-
1 reliability data control
контроль данных о надёжности
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]Тематики
EN
контроль данных по надёжности
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]Тематики
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > reliability data control
-
2 reliability data control
контроль данных о надежностиБольшой англо-русский и русско-английский словарь > reliability data control
-
3 reliability data control
Англо-русский словарь нефтегазовой промышленности > reliability data control
-
4 reliability data control
Нефть: контроль данных о надёжностиУниверсальный англо-русский словарь > reliability data control
-
5 reliability data control office
RDCO, reliability data control officeотдел [пункт] контроля данных по надежностиEnglish-Russian dictionary of planing, cross-planing and slotting machines > reliability data control office
-
6 reliability data control office
Военный термин: отдел контроля данных по надёжностиУниверсальный англо-русский словарь > reliability data control office
-
7 control
1. управление || управлять2. контроль || контролировать3. pl. органы управления; рычаги управления4. борьба (напр., с проявлениями в скважине), контроль; наблюдениеcontrol of formation pressure — борьба с проявлениями пластового давления при бурении, сдерживание пластового давления
control of high pressure wells — контроль скважин высокого давления, сдерживание давления в высоконапорных скважинах
* * *
1. контроль; проверка2. управление; регулирование3. орган управления; управляющее устройство
* * *
управление; контроль; механизм подачи; сеть опорных точек (геодезическая основа, привязка); наблюдение
* * *
регулирование, настройка; контроль; управление
* * *
1) контроль; проверка2) управление; регулирование3) орган управления (/i]); управляющее устройство4) борьба (напр. с проявлениями в скважине)•- control of formation pressurecontrol over encountered subsurface pressures — контроль давления во вскрытых пластах;
- control of gas oil ratio
- control of high pressure well
- automatic drilling control
- automatic process control
- automatic winch control
- blowout control
- blowout preventer control
- casing string cementing quality control
- cementing quality control
- centralized control
- choke control
- circulation-loss control
- clay control
- complete control
- computerized production control
- corrosion control
- counterweight swing control
- damage control
- depth control
- direct supporting feed control
- drill control
- driller's control
- drilling control
- drilling mud properties control
- drilling mud rheological properties control
- drilling process control
- elastic control
- facies control of oil occurrence
- fail-safe control
- failure control
- failure recurrence control
- feed control
- feed control of direct supporting type
- field development control
- fire control
- flow control
- flow-ratio control
- formation pressure control
- gas-hydration control
- gas-oil level control
- gas-production control
- ground control
- hole deviation control
- hydraulic control
- hydraulic control of disk clutch
- hydraulic drilling control
- inspection control
- interface level control
- level control
- lever control
- liquid level control
- loss control
- lost circulation control
- maintainability control
- maintenance control
- manufacturing reliability control
- mud control
- nuclear powered blowout presenter controls
- oil-losses control
- oil-production control
- oil-spill control
- oil-stock loss control
- paraffin control
- pipeline control
- pipeline dispatch control
- pollution control
- pressure control
- preventive control
- producing well control
- production control
- reliability control
- reliability data control
- refinery control
- remote control
- reverse control
- safety control
- sand control
- sand pressure control
- scale control
- serviceability control
- solids control
- stepless speed control
- teletype control
- temperature control
- throttle control
- tie-bottom control
- tong-torque control
- total drilling control
- total mechanical solids control
- traffic control
- valve control
- water control
- weight control
- weight-on-bit control
- well control
- well boring control
- well production control
- well velocity control
- withdrawal rate control* * * -
8 data
pl. от datumданные; информация; сведения- absolute data
- actual data
- adjusted data
- aggregated data
- alphanumeric data
- alphameric data
- alphabetic data
- analog data
- anomalous data
- applied data
- arrayed data
- asynchronous data
- attribute data
- autocorrelated data
- available data
- background data
- bad data
- biased data
- binary data
- binary raster data
- bipolar-valued data
- bipolar data
- bit strring data
- blocked data
- Boolean data
- built-in data
- business data
- byte-width data
- cache data
- cached data
- canned data
- carry-over data
- chain data
- character string data
- classified data
- clean data
- clear data
- coded data
- common data
- compacted data
- compatible data
- comprehensive data
- computer usage data
- computer-generated data
- concatenated data
- confidential data
- constitutional data
- constructed test data
- constructed data
- contiguous data
- continuous data
- continuous tone raster data
- control data
- coordinate data
- correction data
- critical data
- cumulative data
- current data
- data received into the keyboard
- database data
- debugging data
- decimal data
- derived data
- descriptive data
- destination data
- digital data
- digital-voice data
- digitized data
- dirty data
- discrete data
- disembodied data
- dispersed data
- documentary data
- downloaded data
- duplicate data
- dynamic data
- encoded data
- encrypted data
- engineering data
- error data
- evaluation data
- event-level data
- event data
- expect data
- expedited data
- false data
- field data
- field-performance data
- file data
- filed data
- fixed-point data
- flagged data
- floating-point data
- formatted data
- go-no-go data
- GPS data
- graphic data
- hierarchical data
- historical data
- Hollerith data
- host data
- housekeeping data
- image data
- immediate data
- imperfect data
- improper data
- incoming data
- incomplete data
- incremental data
- indexed data
- indicative data
- information data
- initial data
- input data
- integer data
- integrated data
- interactive data
- intermediate control data
- intermediate data
- intersection data
- invisible data
- job data
- key-punched data
- label data
- language data
- latched data
- line data
- list-structured data
- live data - logged data
- long constrained data
- lost data
- low delay data
- low-activity data
- machine-readable data
- major control data
- management data
- mask data
- masked data
- mass data
- master data
- meaningful data
- meaning data
- meaningless data
- mechanized data
- minor control data
- misleading data
- missing data
- model-made data
- multidimensional data
- multiple data
- multiplexed data
- multiuser accessible data
- N-bit data
- nonformatted data
- non-numeric data
- normal data
- null data
- numerical character data
- numeric character data
- numerical data
- numeric data
- observed data
- off-chip data
- on-line data
- operational data
- outgoing data
- outlying data
- output data
- packed data
- parallel data
- pattern data
- photo frame data
- pixel data
- pointer data
- pooled data
- poor data
- preformatted data
- primary data
- private data
- problem data
