Linx Cloud увеличил инфраструктуру облака в 2 раза

Linx Cloud значительно расширил объем и возможности своей облачной платформы с помощью производительных процессоров с тактовой частотой от 3 ГГц и систем хранения данных на базе OceanStor Dorado от Huawei. Установка новых СХД позволила расширить емкость хранения данных в полтора раза, а объем вычислительных ресурсов облака в процессе обновления удвоился.

Теперь в портфолио Linx Cloud представлены вычислительные ресурсы трех категорий: стандартный кластер с тактовой частотой от 2,2 ГГц для энергоэффективных и многопоточных нагрузок (виртуализация, контейнеры, базы данных), производительный кластер с тактовой частотой от 3,0 ГГц для универсального баланса производительности (офис, ERP, разработка, аналитика) и высокопроизводительный кластер с тактовой частотой 3,8 ГГц для максимальной скорости отклика (трейдинг, высоконагруженные системы уровня 1С:ERP, инженерные расчеты, системы без поддержки многопоточности).  

Расширение мощностей сопровождается обновлением тарифной политики для вычислительных ресурсов. Вместе с новым оборудованием Linx Cloud расширяет портфель IaaS-предложения, чтобы полностью соответствовать растущим потребностям заказчиков и формировать оптимальные ценовые условия под каждую задачу.

«Наиболее критичными требованиями крупных компаний к облачной инфраструктуре являются возможность ее оперативного масштабирования и гибкого подбора технических характеристик, отвечающих конкретным бизнес-задачам. Мы провели расширение облачной платформы с учетом этих факторов и тем самым повысили вариативность нашего предложения», – отметил Дмитрий Щегольков, директор по продуктам и технологическому развитию Linx Cloud.

Работа по расширению инфраструктуры была проведена параллельно в дата-центрах в Москве и Санкт-Петербурге. Это дает клиентам Linx Cloud уверенность в возможности масштабироваться в облачной платформе и развитии геораспределенной отказоустойчивой архитектуры их систем. Высокая производительность облака позволит заказчикам компании решать ресурсоемкие задачи: работать с большими базами данных, ERP-системами и контейнеризованными средами.