Обработка и распространение медиаконтента

Платформы и сервисы Cloud.ru легко можно настроить под любые задачи бизнеса. При желании вы можете интегрировать в нашу инфраструктуру нужные вам инструменты и подключить дополнительные источники данных и внешние сервисы через API. А еще вы можете гибко управлять ресурсами при росте или уменьшении нагрузки или объема данных. 

Можно использовать встроенные в облако инструменты автоматизации или интегрировать облачные сервисы в имеющиеся внешние конвейеры работы с данными через API или SDK.

При размещении инфраструктуры в облаке не надо закупать оборудование, думать про отказоустойчивость на физическом уровне и настраивать инструменты самостоятельно. Вместо этого платформу данных можно собрать из готовых элементов: хранилищ данных, КДХ и т.д. Возможно, набор инструментов в обоих случаях будет использоваться одинаковый, но затраты на их запуск и поддержку будут отличаться.

Мы пользуемся надежными и современными дата-центрами в России. Все ЦОД прошли сертификацию на соответствие международным нормам и требованиям по надежности и безопасности, отвечают требованиям стандарта Tier III. А все облачные платформы Cloud.ru соответствуют 152-ФЗ, УЗ-1.

Да, если построить гибридную платформу данных, в которой используются облачные сервисы и инструменты, которые компания разворачивает и администрирует самостоятельно.

Такую платформу подключают к облаку по оптике. При этом каждая компания сама решает, как разделить платформу на облачную и собственную части:

• вынести только архивные данные в облако и подключить их к собственным сервисам;

• хранить данные на собственной инфраструктуре, а обрабатывать в облаке;

• публичные данные хранить и обрабатывать в облаке, а конфиденциальные — на собственной инфраструктуре.

Чтобы оптимизировать затраты, можно:

• использовать подходящие типы хранилищ для различных данных;

• использовать разные классы хранения данных в объектном хранилище;

• автоматически масштабировать сервисы по мере изменения нагрузки;

• перераспределять вычислительные мощности по мере роста объема обрабатываемых данных и отказываться от простаивающих ресурсов.