Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России | Условия поставки
Главная    Решения: GPU-серверы и рабочие станции под задачи ИИ и HPC    ИИ-решения для бизнеса по отраслям
Государство и «умный город» · ML на табличных данных · Прогнозная аналитика · LLM и генеративный ИИ

Интеграционная платформа умного города: единые данные и ситуационный центр

Данные транспорта, ЖКХ, безопасности и обращений сводятся в единую платформу с ML-аналитикой и ассистентом для ситуационного центра.

Обсудить внедрение Какое железо нужно
Задержка данных в ситуационном центреминуты вместо дней
Прогноз аварий на сетях70–85 % событий за 24–72 ч по публикациям
Время подготовки сводки−60–80 %

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Городские системы создавались по отдельности: видеонаблюдение, транспорт, диспетчерские ЖКХ, обращения граждан, датчики, ГИС. У каждой свой подрядчик, база и интерфейс. Ситуационный центр главы города получает сводки из десятков источников с задержкой в дни, а ответить на вопрос «что происходит в районе прямо сейчас и что будет завтра» невозможно без ручной сборки.

Попытки построить единую платформу упираются в объёмы: терабайты телеметрии и видео в сутки, требования хранить данные на территории страны и в контуре муниципалитета, ограничения на облака для государственных информационных систем. Нужна собственная вычислительная площадка, которая одновременно тянет хранилище, потоковую обработку, ML-модели и интерактивную аналитику для сотен пользователей.

Как работает

Что делает ИИ

Apache KafkaClickHouseApache SparkPostGISvLLMApache Superset

Платформа собирает данные из всех систем через шину и коннекторы, хранит их в колоночном хранилище и озере данных с единой моделью объектов города — адреса, дома, участки сети, маршруты. Поверх работают ML-модели: прогноз аварийности сетей, нагрузки на транспорт, всплесков обращений; LLM-ассистент отвечает дежурному ситуационного центра на вопросы по данным на естественном языке.

  • Единая модель данных города и каталог источников с контролем качества.
  • Потоковая обработка событий и правила эскалации между ведомствами.
  • Прогнозные модели по направлениям: ЖКХ, транспорт, безопасность, экология.
  • Ассистент ситуационного центра: вопрос на естественном языке — ответ с картой и графиком.
  • Витрины и открытые API для ведомств и разработчиков.

Какие данные нужны

  • Телеметрия городских систем и датчиков
  • Реестры объектов, ГИС и адресная система
  • Обращения, инциденты и события диспетчерских
Железо · Данные и табличный ML · Стойка или кластер, 8+ GPU

Какая инфраструктура нужна

Профиль data, масштаб rack-big: платформа объединяет хранилище на сотни терабайт, потоковую обработку, обучение и инференс моделей и LLM-ассистента для ситуационного центра. Ядро — несколько серверов R7 PRO и RX PLUS из раздела GPU-серверов под хранилище и табличный ML, а для LLM-ассистента и видеоаналитики добавляется платформа LM TEK 4U8GPU10KW. Размещение — в муниципальном или региональном ЦОД; жидкостное охлаждение LM TEK позволяет поставить восемь GPU в стойку без переделки инженерии. MIARCH проектирует стойку целиком: сеть 100 GbE, резервирование, хранилище, поставка в регионы России и стран СНГ.

GPU-сервер ASUS ESC8000A-E13P · 8× H200 NVLGPU-сервер R7 PRONVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1 ×Цена по запросуGPU-сервер ASUS ESC8000A-E13P · 8× H200 NVLGPU-сервер RX PLUSNVIDIA GeForce RTX 5090 7 ×Цена по запросуРабочая станция W5 MAXРабочая станция W7 ULTRANVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1 ×от 7 916 200 ₽

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Государство и «умный город»»

Транспортная аналитика города: видеодетекция, потоки, адаптивные светофорыГосударство и «умный город»Нейросети считают транспорт и пешеходов на камерах города, прогнозируют заторы и подсказывают режимы светофоров в реальном времени.Экологический мониторинг: качество воздуха, воды, шум и источники загрязненияГосударство и «умный город»Данные датчиков, спутников и метеослужбы объединяются в модели, которые прогнозируют загрязнение и находят его источник.ИИ для служб 112 и ЧС: речевая аналитика вызовов и прогноз происшествийГосударство и «умный город»Распознавание речи и LLM помогают операторам 112 заполнять карточки вызова за секунды, а прогнозные модели расставляют силы по риску.Цифровой двойник города: 3D-модель, симуляции и градостроительные сценарииГосударство и «умный город»3D-модель города по данным аэросъёмки и ГИС, на которой считаются транспорт, инсоляция, ветер, шум и сценарии застройки.

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение