida = distributed database.
    * base de datos en CD-ROM = CD-ROM database.
    * base de datos en disco óptico = optical disc database.
    * base de datos en estado original = raw database.
    * base de datos en línea = online database.
    * base de datos estadística = statistical database.
    * base de datos externa = external database.
    * base de datos factual = factual database.
    * base de datos interna = in-house database.
    * base de datos jurídica = legal database.
    * base de datos multimedia = multimedia database.
    * base de datos no bibliográfica = non-bibliographic database.
    * base de datos numérica = numeric database, numerical database.
    * base de datos relacional = relational database.
    * base de datos residente = resident database.
    * base de datos terminológica = terminology database.
    * bloque de datos = data bloc.
    * bloque funcional de datos codificados = coded information block.
    * búfer de datos = data buffer.
    * bus de datos = databus.
    * búsqueda de datos = fact-finding.
    * campo de datos = datafield.
    * capturar datos = capture + data.
    * centro de datos = data centre.
    * codificación de datos = data-coding [data coding].
    * con datos no pertinentes = dirty [dirtier -comp., dirtiest -sup.].
    * conjunto de datos = data set [dataset].
    * contaminación de datos = data contamination.
    * corrupción de datos = data corruption.
    * creación de depósitos de datos = data warehousing.
    * creador de bases de datos = database producer.
    * dar datos de = give + details of.
    * dato concreto = hard fact.
    * datos = data [datum, -sing.], details, figure.
    * datos bibliográficos = bibliographic data, bibliodata.
    * datos biográficos = biodata.
    * datos concretos = specifics, the.
    * datos concretos y reales = hard data.
    * datos de contacto = contact details.
    * datos de entrada = input data.
    * datos de la tarjeta de crédito = credit card details.
    * datos demográficos = demographics.
    * datos desagregados por sexo = gender-disaggregated data.
    * datos empíricos = empirical data.
    * datos en bruto = raw data.
    * datos en estado bruto = raw facts.
    * datos en propiedad = property data.
    * datos erróneos = dirty data.
    * datos estadísticos = statistics, statistical data.
    * datos estadísticos de la biblioteca = library records, library statistics.
    * datos factuales = factual data.
    * datos legibles por máquina = machine-readable data.
    * datos numéricos = numerical data.
    * datos personales = personal details.
    * datos privados = property data.
    * de lectura de datos = data-capture.
    * depósito de datos = data warehouse.
    * depuración de datos = data cleaning.
    * descubrimiento de datos = data mining.
    * descubrimiento de información en las bases de datos = knowledge discovery in databases (KDD).
    * directorio de empresas en base de datos = company directory database.
    * dispositivo de almacenamiento de datos = store.
    * distribuidor de bases de datos = host system.
    * distribuidor de bases de datos en línea = online vendor.
    * EDI (Intercambio Electrónico de Datos) = EDI (Electronic Data Interchange).
    * entrada de datos = data entry, input, inputting.
    * entrada de datos sólo una vez = one-time entry.
    * estructura de datos = data structure.
    * extracción inteligente de datos = data mining.
    * fichero de salida de datos = communication output file.
