Autor

Antonio Ruiz Falcó

CEO en PUE Control

Resumen

El análisis de datos revela que muchos paradigmas clásicos —como gestionar las infraestructuras en base a potencias nominales de IT y refrigeración— resultan engañosos. La distribución de cargas, los patrones térmicos y el comportamiento dinámico son los verdaderos factores críticos para la eficiencia y la resiliencia. En esta ponencia mostraremos cómo el machine learning & AI aplicada a la información proporcionada por las infraestructuras desmonta viejos mitos y abre la puerta a una gestión del datacenter más eficiente y segura

PUE Control

En PUE Control ayudamos a nuestros clientes a optimizar la disponibilidad, eficiencia y seguridad de sus centros de datos mediante un enfoque integral basado en datos. Aplicamos nuestra propia metodología D3CMM (Data-Driven DataCenter Maturity Model), que permite diagnosticar el nivel de madurez real del datacenter y trazar un roadmap de mejora continua. Combinamos analítica avanzada, IoT y machine learning para convertir la monitorización en inteligencia operativa y la información en decisiones. Nuestro compromiso es a largo plazo: acompañamos a cada cliente en la evolución hacia un datacenter resiliente, eficiente y sostenible, con una visión unificada que integra personas, procesos y tecnología. A través de formación, benchmarking y cuadros de mando inteligentes, facilitamos que cada organización alcance la excelencia operacional y energética en su infraestructura crítica.

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