- public data
- punched data
- random test data
- ranked data
- rating data
- raw data
- real-time data
- recovery data
- reduced data
- referenced data
- refined data
- rejected data
- relative data
- relevant data
- reliability data
- reliable data
- remote data
- replicated data
- representative data
- run data
- sampled data
- schematic data
- scratch data
- secondary data
- sensitive data
- sensory data
- serial data
- shared data
- simulation data
- software problem data
- source data
- specified data
- speech data
- stale data
- stand-alone data
- starting data
- statement label data
- static data
- status data
- stored data
- string data
- structured data
- suspect data
- symptom data
- synthetic data
- system control data
- system output data
- tabular data
- tagged data
- task data
- telecommunications data
- test data
- time-referenced data
- timing data
- token data
- tooling data
- transaction data
- transcriptive data
- transient data
- transparent data
- trouble-shooting data
- true data
- tuple-structured data
- uncompatible data
- unconstrained delay data
- under voice data
- unformatted data
- ungrouped data
- unpacked data
- untagged data
- updatable data
- user data
- valid data
- variable data
- vectorized data
- video data data
- virtual data
- visible data
- warranty data
- wavefront data
- zero dataEnglish-Russian dictionary of computer science and programming > data
-
9 data
[ˈdeɪtə]absolute data вчт. абсолютные данные accept data вчт. принимать данные access data вчт. путевое имя данных actual data вчт. реальные данные adjusted data вчт. скорректированные данные aggregated data вчт. агрегированные данные aggregated data вчт. укрупненные данные alphabetic data вчт. буквенные данные alphanumeric data вчт. буквенно-цифровые данные alphanumeric data вчт. текстовые данные analog data вчт. алалоговые данные analog-digital data вчт. алалогово-цифровые данные anomalous data вчт. неверные данные area data зональные данные arrayed data вчт. массив данных arrayed data вчт. упорядоченные данные automated data processing вчт. автоматическая обработка данных automatic data processing вчт. автоматическая обработка данных processing: data обработка; automatic data processing автоматическая обработка данных automatic data processing system вчт. система автоматической обработки данных available data вчт. доступные данные bad data вчт. неправильные данные biased data вчт. неравномерно распределенные данныые binary data вчт. двоичные данные biographical data биографические данные bipolar-valued data вчт. данные обоих знаков bit string data вчт. битовые строки blocked data вчт. блок данных blocked data вчт. сблокированные данные boolean data вчт. булевские данные built-in data вчт. встроенные данные business data вчт. деловая информация canned data вчт. искусственные данные chain data вчт. цепочка данных character string data вчт. строки символов cipher data вчт. зашифрованные данные classified data вчт. сгруппированные данные clean data вчт. достоверные данные clear data вчт. незашифрованные данные coded data вчт. незакодированные данные collect data собирать данные common data вчт. общие данные compacted data вчт. уплотненные дданные compatible data вчт. совместимые данные comprehensive data вчт. исчерпывающие данные comprehensive data вчт. полные данные computer usage data данные по использованию ЭВМ confidential data вчт. секретные данные constitutional data вчт. структированные данные constructed data вчт. исскуственные данные contiguous data вчт. сопутствующие данные continuous data вчт. аналоговые данные control data вчт. управляющие данные coordinate data вчт. координатные данные correction data вчт. поправочные данные critical data вчт. критические данные critical data вчт. критическое значение данных cross-section data вчт. структурные данные cumulative data вчт. накопленные данные current data вчт. текущие данные data pl от datum data pl данные; факты; сведения data вчт. данные data данные data pl информация data вчт. информация data информация data сведения data факты data aligner вчт. блок перегруппировки данных data control block вчт. блок управления данными data set control block вчт. блок управления набором данных data pl от datum datum: datum (pl data) данная величина, исходный факт data вчт. единица информации data характеристика data вчт. элемент данных debugging data вчт. отладочная информациия decimal data вчт. десятичные данные derived data вчт. выводимые данные descriptive data вчт. описательные данные digital data вчт. цифровые данные digitized data вчт. оцифрованные данные direct data set вчт. прямой набор данных disembodied data вчт. разрозненные данные dispersed data вчт. распределенные данные distributed data base вчт. распределенная база данных, РБД distributed data processing вчт. распределенная обработка данных processing: distributed data data вчт. рассредоточенная обработка информации documentary data вчт. распределенная информация downloaded data вчт. загружаемые данные dummy data set вчт. набор фиктивных данных encoded data вчт. кодированные данные encrypted data вчт. зашифрованные данные engineering data вчт. технические данные error data вчт. информация об ошибках evaluation data вчт. оценочные данные event data вчт. данные о событиях external data внешние данные false data вчт. ложные данные fictive data вчт. фиктивные данные field data вчт. эксплуатационные данные field-performance data вчт. эксплуатационая характеристика file data вчт. данные из файла file data вчт. описание файла filed data вчт. картотечные данные flagged data вчт. снабженные признаками данные formatted data вчт. форматированные данные graphic data вчт. графические данные hard disk data вчт. данные на жестком диске hierarchical data base вчт. база иерархических данных historical data вчт. данные о протекании процесса housekeeping data вчт. служебные данные identification data идентифицирующие данные image data вчт. видеоданные immediate data вчт. непосредственно получаемые данные imperfect data вчт. неполные данные improper data вчт. неподходящие данные impure data вчт. изменяемые данныые incoming data вчт. поступающие данные incomplete data вчт. неполные данные indexed data вчт. индексируемые данные indicative data вчт. индикационные данные indicative data вчт. характеристические данные initial data вчт. исходные данные input data вчт. входные данные input data вчт. исходные данные integated data вчт. сгруппированные данные integer data вчт. целочисленные данные integrated data вчт. сгруппированные данные interactive data вчт. данные взаимодействия intermediate data вчт. промежуточные данные intersection data вчт. данные пресечения invalid data недостоверные данные invisible data вчт. невидимая информация job data вчт. характеристика работы label data вчт. данные типа метки language data вчт. языковые данные lawful data разрешенные данные line data вчт. строковые данные loaded data base вчт. заполненная база данных locked data вчт. защищенные данные logged data вчт. регистрируемые данные logical data вчт. логические данные lost data вчт. потерянные данные low-activity data вчт. редкоиспользуемые данные machine-readable data вчт. машиночитаемые данные management data вчт. управленческая информация mass data вчт. массовые данные master data вчт. основные данные master data вчт. эталонные данные meaning data вчт. значащая информация meaningless data вчт. незначащие данные meta data вчт. метаинформация