京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,伊顿为互联网数据中心提供可靠电力保障
近年来,互联网信息数据量正呈现爆炸式增长,人类已经步入“大数据”时代。数据中心作为信息社会的关键基础设施面临着能源、效率的巨大挑战。全面迈向云计算、绿色、节能、环保、高效的新一代数据中心之路成为互联网行业数据中心发展的必然趋势。
作为在阿里巴巴数据中心UPS数量占有率高达80%的全球领先动力管理公司,伊顿一直在密切关注着“双11”期间阿里巴巴后台数据中心所面临的挑战。当网民疯狂刷屏抢购的同时,是电商平台之间的较量,也正是包括伊顿在内的所有安全保障支持者们正在接受着行业用户最为严苛的产品与服务品质检验。事实证明,伊顿的实力通过了考验。市场数据和实践表明,伊顿人的努力、创新和实践策略得到了行业客户及最终用户的高度肯定。
抢占“大数据”先机,伊顿助用户打造最全生命数据中心
伊顿在数据中心领域拥有悠久的历史以及遍布全球的成功经验,而中国作为互联网领域的后起之秀,是伊顿实现增长的战略性区域。凭借品牌、技术、产品质量、全生命周期服务等优势,伊顿在众多超大数据中心项目中担任电力保障工作。
2014年9月,伊顿携手盘古打造中国最大IDC数据中心--观澜锦绣数据中心,伊顿在深入了解客户需求及关注点的基础上,快速部署项目,为其提供了效率高、稳定性好的伊顿Power Xpert 9395系列UPS产品。伊顿也成功助推了该项目成为中国最大规模的数据中心、中国技术标准最高的运营商合作数据中心以及深圳龙华新区首个绿色生态建筑群落示范基地,不仅为数据中心的绿色能效建设塑造了良好典范,也有力推动了互联网生态圈向环保节能型建设的跨越式发展。
2015年,伊顿携手上海建工集团下属单位上海市安装工程集团有限公司成功助力上海大型云数据中心项目。伊顿以高效节能、先进的产品技术优势和丰富经验,深度结合项目的实际情况,向其提供了最具高效使用价值的伊顿Power Xpert 9395系列UPS产品,有效实现了快速部署、灵活扩展、高可用和低成本的项目核心需求,成功协助将该数据中心打造为上海“最强大脑”。
除此之外,伊顿还成功参与了华数云数据中心、宁夏中卫西部云基地新一代数据中心、万国数据中心、世纪互联项目等超大型数据中心项目的建设,为数据安全和设备安全提供了最好的电力保障。
伊顿推出数据中心全生命周期服务获认可
基于伊顿长期建立的面对数据中心的全方位的技术与服务能力,伊顿希望不仅作为一个设备及产品服务的提供者,同时伊顿还希望利用自己的经验和能力为数据中心客户提供全面的系统支持和服务保障:实现可承诺的服务目标、高标准的服务等级、完善的管理机制、完善的人员培训认证机制、成熟的流程管理制度、领先的机房维护信息化支持体系。
伊顿以满足客户全面需求为己任,始终致力于提升服务的内涵和价值,为数据中心客户提供全面、专业、细致的动力、制冷及监控等相关系统维护服务解决方案。同时建立起的全方位、高品质、规范化的客户服务体系,形成了以客户呼叫中心、现场服务网点和维修、技术支持与培训、备件支援、服务解决方案为主体的“五位一体”服务架构。在全国已拥有29个直属服务站、一百余家特约维修中心,一百多位经验丰富的服务工程师,遍布全国各地的伊顿服务网点,时刻等待客户的召唤,以满足国内客户的服务需求。不仅可以使客户最便易、最快捷的享受到伊顿国际一流的服务水平,而且通过丰富全面的服务产品设计,最大限度满足客户个性化的服务需求,帮助客户实现投资价值最大化。
每一次重大项目的成功保障,都寄予着用户对伊顿的最高信赖。伊顿在重大数据中心项目建设中屡次承担重要角色,被看中的不仅仅是伊顿电源产品本身,更是伊顿的整体方案提供能力以及完善的服务体系。伊顿的出色表现再次巩固了其“全球商业动力之源”的品牌愿景,使伊顿更有信心以最好的产品和服务帮助客户可靠、高效、安全地管理电力,应对最棘手的能源挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18