    * gestión de bases de datos = database management.
    * gestión de datos = data handling.
    * gestor de bases de datos = DBMS system.
    * gestor de bases de datos relacionales = relational database management system.
    * grupo de datos = data set [dataset].
    * hoja con los datos básicos para Hacer Algo = data sheet [datasheet].
    * hoja de toma de datos = checklist [check-list], data sheet [datasheet].
    * impreso de recogida de datos = enquiry form, inquiry form.
    * industria de las bases de datos = database industry.
    * inserción de datos = input.
    * instrumento de recogida de datos = data collection instrument.
    * introducción de datos utilizando un teclado = keypunching.
    * introducir datos = key + data.
    * introducir datos en el ordenador = input.
    * introducir datos partiendo de cero = enter from + scratch.
    * introductor de datos en un ordenador = inputter.
    * limpieza de datos = data cleaning.
    * lista de datos = fact finder.
    * localización de datos = addressing.
    * manipulación de datos = data manipulation.
    * memoria intermedia de datos = data buffer.
    * memorizar datos = memorise + facts.
    * meta base de datos = meta-database.
    * migración de datos = data migration.
    * minería de datos = data mining.
    * modo de introducción de datos = input mode.
    * montar una base de datos = mount + database.
    * norma de entrada de datos = input standard.
    * operación sobre datos = data manipulation.
    * operario de entrada de datos = data entry operator.
    * paquete de entrada y comprobación de datos = data entry and validation package.
    * pérdida de datos = data loss.
    * personal de proceso de datos = operation staff.
    * preparación de los datos = data preparation.
    * procesamiento de datos = data processing.
    * procesamiento de datos numéricos = number-crunching.
    * proceso de datos = data processing, transaction processing.
    * productor de bases de datos = database producer.
    * programa de gestión de bases de datos = database management software.
    * protección de datos = data protection.
    * prototipo para el proceso de datos = data modelling.
    * proveedor de bases de datos = database provider.
    * recabar datos = solicit + data.
    * recoger datos = collect + data.
    * recoger datos para hacer estadísticas = collect + statistics.
    * recogida de datos = data collection, data gathering [data-gathering], fact-gathering, reporting, data collecting.
    * salida de datos = output.
    * sistema de proceso de datos = data processing system.
    * Sistema Internacional de Datos sobre Publicaciones Seriadas (ISDS) = ISDS (International Serials Data System).
    * suministrar datos = furnish + details.
    * suministro de datos = reporting.
    * tecla de borrado de datos = ERASE INPUT key.
    * tecla de introducción de datos = ENTER key.
    * técnico encargado del proceso de datos = data-processing professional.
    * tiempo de descarga de datos = download time, latency.
    * tráfico de datos de un modo intermitente = bursty traffic.
    * transformación de datos = data transformation.
    * transmisión de datos = data-flow, data transfer, data transmission.
    * tratamiento de datos = transaction processing.
    * unidad de datos = unit of data.
    * verificación de los datos = fact checking.
    * vía de transmisión de datos = data pathway, pathway.
    * * *
    a) ( elemento de información) piece of information