misleading data вчт. дезориентирующие данные missing data вчт. недостаточные данные missing data вчт. недостающие данные missing data вчт. потерянные данные multiple data вчт. многокомпонентные данные n-bit data вчт. n-разрядные двоичные данные non-numeric data вчт. нечисловые данные nonformatted data вчт. неформатированные данные normal data вчт. обычные данные null data вчт. отсутствие данных numeric data числовые данные numerical data вчт. числовые данные observed data вчт. данные наблюдений on-line data вчт. данные в памяти on-line data вчт. оперативные данные operational data вчт. рабочие данные original statistical data исходные статистические данные outgoing data вчт. выходные данные outgoing data вчт. исходящие данные output data вчт. выходные данные output data выходные данные packed data вчт. упакованные данные passing data вчт. пересылка данных personal data анкетные данные personal data личные данные pooled data вчт. совокупность данных poor data вчт. скудные данные primary data вчт. первичные данные private data вчт. закрытые данные problem data вчт. данные задачи problem data вчт. проблемные данные production data данные о выпуске продукции production data показатели хода производственного процесса production data технологические показатели public data вчт. общедоступные данные public data вчт. общие данные punched data вчт. отперфорированные данные pure data вчт. неизменяемые данные random test data случайные тестовые данные ranked data вчт. ранжированные данные ranked data вчт. упорядоченные данные rating data вчт. оценочные данные raw data вчт. необработанные данные raw data необработанные данные recovery data вчт. восстановительные данные reduced data вчт. сжатые данные reference data вчт. справочные данные refined data вчт. уточненные данные rejected data вчт. отвергаемые данные relative data вчт. относительные данные relevant data вчт. релевантные данные reliability data вчт. данные о надежности reliable data вчт. надежная информация representative data вчт. представительные данные restricted data вчт. защищенные данные run data вчт. параметр прогона run data вчт. параметры прогона sample data вчт. выборочные данные sampled data вчт. выборочные данные sampled data вчт. дискретные данные schedule data вчт. запланированные данные scratch data вчт. промежуточные данные secondary data вчт. вторичные данные sensitive data вчт. уязвимые данные serial data вчт. последовательные данные service data block вчт. блок служебных данных shareable data вчт. общие данные simulation data вчт. данные моделирования smoothed data вчт. сглаженные данные socio-economic data социально-экономические данные source data вчт. данные источника specified data вчт. детализированные данные sring data вчт. хранимый ток stale data вчт. устаревшие данные stand-alone data вчт. автономные данные stand-alone data вчт. одиночные данные starting data вчт. исходные данные starting data вчт. начальные данные statistical data статистические данные status data вчт. данные о состоянии stored data вчт. запоминаемые данные string data вчт. строковые данные structured data вчт. структурированные данные suspect data вчт. подозрительные данные synthetic data вчт. исскуственные данные system control data системное управление информацией system output data вчт. данные системного вывода tabular data вчт. табличные данные tabulated data вчт. табличные данные task data вчт. данные задачи test data вчт. данные испытаний test data вчт. контрольные данные test data вчт. тестовые данные time-series data вчт. данные временного ряда tooling data вчт. технологические данные transaction data вчт. данные сообщение transaction data вчт. параметры транзакции transcriptive data вчт. преобразуемые данные transient data вчт. транзитные данные transparent data вчт. прозрачные данные trouble-shooting data вчт. данные о неисправностях true data вчт. достоверные данные uncompatible data вчт. несовместимые данные unformatted data вчт. неформатированные данные ungrouped data вчт. несгруппированные данные unpacked data вчт. неупакованные данные unpacked data вчт. распакованные данные untagged data вчт. непомеченные данные updatable data вчт. обновляемые данные user data вчт. пользовательские данные valid data вчт. достоверные данные valid data достоверные данные variable data вчт. переменные данные video data визуальная информация virtual data вчт. виртуальные данные warrantly data вчт. данные приемочных испытаний warranty data вчт. сведения о гарантиях zero data вчт. нулевые данные -
10 data
данные; сведения; информацияto display the tooling data — выводить данные инструмента на дисплей-
AC data
-
actual data
-
actuation data
-
adjusted data
-
aeronautical data
-
air data
-
aircraft loading data
-
aircraft main data
-
aircraft operational data
-
aircraft test data
-
aircraft weight data
-
air-derived data
-
alphanumeric data
-
alphameric data
-
alphabetic data
-
analog data
-
angular data
-
application-specific data
-
area-averaged data
-
arrayed data
-
array data
-
asynoptic data
-
attributes data
-
attribute data
-
bearing preload data
-
behavioral data
-
biased data
-
binary data
-
binocular data
-
blast data
-
boundary data
-
brightness data
-
buoy data
-
business data
-
captioning data
-
channel data
-
characteristic data
-
clear data
-
CNC control data
-
coded data
-
combined data
-
confidential data
-
continuous data
-
control data
-
corrected profile data
-
correction data
-
current data
-
cutting data
-
decimal data
-
delayed-mode data
-
delayed data
-
descriptive data
-
design data
-
digital data
-
digital profile data
-
digital program data
-
digitized data
-
dimensions data
-
dimension data
-
discrepant data
-
discrete data
-
disembodied data
-
displayed data
-
display data
-
enciphered data
-
encoded data
-
engine performance data
-
engineering data
-
environmental data
-
erroneous data
-
error data
-
failure analysis data
-
field data
-
fixed-point data
-
flight data
-
floating-point data
-
geodetic data
-
geological and engineering data
-
gridded data
-
grid data
-
grid-point data
-
ground truth data
-
ground-derived data
-
hemispheric data
-
historical data
-
hydroclime data
-
hydrologic data
-
ice data
-
image data
-
imagery data
-
imaging data
-
impure data
-
incoming data
-
indicative data
-
infrared tracking data
-
initial data
-
input data
-
input shape data
-
in-reactor observational data
-
in-situ data
-
intensional data
-
lithogeochemical data
-
location data
-
long-term data
-
machinable data
-
machine tool data
-
machine-readable data
-
marine data
-
master data
-
meaningful data
-
meaning data
-
meaningless data
-
measuring data
-
meta data
-
metrological data
-
missing data
-
model data
-
motion data
-
multispectral data
-
nadir-viewed data
-
NC data
-
noiseless data
-
null data
-
numerical data
-
numeric data
-
observational data
-
observed data
-
offset curve data
-
on-line data
-
operational data
-
operator-entered data
-
outgoing data
-
output data
-
packed data
-
part-programming data
-
past data
-
performance data
-
pictorial data
-
plant data
-
plotted data
-
point data
-
position data
-
present-position data
-
private data
-
problem data
-
pseudo-observed data
-
public data
-
published data
-
raw data
-
real-time data
-
real-time tool data
-
redundant data
-
reference data
-
refined data
-
relevant data
-
reliability data
-
remotely-sensed data
-
remote-sensed data
-
reservoir engineering data
-
sampled data
-
sea truth data
