ETE теперь работает вместе с Vixen.UNO. Простыми словами: раньше заказчик покупал оборудование в одном месте, а тех, кто его внедрит и будет сопровождать, искал отдельно. Теперь обе части закрывает одна команда.
Коротко
- ETE отвечает за железо: серверы, GPU, сеть, гарантия
- Vixen.UNO отвечает за внедрение: виртуализация, облака, Kubernetes, корпоративный AI
- За плечами Vixen.UNO 72 виртуализированные инфраструктуры и 42 миграции в облако
- Для заказчика это одна точка ответственности вместо двух подрядчиков
Проблема, которую это решает
Купить сервер с GPU несложно. Сложнее сделать так, чтобы он работал под задачу: разделить карту между виртуальными машинами, поднять кластер, настроить хранение, завести мониторинг, а потом всё это поддерживать.
Обычно здесь появляется вторая компания. И вместе с ней классическая ситуация: что-то работает не так, поставщик говорит «железо исправно, смотрите настройки», интегратор говорит «настройки правильные, смотрите железо». Заказчик между ними.
Партнёрство убирает именно эту ситуацию. Вопросы об оборудовании и вопросы о его работе теперь в пределах одной команды.
Кто такие Vixen.UNO
Киевская IT-компания, которая занимается виртуализацией, облаками и информационной безопасностью. Работает с 2016 года. Основные направления: облачные сервисы, консалтинг, информационная безопасность и визуализация данных.
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Построено провайдеров | 8 |
| Инфраструктур виртуализировано | 72 |
| Инфраструктур мигрировано в облако | 42 |
| Консалтинговых проектов | 31 |
| Сотрудники с продвинутой сертификацией | 95% |
Данные с сайта партнёра: vixen.uno
Кто за что отвечает
| ETE | Vixen.UNO |
|---|---|
| Серверы и системы хранения | Виртуализация и построение кластеров |
| GPU для AI-нагрузок | Облачные сервисы и миграции |
| Сетевое оборудование | Kubernetes и контейнерные платформы |
| Подбор конфигурации под задачу | Корпоративный AI и информационная безопасность |
| Гарантия и поставка | Консалтинг и сопровождение |
Что теперь можно заказать вместе
Кластер под локальный AI. Узлы с GPU, разделение карт между виртуальными машинами, среда для запуска моделей внутри периметра компании. Данные никуда не уезжают.
Частное облако вместо аренды. Своё железо, виртуализация, миграция имеющихся сервисов. Для компаний, у которых счета за облако стали заметной статьёй расходов.
Виртуальные рабочие места. Одна карта обслуживает несколько десятков пользователей, у людей на столах тонкие клиенты, а вся вычислительная работа происходит в серверной.
Обновление того, что уже работает. Аудит имеющейся инфраструктуры, расчёт, что стоит заменить и что это даст. Иногда вывод бывает «ничего не меняйте», и это тоже нормальный ответ.
Частые вопросы
Это значит, что теперь оборудование можно купить только с услугами?
Нет. Оборудование как продавалось отдельно, так и продаётся. Партнёрство добавляет возможность, а не ограничение: если у вас свои инженеры, вы просто покупаете железо.
Кто отвечает за гарантию на оборудование?
ETE. Гарантия на железо остаётся за нами и оформляется через официальный канал вендора, независимо от того, кто это железо настраивал.
А если инфраструктура уже построена на другом оборудовании?
Это обычная ситуация. Работы по виртуализации и облакам не требуют, чтобы всё железо было куплено у нас.
С чего начать, если задача ещё не сформулирована?
С разговора о нагрузке: что планируете запускать, сколько людей будет работать, какие есть ограничения по данным. Конфигурация считается от этого, а не наоборот.
Эти модели есть в каталоге
Нужна инфраструктура под конкретную задачу?
Опишите, что планируете запускать и в каких условиях. Посчитаем конфигурацию, а при необходимости подключим коллег из внедрения.
Обсудить задачу