    alguien le pasó el dato a la policía — (CS) somebody informed o (colloq) tipped off the police

    darle un dato a alguien — (CS) to give somebody a tip

    b) datos masculino plural (Inf) data (pl), information
    * * *
    = attribute value, data element, data item, datum [data, -pl.], fact, value, piece of information.

    Ex: Others have used possibility distributions for representing fuzzily known or incompletely known attribute values.

    Ex: The Working Group undertook to determine from the data available what data elements should be included for each type of authority.
    Ex: Information is held in files or databases, which are comprise of records, which in turn are comprised of fields or data items, which again may be comprised of subfields or data elements.
    Ex: Thus, having entered the authority datum correctly once, we could be sure that no matter how many bibliographic records used it they would all do so with mechanical consistency.
    Ex: Other data bases, which may be described as non-bibliographic, and are sometimes known as data banks, store actual facts and figures and text.
    Ex: A good initial value for this field will start the system off with a good guess so that claims for missing issues are not unreasonable at the beginning.
    Ex: On other occasions a user wants every document or piece of information on a topic traced, and then high recall must be sought, to the detriment of precision.
    * alimentar datos = populate.
    * almacenamiento de datos = data storage.
    * añadir datos = make + additions.
    * archivo de datos = database [data base].
    * área de datos específicos de la clase de documento = material (or type of publication) specific details area.
    * área de datos matemáticos = mathematical data area.
    * auditoría de datos = data auditing, data audit.
    * banco de datos = data bank [databank], factual data bank.
    * banco de datos factual = factual data bank.
    * banco de datos terminológico = terminological data bank.
    * basado en los datos = data-driven.
    * basado en un gestor de bases de datos = DBMS-based.
    * base de datos = data bank [databank], database [data base], database software.
    * base de datos automatizada = computer database, computer-held database, computerised database, machine-readable database.
    * base de datos bibliográfica = bibliographic database.
    * base de datos bibliográfica de resúmenes = abstracts based bibliographic database.
    * base de datos catalográfica = catalogue database.
    * base de datos completa = full-provision database.
    * base de datos con información confidencial = intelligence database.
    * base de datos cruzada = cross database.
    * base de datos de acceso mediante suscripción = subscription database.
    * base de datos de autoridades = authority database.
    * base de datos de carburantes = TULSA.
    * base de datos de documentos primarios = source database.
    * base de datos de documentos secundarios = reference database.
    * base de datos de dominio público = public domain database.
    * base de datos de educación = ERIC.
    * base de datos de imágenes = image database, image bank.
    * base de datos de investigación = research database.
    * base de datos del gobierno de USA = CRECORD, FEDREG.
    * base de datos de lógica difusa = fuzzy database.
    * base de datos de medicina = MEDLINE.
    * base de datos de negocios = business database.
    * base de datos de pago = subscription database.
    * base de datos de patentes = WPI.
    * base de datos de propiedades = properties database.
    * base de datos de referencia = reference database.
    * base de datos de referencia a especialistas = referral database.
    * base de datos de registros de catálogo = catalogue record database.
    * base de datos de texto = text-oriented database, text database.
    * base de datos de texto completo = full text database.
    * base de datos de texto libre = free text database.
    * base de datos dirigida a un mercado específico = niche database.
    * base de datos distribuida = distributed database.
    * base de datos en CD-ROM = CD-ROM database.
    * base de datos en disco óptico = optical disc database.
    * base de datos en estado original = raw database.
    * base de datos en línea = online database.
    * base de datos estadística = statistical database.
    * base de datos externa = external database.
    * base de datos factual = factual database.
    * base de datos interna = in-house database.
    * base de datos jurídica = legal database.
    * base de datos multimedia = multimedia database.
    * base de datos no bibliográfica = non-bibliographic database.
    * base de datos numérica = numeric database, numerical database.
    * base de datos relacional = relational database.
    * base de datos residente = resident database.
    * base de datos terminológica = terminology database.
    * bloque de datos = data bloc.
    * bloque funcional de datos codificados = coded information block.
    * búfer de datos = data buffer.
    * bus de datos = databus.
    * búsqueda de datos = fact-finding.
    * campo de datos = datafield.
    * capturar datos = capture + data.
    * centro de datos = data centre.
    * codificación de datos = data-coding [data coding].
    * con datos no pertinentes = dirty [dirtier -comp., dirtiest -sup.].
    * conjunto de datos = data set [dataset].
    * contaminación de datos = data contamination.
    * corrupción de datos = data corruption.