-
sensory data
-
service data
-
shareable data
-
shipping data
-
simulation data
-
size data
-
snap data
-
source data
-
space-acquired data
-
space-based data
-
spatial data
-
standard sewing data
-
static tool data
-
status data
-
streamflow data
-
string data
-
structured tool data
-
summarized data
-
supplier data
-
surface-based data
-
surface data
-
tabular data
-
tabulated data
-
target data
-
task data
-
telemetry data
-
test data
-
tool condition data
-
topo data
-
torque data
-
transaction data
-
transient response data
-
transparent data
-
true data
-
unpacked data
-
valid data
-
verified data
-
video data
-
vision data
-
voice data
-
voice-band data
-
way-point data
-
workcycle data
-
workpiece shape data
-
zero data -
11 control
1) управление; регулирование, регулировка || управлять; регулировать2) орган управления; регулятор; орган настройки3) система управления; система регулирования4) pl средства управления; средства регулирования5) контроль; проверка || контролировать; проверять6) система контроля; система проверки7) pl средства контроля; средства проверки8) pl методы контроля; рычаги управления9) вчт контроллер10) pl вчт методы управления данными и контроля данных в процессе обработки11) pl вчт позиции управления экранного меню12) управляющий провод ( криотрона)•- access controlcontrol during material — регулирование ( уровня громкости) во время передачи сигнала
- ActiveX control - airport radar control
- air-traffic control
- amplitude balance control
- ANSI screen control
- antenna position control
- anticipatory control
- anticlutter gain control
- approach control
- armature voltage control
- artistic effect control
- astatic control
- attitude control
- audible control
- audio-fidelity control
- audio volume control
- automatic control
- automatic background control
- automatic bandwidth control
- automatic bias control
- automatic brightness control
- automatic chroma control
- automatic chrominance control
- automatic color control
- automatic contrast control
- automatic fine-tuning control
- automatic flight control
- automatic frequency control - automatic light control
- automatic load control
- automatic modulation control - automatic phase control
- automatic picture control
- automatic range control
- automatic recording level control
- automatic remote control
- automatic selectivity control
- automatic sensitivity control
- automatic tint control
- automatic voltage control
- automatic volume -control
- automatic volume expansion control - balance control
- bandspread tuning control
- bang-bang control
- bass control
- beam-rider control
- bilateral control
- black level control
- blue-gain control
- breath control
- brightness control
- brilliance control
- bumped phase control
- camera control
- carrier-current control
- Cartesian control
- cascade control
- centering control
- charge control
- chroma control
- chromaticity control
- chrominance-gain control
- closed-loop control
- coarse control
- color-saturation control
- command control
- compensated volume control
- computer control - computerized numerical control
- concurrency control
- concurrency control and recovery
- continuity control
- continuous control
- continuous feedback control
- contouring control
- contrast control
- convergence control
- convergence phase control
- counter control
- crystal control
- cue control
- cursor control
- cybernetic control
- data acquisition control
- data-link control
- data recording control
- dc motor control
- delayed automatic volume control
- depth control
- derivative control
- differential gain control
- digital control
- digital remote control
- direct digital control
- directional control
- direct manual control - distribution control
- domain-wall state control
- dramatic effect control
- drive control
- dual control
- dynamic astigmatism control
- dynamic contrast control
- echo duration control
- echo return control
- echo tone control
- electrical control
- electronic control
- electronic motor control
- embedded control
- end-point control
- end-to-end control
- environmental control
- error control
- external control
- fail-safe control - feedback tone control
- feedforward control
- field-effect conductivity control
- field linearity control
- fine-tuning control
- finite control - focus control
- focusing control
- follow-up control
- foot control
- forms control - framing control
- frequency control - front-panel control
- full-wave control
- fuzzy control
- gain control
- gain-sensitivity control
- gain-time control
- ganged volume control - global control
- green-gain control
- grid control
- ground control
- guidance control
- half-wave control
- hardware error control
- height control
- hierarchical control
- hierarchically intelligent control - high-level data-link control
- hold control
- holding control
- homing control
- horizontal-amplitude control
- horizontal centering control
- horizontal convergence control
- horizontal drive control
- horizontal hold control
- horizontal-linearity control
- horizontal parabola control
- hue control
- illumination control
- independent control
- inertial control
- infinitely fast control
- infinity control
- in-process control - intelligent control
- intensity control
- interface-shape control
- interference control
- intermediate control
- intermittent control
- internal control
- interrupt control
- inventory control - keyboard reset control
- learning control
- linear control
- linearity control
- local control
- logical control - loop control
- loudness control
- lower-level intelligent control
- manual control - master brightness control
- master gain control
- material gap control
- mechanical fader control
- medium access control - microprocessor control
- microprogrammed control
- middle control
- MIDI control
- mission control
- mobile communications control
- mode control
- motor control
- motor-concatenation control
- motor-field control
- motor-voltage control
- multicoordinate control
- multivariable control
- musical instrument digital interface control
- narrow control
- neighboring optimal control
- neuromuscular control
- noise gain control
- nuclear level control
- numerical control
- off-line control
- on-line control
- on-off control
- open-loop control
- optimal control
- organizational control
- overtemperature control
- parametric control
- parity control
- partitioned adaptive control
- passively adaptive control
- pattern control
- peaking control
- peripheral control
- phase control
- phase-shift control
- photoelectric control
- photoelectric loop control
- photoelectric register control
- pin control
- plugged control
- point-to-point control
- portamento control
- positioning control
- power up/down control
- precision control
- presence control
- priority control
- process control
- program control
- programmable gain control
- project control
- proportional control
- proportional plus derivative control
- proportional plus integral plus derivative control
- PTP control
- purity control
- push-button control
- quality control - radar traffic control - random decision-directed adaptive control
- range control
- rate control
- ratio control
- ray-control
- real-time control
- recording control
- red-gain control
- reflexive control
- regeneration control
- regional playback control
- reject control
- relay control
- relay directional control
- reliability control
- remote control