    * creación de depósitos de datos = data warehousing.
    * creador de bases de datos = database producer.
    * dar datos de = give + details of.
    * dato concreto = hard fact.
    * datos = data [datum, -sing.], details, figure.
    * datos bibliográficos = bibliographic data, bibliodata.
    * datos biográficos = biodata.
    * datos concretos = specifics, the.
    * datos concretos y reales = hard data.
    * datos de contacto = contact details.
    * datos de entrada = input data.
    * datos de la tarjeta de crédito = credit card details.
    * datos demográficos = demographics.
    * datos desagregados por sexo = gender-disaggregated data.
    * datos empíricos = empirical data.
    * datos en bruto = raw data.
    * datos en estado bruto = raw facts.
    * datos en propiedad = property data.
    * datos erróneos = dirty data.
    * datos estadísticos = statistics, statistical data.
    * datos estadísticos de la biblioteca = library records, library statistics.
    * datos factuales = factual data.
    * datos legibles por máquina = machine-readable data.
    * datos numéricos = numerical data.
    * datos personales = personal details.
    * datos privados = property data.
    * de lectura de datos = data-capture.
    * depósito de datos = data warehouse.
    * depuración de datos = data cleaning.
    * descubrimiento de datos = data mining.
    * descubrimiento de información en las bases de datos = knowledge discovery in databases (KDD).
    * directorio de empresas en base de datos = company directory database.
    * dispositivo de almacenamiento de datos = store.
    * distribuidor de bases de datos = host system.
    * distribuidor de bases de datos en línea = online vendor.
    * EDI (Intercambio Electrónico de Datos) = EDI (Electronic Data Interchange).
    * entrada de datos = data entry, input, inputting.
    * entrada de datos sólo una vez = one-time entry.
    * estructura de datos = data structure.
    * extracción inteligente de datos = data mining.
    * fichero de salida de datos = communication output file.
    * gestión de bases de datos = database management.
    * gestión de datos = data handling.
    * gestor de bases de datos = DBMS system.
    * gestor de bases de datos relacionales = relational database management system.
    * grupo de datos = data set [dataset].
    * hoja con los datos básicos para Hacer Algo = data sheet [datasheet].
    * hoja de toma de datos = checklist [check-list], data sheet [datasheet].
    * impreso de recogida de datos = enquiry form, inquiry form.
    * industria de las bases de datos = database industry.
    * inserción de datos = input.
    * instrumento de recogida de datos = data collection instrument.
    * introducción de datos utilizando un teclado = keypunching.
    * introducir datos = key + data.
    * introducir datos en el ordenador = input.
    * introducir datos partiendo de cero = enter from + scratch.
    * introductor de datos en un ordenador = inputter.
    * limpieza de datos = data cleaning.
    * lista de datos = fact finder.
    * localización de datos = addressing.
    * manipulación de datos = data manipulation.
    * memoria intermedia de datos = data buffer.
    * memorizar datos = memorise + facts.
    * meta base de datos = meta-database.
    * migración de datos = data migration.
    * minería de datos = data mining.
    * modo de introducción de datos = input mode.
    * montar una base de datos = mount + database.
    * norma de entrada de datos = input standard.
    * operación sobre datos = data manipulation.
    * operario de entrada de datos = data entry operator.
    * paquete de entrada y comprobación de datos = data entry and validation package.
    * pérdida de datos = data loss.
    * personal de proceso de datos = operation staff.
    * preparación de los datos = data preparation.
    * procesamiento de datos = data processing.
    * procesamiento de datos numéricos = number-crunching.
    * proceso de datos = data processing, transaction processing.
    * productor de bases de datos = database producer.
    * programa de gestión de bases de datos = database management software.
    * protección de datos = data protection.
    * prototipo para el proceso de datos = data modelling.
    * proveedor de bases de datos = database provider.
    * recabar datos = solicit + data.
    * recoger datos = collect + data.
    * recoger datos para hacer estadísticas = collect + statistics.
    * recogida de datos = data collection, data gathering [data-gathering], fact-gathering, reporting, data collecting.
    * salida de datos = output.
    * sistema de proceso de datos = data processing system.
    * Sistema Internacional de Datos sobre Publicaciones Seriadas (ISDS) = ISDS (International Serials Data System).
    * suministrar datos = furnish + details.
    * suministro de datos = reporting.
    * tecla de borrado de datos = ERASE INPUT key.
    * tecla de introducción de datos = ENTER key.
    * técnico encargado del proceso de datos = data-processing professional.
    * tiempo de descarga de datos = download time, latency.
    * tráfico de datos de un modo intermitente = bursty traffic.
    * transformación de datos = data transformation.
    * transmisión de datos = data-flow, data transfer, data transmission.
    * tratamiento de datos = transaction processing.
    * unidad de datos = unit of data.
    * verificación de los datos = fact checking.
    * vía de transmisión de datos = data pathway, pathway.