- retarded control
- rewind control
- RFI control
- ringing control
- robot control
- roll-and-pitch control
- rounding control
- saturation control
- screen control
- security controls
- selectivity control
- self-acting control
- self-organizing control
- semiremote control
- sensitivity control
- sensitivity-time control
- sequence control - servo-loop control
- set-point control
- sidetone control
- single-dial control
- size control
- slide control
- software error control
- sound control
- sound volume control
- speech control
- speed control
- spin control
- squelch control
- static control - surge control
- swept gain control - tapped control
- temperature control
- temporal gain control
- time polarity control
- time-schedule control
- time-varied gain control
- titration control
- tone control
- tone-compensated audio volume control - touch-sensitive control
- traffic control
- treble control
- trigger control
- tuning control
- undertemperature control
- unilateral control
- usage parameter control
- variable speech control
- vertical-amplitude control
- vertical-centering control
- vertical convergence control
- vertical-hold control
- vertical-linearity control
- video gain control - volume control
- white-level control
- wide control
- width control
- μP control -
12 control
1) управление; регулирование, регулировка || управлять; регулировать2) орган управления; регулятор; орган настройки3) система управления; система регулирования4) pl. средства управления; средства регулирования5) контроль; проверка || контролировать; проверять6) система контроля; система проверки7) pl. средства контроля; средства проверки8) pl. методы контроля; рычаги управления9) вчт. контроллер10) pl.; вчт. методы управления данными и контроля данных в процессе обработки11) pl.; вчт. позиции управления экранного меню12) управляющий провод ( криотрона)•- acceptance controlcontrol during material — регулирование ( уровня громкости) во время передачи сигнала
- access control
- ActiveX control
- adaptive control
- aids-to-navigation radio control
- airport ground traffic control
- airport radar control
- air-traffic control
- amplitude balance control
- ANSI screen control
- antenna position control
- anticipatory control
- anticlutter gain control
- approach control
- armature voltage control
- artistic effect control
- astatic control
- attitude control
- audible control
- audio volume control
- audio-fidelity control
- automatic background control
- automatic bandwidth control
- automatic bias control
- automatic brightness control
- automatic chroma control
- automatic chrominance control
- automatic color control
- automatic contrast control
- automatic control
- automatic fine-tuning control
- automatic flight control
- automatic frequency control
- automatic gain control
- automatic knee control
- automatic level control
- automatic light control
- automatic load control
- automatic modulation control
- automatic overload control
- automatic peak search control
- automatic pedestal control
- automatic phase control
- automatic picture control
- automatic range control
- automatic recording level control
- automatic remote control
- automatic selectivity control
- automatic sensitivity control
- automatic tint control
- automatic voltage control
- automatic volume expansion control
- automatic volume level control
- automatic volume-control
- background control
- balance control
- bandspread tuning control
- bang-bang control
- bass control
- beam-rider control
- bilateral control
- black level control
- blue-gain control
- breath control
- brightness control
- brilliance control
- bumped phase control
- camera control
- carrier-current control
- Cartesian control
- cascade control
- centering control
- charge control
- chroma control
- chromaticity control
- chrominance-gain control
- closed-loop control
- coarse control
- color-saturation control
- command control
- compensated volume control
- computer control
- computer numerical control
- computer-aided quality control
- computerized numerical control
- concurrency control and recovery
- concurrency control
- continuity control
- continuous control
- continuous feedback control
- contouring control
- contrast control
- convergence control
- convergence phase control
- counter control
- crystal control
- cue control
- cursor control
- cybernetic control
- data acquisition control
- data recording control
- data-link control
- dc motor control
- delayed automatic volume control
- depth control
- derivative control
- differential gain control
- digital control
- digital remote control
- direct digital control
- direct manual control
- direct numerical control
- directional control
- distributed control
- distribution control
- domain-wall state control
- dramatic effect control
- drive control
- dual control
- dynamic astigmatism control
- dynamic contrast control
- echo duration control
- echo return control
- echo tone control
- electrical control
- electronic control
- electronic motor control
- embedded control
- end-point control
- end-to-end control
- environmental control
- error control
- external control
- fail-safe control
- fast automatic gain control
- feedback control
- feedback tone control
- feedforward control
- field linearity control
- field-effect conductivity control
- fine-tuning control
- finite control
- flight control
- flow control
- focus control
- focusing control
- follow-up control
- foot control
- forms control
- forward error control
- frame control
- framing control
- frequency control
- frequency monitoring and interference control
- frequency-response control
- front-panel control
- full-wave control
- fuzzy control
- gain control
- gain-sensitivity control
- gain-time control
- ganged volume control
- gate mobile communications control
- generator field control
- global control
- green-gain control
- grid control
- ground control
- guidance control
- half-wave control
- hardware error control
- height control
- hierarchical control
- hierarchically intelligent control
- higher-level intelligent control
- high-level data link control
- high-level data-link control
- hold control
- holding control
- homing control
- horizontal centering control
- horizontal convergence control
- horizontal drive control
- horizontal hold control
- horizontal parabola control
- horizontal-amplitude control
- horizontal-linearity control
- hue control
- illumination control
- independent control
- inertial control
- infinitely fast control
- infinity control
- in-process control
- instantaneous automatic gain control
- integral control
- intelligent control
- intensity control
- interface-shape control
- interference control
- intermediate control
- intermittent control
- internal control
- interrupt control
- inventory control
- ISDN data link control
- ISDN media access control
- keyboard control
- keyboard reset control
- learning control
- linear control
- linearity control
- local control
- logical control
- logical link control
- long-range control
- loop control
- loudness control
- lower-level intelligent control
- manual control
- manual gain control
- mass storage volume control
- master brightness control
- master control
- master gain control
- material gap control
- mechanical fader control
- medium access control
- message data link control
- microcomputer control
- microprocessor control
- microprogrammed control
- middle control
- MIDI control
- mission control
- mobile communications control
- mode control
- motor control
- motor-concatenation control
- motor-field control
- motor-voltage control
- multicoordinate control
- multivariable control
- musical instrument digital interface control
- narrow control
- neighboring optimal control
- neuromuscular control
- noise gain control
- nuclear level control
- numerical control
- off-line control
- on-line control
- on-off control
- open-loop control
- optimal control
- organizational control
- overtemperature control
- parametric control
- parity control
- partitioned adaptive control
- passively adaptive control
- pattern control
- peaking control
- peripheral control
- phase control
- phase-shift control
- photoelectric control
- photoelectric loop control
- photoelectric register control
- pin control
- plugged control
- point-to-point control
- portamento control
- positioning control
- power up/down control
- precision control
- presence control
- priority control
- process control
- program control
- programmable gain control
- project control
- proportional control
- proportional plus derivative control
- proportional plus integral plus derivative control
- PTP control
- purity control
- push-button control
- quality control
- quiet automatic volume control
- radar control
- radar traffic control
- radio control
- radio-frequency interference control
- random decision-directed adaptive control
- range control
- rate control
- ratio control
- ray-control
- real-time control
- recording control
- red-gain control
- reflexive control
- regeneration control
- regional playback control
- reject control
- relay control
- relay directional control
- reliability control
- remote control
- retarded control
- rewind control
- RFI control
- ringing control
- robot control
- roll-and-pitch control
- rounding control
- saturation control
- screen control
- security controls
- selectivity control
- self-acting control
- self-organizing control
- semiremote control
- sensitivity control
- sensitivity-time control
- sequence control
- sequential control
- servo control
- servo-loop control
- set-point control
- sidetone control
- single-dial control
- size control
- slide control
- software error control
- sound control
- sound volume control
- speech control
- speed control
- spin control
- squelch control
- static control
- statistical process control
- statistical quality control
- stored-program control
- supervisory control
- surge control
- swept gain control
- synchronous data link control
- system-wide control
- tapped control
- temperature control
- temporal gain control
- time polarity control
- time-schedule control
- time-varied gain control
- titration control
- tone control
- tone-compensated audio volume control
- total distributed control
- total quality control
- touch-sensitive control
- traffic control
- treble control
- trigger control
- tuning control
- undertemperature control
- unilateral control
- usage parameter control
- variable speech control
- vertical convergence control
- vertical-amplitude control
- vertical-centering control
- vertical-hold control
- vertical-linearity control
- video gain control
- visit mobile communications control
- voice control
- volume control
- white-level control
- wide control
- width controlThe New English-Russian Dictionary of Radio-electronics > control
-
13 data
ˈdeɪtə сущ.;
мн. от datum
1) мн. от datum
2) часто как ед. данные, факты, сведения;
информация actual data ≈ фактические данные, реальные данные address data ≈ адресные сведения, адресные данные basic data ≈ исходные данные biographical data ≈ факты биографии business data ≈ деловая информация;
коммерческая информация to cite data ≈ ссылаться на данные to collect data ≈ собирать данные collect data ≈ текущие данные data processing ≈ обработка данных to evaluate data ≈ оценивать данные to feed in data ≈ поставлять данные to gather data ≈ собирать информацию to process data ≈ обрабатывать данные to retrieve data ≈ восстанавливать данные raw data ≈ сырой материал scientific data ≈ научные данные statistical data ≈ статистические данные to store data ≈ хранить данные Syn: news pl от datum pl (употребляется) тж. с гл. в ед. ч. данные, факты;
информация - this * эти данные - initial * исходные данные - calculation * данные вычислений - classified * секретные данные - coded * (за) кодированные данные - control * (информатика) управляющая информация - input * входные данные - laboratory * данные лабораторных исследований - observed * данные наблюдений - measured * результат измерений - * gathering сбор данных - * compression сжатие данных - quick-look * (профессионализм) оперативные данные - * оn word frequencies данные о частотах слов - * for study материал исследования - to gather * оn smth. cобирать материал о чем-л. (американизм) собирать или хранить подробную информацию absolute ~ вчт. абсолютные данные accept ~ вчт. принимать данные access ~ вчт. путевое имя данных actual ~ вчт. реальные данные adjusted ~ вчт. скорректированные данные aggregated ~ вчт. агрегированные данные aggregated ~ вчт. укрупненные данные alphabetic ~ вчт. буквенные данные alphanumeric ~ вчт. буквенно-цифровые данные alphanumeric ~ вчт. текстовые данные analog ~ вчт. алалоговые данные analog-digital ~ вчт. алалогово-цифровые данные anomalous ~ вчт. неверные данные area ~ зональные данные arrayed ~ вчт. массив данных arrayed ~ вчт. упорядоченные данные automated ~ processing вчт. автоматическая обработка данных automatic ~ processing вчт. автоматическая обработка данных processing: ~ обработка;
automatic data processing автоматическая обработка данных automatic ~ processing system вчт. система автоматической обработки данных available ~ вчт. доступные данные bad ~ вчт. неправильные данные biased ~ вчт. неравномерно распределенные данныые binary ~ вчт. двоичные данные biographical ~ биографические данные bipolar-valued ~ вчт. данные обоих знаков bit string ~ вчт. битовые строки blocked ~ вчт. блок данных blocked ~ вчт. сблокированные данные boolean ~ вчт. булевские данные built-in ~ вчт. встроенные данные business ~ вчт. деловая информация canned ~ вчт. искусственные данные chain ~ вчт. цепочка данных character string ~ вчт. строки символов cipher ~ вчт. зашифрованные данные classified ~ вчт. сгруппированные данные clean ~ вчт. достоверные данные clear ~ вчт. незашифрованные данные coded ~ вчт. незакодированные данные collect ~ собирать данные common ~ вчт. общие данные compacted ~ вчт. уплотненные дданные compatible ~ вчт. совместимые данные comprehensive ~ вчт. исчерпывающие данные comprehensive ~ вчт. полные данные computer usage ~ данные по использованию ЭВМ confidential ~ вчт. секретные данные constitutional ~ вчт. структированные данные constructed ~ вчт. исскуственные данные contiguous ~ вчт. сопутствующие данные continuous ~ вчт. аналоговые данные control ~ вчт. управляющие данные coordinate ~ вчт. координатные данные correction ~ вчт. поправочные данные critical ~ вчт. критические данные critical ~ вчт. критическое значение данных cross-section ~ вчт. структурные данные cumulative ~ вчт. накопленные данные current ~ вчт. текущие данные data pl от datum ~ pl данные;
факты;