    * * *
    1 (elemento de información) piece of information
    no tengo más datos que el título de la obra the only thing I know about the work is its title, the only information I have about the work is its title
    no dispongo de todos los datos I don't have all the information o details o facts
    alguien le pasó el dato a la policía (CS); somebody informed o ( colloq) tipped off the police
    me han dado un dato muy interesante (CS); I've been given a very interesting piece of information o ( colloq) a hot tip
    te voy a dar un dato, si no lo enchufas no funciona (CS hum); let me give you a tip: it won't work unless you plug it in
    2 datos mpl ( Inf) data (pl), information
    Compuesto:
    mpl particulars (pl), personal details (pl)
    * * *

     

    Del verbo datar: ( conjugate datar)

    dato es:

    1ª persona singular (yo) presente indicativo

    dató es:

    3ª persona singular (él/ella/usted) pretérito indicativo

    Multiple Entries:
    datar    
    dato
    datar ( conjugate datar) verbo intransitivo
    to date;

    data de hace muchos años it goes back many years
    dato sustantivo masculino


    datos personales personal details (pl)
    b)

    datos sustantivo masculino plural (Inf) data (pl), information

    datar
    I verbo transitivo to date, put a date on
    II verbo intransitivo datar de, to date back to o from: este libro data de la Edad Media, this book dates back to the Middle Ages
    dato sustantivo masculino
    1 piece of information 2 datos, Inform data
    (pormenores) information: no tengo más datos sobre este autor, I don't have any more details about his author
    datos personales, personal details
    La traducción de dato es datum, pero solo se usa en situaciones muy formales. La traducción de datos es data (plural irregular). El singular más común de data es a piece of information.
    ' dato' also found in these entries:
    Spanish:
    filtrar
    - filtración
    - informativa
    - informativo
    - relevante
    - consignar
    - consultar
    - equivocado
    - falso
    English:
    data
    - information
    - tip
    * * *
    dato nm
    1. [hecho, cifra] piece of information, fact;
    lo que necesitamos son datos concretos what we need is hard facts;
    el alto desempleo es un dato que hay que tener en cuenta the high level of unemployment is a factor which has to be borne in mind;
    datos [información] information, data;
    si no me das más datos, no voy a poderte aconsejar unless you give me more information, I won't be able to advise you;
    el ministerio aún no cuenta con todos los datos the ministry does not yet have all the information at its disposal;
    datos (personales) (personal) details;
    déjenos sus datos y nos pondremos en contacto con usted leave us your details and we will get in touch with you
    datos bancarios bank details;
    datos estadísticos statistical data
    * * *
    m piece of information;
    datos pl information sg, data sg
    * * *
    dato nm
    1) : fact, piece of information
    2) datos nmpl
    : data, information
    * * *
    dato n (información) piece of information

    Spanish-English dictionary > dato

  • 100 достоверные данные

    1) General subject: reliable figures
    3) Engineering: true data, valid data
    4) Jargon: dope
    6) Advertising: authentic data, firm data

    Универсальный русско-английский словарь > достоверные данные

См. также в других словарях:

  • hard data — UK US noun [U] ► information such as numbers or facts that can be proved: »Financial and economic risk is assessed on the basis of hard data. → See also DATA(Cf. ↑data) → Compare SOFT DATA(Cf. ↑soft data) …   Financial and business terms

  • Hard data — Достоверные данные …   Краткий толковый словарь по полиграфии

  • data — n.pl. (also treated as sing., as in that is all the data we have, although the singular form is strictly datum) 1 known facts or things used as a basis for inference or reckoning. 2 quantities or characters operated on by a computer etc. Phrases… …   Useful english dictionary

  • data — noun ADJECTIVE ▪ accurate, reliable ▪ comprehensive, detailed, extensive ▪ limited ▪ preliminary, raw …   Collocations dictionary

  • hard — adj., adv., & n. adj. 1 (of a substance, material, etc.) firm and solid; unyielding to pressure; not easily cut. 2 a difficult to understand or explain (a hard problem). b difficult to accomplish (a hard decision). c (foll. by to + infin.) not… …   Useful english dictionary

  • Hard disk drive — Hard drive redirects here. For other uses, see Hard drive (disambiguation). Hard disk drive Mechanical interior of a modern hard disk drive Date invented 24 December 1954 [1] …   Wikipedia

  • Data erasure — (also called data clearing or data wiping) is a software based method of overwriting data that completely destroys all electronic data residing on a hard disk drive or other digital media. Permanent data erasure goes beyond basic file deletion… …   Wikipedia

  • Data recovery — is the process of salvaging data from damaged, failed, corrupted, or inaccessible secondary storage media when it cannot be accessed normally. Often the data are being salvaged from storage media such as internal or external hard disk drives,… …   Wikipedia

  • Data remanence — is the residual representation of data that remains even after attempts have been made to remove or erase the data. This residue may result from data being left intact by a nominal file deletion operation, by reformatting of storage media that… …   Wikipedia

  • Hard coding — (also, hard coding or hardcoding) refers to the software development practice of embedding input or configuration data directly into the source code of a program or other executable object, or fixed formatting of the data, instead of obtaining… …   Wikipedia

  • Data loss — is an error condition in information systems in which information is destroyed by failures or neglect in storage, transmission, or processing. Information systems implement backup and disaster recovery equipment and processes to prevent data loss …   Wikipedia

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»