сведения ~ вчт. данные ~ данные ~ pl информация ~ вчт. информация ~ информация ~ сведения ~ факты ~ aligner вчт. блок перегруппировки данных ~ control block вчт. блок управления данными ~ set control block вчт. блок управления набором данных data pl от datum datum: datum (pl data) данная величина, исходный факт ~ вчт. единица информации ~ характеристика ~ вчт. элемент данных debugging ~ вчт. отладочная информациия decimal ~ вчт. десятичные данные derived ~ вчт. выводимые данные descriptive ~ вчт. описательные данные digital ~ вчт. цифровые данные digitized ~ вчт. оцифрованные данные direct ~ set вчт. прямой набор данных disembodied ~ вчт. разрозненные данные dispersed ~ вчт. распределенные данные distributed ~ base вчт. распределенная база данных, РБД distributed ~ processing вчт. распределенная обработка данных processing: distributed data ~ вчт. рассредоточенная обработка информации documentary ~ вчт. распределенная информация downloaded ~ вчт. загружаемые данные dummy ~ set вчт. набор фиктивных данных encoded ~ вчт. кодированные данные encrypted ~ вчт. зашифрованные данные engineering ~ вчт. технические данные error ~ вчт. информация об ошибках evaluation ~ вчт. оценочные данные event ~ вчт. данные о событиях external ~ внешние данные false ~ вчт. ложные данные fictive ~ вчт. фиктивные данные field ~ вчт. эксплуатационные данные field-performance ~ вчт. эксплуатационая характеристика file ~ вчт. данные из файла file ~ вчт. описание файла filed ~ вчт. картотечные данные flagged ~ вчт. снабженные признаками данные formatted ~ вчт. форматированные данные graphic ~ вчт. графические данные hard disk ~ вчт. данные на жестком диске hierarchical ~ base вчт. база иерархических данных historical ~ вчт. данные о протекании процесса housekeeping ~ вчт. служебные данные identification ~ идентифицирующие данные image ~ вчт. видеоданные immediate ~ вчт. непосредственно получаемые данные imperfect ~ вчт. неполные данные improper ~ вчт. неподходящие данные impure ~ вчт. изменяемые данныые incoming ~ вчт. поступающие данные incomplete ~ вчт. неполные данные indexed ~ вчт. индексируемые данные indicative ~ вчт. индикационные данные indicative ~ вчт. характеристические данные initial ~ вчт. исходные данные input ~ вчт. входные данные input ~ вчт. исходные данные integated ~ вчт. сгруппированные данные integer ~ вчт. целочисленные данные integrated ~ вчт. сгруппированные данные interactive ~ вчт. данные взаимодействия intermediate ~ вчт. промежуточные данные intersection ~ вчт. данные пресечения invalid ~ недостоверные данные invisible ~ вчт. невидимая информация job ~ вчт. характеристика работы label ~ вчт. данные типа метки language ~ вчт. языковые данные lawful ~ разрешенные данные line ~ вчт. строковые данные loaded ~ base вчт. заполненная база данных locked ~ вчт. защищенные данные logged ~ вчт. регистрируемые данные logical ~ вчт. логические данные lost ~ вчт. потерянные данные low-activity ~ вчт. редкоиспользуемые данные machine-readable ~ вчт. машиночитаемые данные management ~ вчт. управленческая информация mass ~ вчт. массовые данные master ~ вчт. основные данные master ~ вчт. эталонные данные meaning ~ вчт. значащая информация meaningless ~ вчт. незначащие данные meta ~ вчт. метаинформация misleading ~ вчт. дезориентирующие данные missing ~ вчт. недостаточные данные missing ~ вчт. недостающие данные missing ~ вчт. потерянные данные multiple ~ вчт. многокомпонентные данные n-bit ~ вчт. n-разрядные двоичные данные non-numeric ~ вчт. нечисловые данные nonformatted ~ вчт. неформатированные данные normal ~ вчт. обычные данные null ~ вчт. отсутствие данных numeric ~ числовые данные numerical ~ вчт. числовые данные observed ~ вчт. данные наблюдений on-line ~ вчт. данные в памяти on-line ~ вчт. оперативные данные operational ~ вчт. рабочие данные original statistical ~ исходные статистические данные outgoing ~ вчт. выходные данные outgoing ~ вчт. исходящие данные output ~ вчт. выходные данные output ~ выходные данные packed ~ вчт. упакованные данные passing ~ вчт. пересылка данных personal ~ анкетные данные personal ~ личные данные pooled ~ вчт. совокупность данных poor ~ вчт. скудные данные primary ~ вчт. первичные данные private ~ вчт. закрытые данные problem ~ вчт. данные задачи problem ~ вчт. проблемные данные production ~ данные о выпуске продукции production ~ показатели хода производственного процесса production ~ технологические показатели public ~ вчт. общедоступные данные public ~ вчт. общие данные punched ~ вчт. отперфорированные данные pure ~ вчт. неизменяемые данные random test ~ случайные тестовые данные ranked ~ вчт. ранжированные данные ranked ~ вчт. упорядоченные данные rating ~ вчт. оценочные данные raw ~ вчт. необработанные данные raw ~ необработанные данные recovery ~ вчт. восстановительные данные reduced ~ вчт. сжатые данные reference ~ вчт. справочные данные refined ~ вчт. уточненные данные rejected ~ вчт. отвергаемые данные relative ~ вчт. относительные данные relevant ~ вчт. релевантные данные reliability ~ вчт. данные о надежности reliable ~ вчт. надежная информация representative ~ вчт. представительные данные restricted ~ вчт. защищенные данные run ~ вчт. параметр прогона run ~ вчт. параметры прогона sample ~ вчт. выборочные данные sampled ~ вчт. выборочные данные sampled ~ вчт. дискретные данные schedule ~ вчт. запланированные данные scratch ~ вчт. промежуточные данные secondary ~ вчт. вторичные данные sensitive ~ вчт. уязвимые данные serial ~ вчт. последовательные данные service ~ block вчт. блок служебных данных shareable ~ вчт. общие данные simulation ~ вчт. данные моделирования smoothed ~ вчт. сглаженные данные socio-economic ~ социально-экономические данные source ~ вчт. данные источника specified ~ вчт. детализированные данные sring ~ вчт. хранимый ток stale ~ вчт. устаревшие данные stand-alone ~ вчт. автономные данные stand-alone ~ вчт. одиночные данные starting ~ вчт. исходные данные starting ~ вчт. начальные данные statistical ~ статистические данные status ~ вчт. данные о состоянии stored ~ вчт. запоминаемые данные string ~ вчт. строковые данные structured ~ вчт. структурированные данные suspect ~ вчт. подозрительные данные synthetic ~ вчт. исскуственные данные system control ~ системное управление информацией system output ~ вчт. данные системного вывода tabular ~ вчт. табличные данные tabulated ~ вчт. табличные данные task ~ вчт. данные задачи test ~ вчт. данные испытаний test ~ вчт. контрольные данные test ~ вчт. тестовые данные time-series ~ вчт. данные временного ряда tooling ~ вчт. технологические данные transaction ~ вчт. данные сообщение transaction ~ вчт. параметры транзакции transcriptive ~ вчт. преобразуемые данные transient ~ вчт. транзитные данные transparent ~ вчт. прозрачные данные trouble-shooting ~ вчт. данные о неисправностях true ~ вчт. достоверные данные uncompatible ~ вчт. несовместимые данные unformatted ~ вчт. неформатированные данные ungrouped ~ вчт. несгруппированные данные unpacked ~ вчт. неупакованные данные unpacked ~ вчт. распакованные данные untagged ~ вчт. непомеченные данные updatable ~ вчт. обновляемые данные user ~ вчт. пользовательские данные valid ~ вчт. достоверные данные valid ~ достоверные данные variable ~ вчт. переменные данные video ~ визуальная информация virtual ~ вчт. виртуальные данные warrantly ~ вчт. данные приемочных испытаний warranty ~ вчт. сведения о гарантиях zero ~ вчт. нулевые данные -
14 control
1) управление; регулирование; регулировка || управлять; регулировать; задавать2) контроль; проверка || контролировать; проверять3) орган управления; орган регулировки, регулятор; орган настройки4) устройство управления; блок управления6) рукоятка или рычаг управления7) профилактические мероприятия, надзор•"operation is under control" — всё предусмотрено для нормальной работы;to gain control — вчт. получать управление:to go out of control — становиться неуправляемым;to operate ( to handle) the flight controls — оперировать органами управления полётом;to pass control — вчт. передавать управление;to return control — вчт. возвращать управление;to take over control — брать управление на себя;to transfer control — вчт. передавать управление-
cascaded control-
cathode control-
CO/O2 combustion control-
communications control-
computer control-
contactor-type control-
continuous-path control-
course gage control-
current-mode control-
dispatcher control-
focusing control-
holding control-
horizontal-frequency control-
hue range control-
long-distance control-
managerial control-
microprogramming control-
numerical program control-
on-off action control-
position-based control-
slide control-
step-by-step control-
time-pattern control -
15 modular data center
модульный центр обработки данных (ЦОД)
-
[Интент]Параллельные тексты EN-RU
[ 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 designЭто 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 поколенияAre 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 сомнениюIn 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 чиллеровWe 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 платформаFinally, 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 Gen4To 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 measuresНиже 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 designsТак 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-центровWe 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
-
16 RDC
1) Компьютерная техника: Routing Domain Confederation2) Медицина: rapidly destructive coxopathy3) Американизм: Refusing To Develop Country, Regional Data Center, Regional Division Chief4) Военный термин: Rapid Deployment Capability, Recruit Division Commander, Research and Development Command, radar display console, radiation density constant, rapid development capability, reliability data center, remote data collection, remote data concentrator, remote detonation capability, request for design change, request for document change5) Техника: radar data correlator, reference designator code, reliability data central, reliability data control, remote data concentration, reply delay compensation, research device coupler6) Железнодорожный термин: Rail Diesel Car7) Астрономия: Recording Doppler Comparator8) Грубое выражение: Real Dumb Cluck, Rotten Dog Clan9) Сокращение: Regional Distribution Center (2005, multiple product sorting center, 71 expected as of 2006 after END is implemented), Reproduction & Distribution Centre, radiac, reduce10) Университет: Resource Development Center11) Электроника: Remote Device Control12) Вычислительная техника: Remote Data Connector13) Нефть: центр сбора данных о надёжности (reliability data central), контроль данных о надёжности (reliability data control)14) Картография: rural district corporation15) Деловая лексика: Research And Development Corporation, Retail Distribution Center16) Инвестиции: Russian Privatization Center17) Сетевые технологии: Remote Desktop Connection, Remote Domain Controller, remote data control18) Автоматика: remote data communications19) Химическое оружие: Raytheon Demilitarization Company, regional destruction center20) Безопасность: Random Data Compression21) Электротехника: regional dispatching center, rotating disk contactor22) NYSE. Rowan Companies, Inc.23) НАСА: Research and Development Center24) Программное обеспечение: Report Designer Component -
17 RDC
1. radar data correlator - коррелятор радиолокационных сигналов; коррелятор радиолокационных сигналов;2. rapid development capability - способность к быстрой разработке;3. reference designator code - код стандартного целеуказателя;4. reliability data central - центр сбора данных о надёжности;5. reliability data control - контроль данных о надёжности;6. remote data collection - дистанционный сбор данных;7. remote data concentration - удаленная концентрация данных;8. remote data concentrator - дистанционный концентратор данных; концентратор дистанционных передач; телеконцентратор;9. reply delay compensation - компенсация задержки ответа;10. research and development center - центр НИОКР;11. research device coupler - устройство сопряжения исследовательской аппаратуры -
18 RDC
сокр.1) [reliability data central] центр сбора данных о надёжности2) [reliability data control] контроль данных о надёжности* * * -
19 RDCO
1) Американизм: Regional Document Control Officer2) Военный термин: reliability data control office -
20 RDCO
RDCO, reliability data control officeотдел [пункт] контроля данных по надежностиEnglish-Russian dictionary of planing, cross-planing and slotting machines > RDCO
См. также в других словарях:
Reliability engineering — is an engineering field, that deals with the study of reliability: the ability of a system or component to perform its required functions under stated conditions for a specified period of time. [ Definition by IEEE] It is often reported in terms… … Wikipedia
Control chart — One of the Seven Basic Tools of Quality First described by Walter A. Shewhart … Wikipedia
Data center bridging — (DCB) refers to a set of enhancements to Ethernet local area networks for use in data center environments. Specifically, DCB goals are, for selected traffic, to eliminate loss due to queue overflow and to be able to allocate bandwidth on links.… … 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
Reliability, Availability and Serviceability — are computer hardware engineering terms. It originated from IBM to advertise the robustness of their mainframe computers. The concept is often known by the acronym RAS . Mainframe computers have a multitude of features that help them stay up… … Wikipedia
Data collection — is a term used to describe a process of preparing and collecting data, for example, as part of a process improvement or similar project. The purpose of data collection is to obtain information to keep on record, to make decisions about important… … Wikipedia
Data architecture — in enterprise architecture is the design of data for use in defining the target state and the subsequent planning needed to achieve the target state. It is usually one of several architecture domains that form the pillars of an enterprise… … Wikipedia
Data Expedition — Data Expedition, Inc. Type Privately held company Industry Enterprise Software Founded 2000 Headquarters United States of America Products ExpeDat SyncDat MTP SDK … Wikipedia
Reliability of Wikipedia — Vandalism of a Wikipedia article. The section on the left is the normal, undamaged version; and on the right is the edited, damaged version. The reliabili … Wikipedia
Data & Analysis Center for Software — The Data Analysis Center for Software (DACS) is one of several United States Department of Defense (DoD) sponsored Information Analysis Centers (IACs), administered by the Defense Technical Information Center (DTIC). It is technically managed by… … Wikipedia
Data Validation and Reconciliation — Industrial process data validation and reconciliation or short data validation and reconciliation (DVR) is a technology which is using process information and mathematical methods in order to automatically correct measurements in industrial… … Wikipedia
