进口SEC铅酸蓄电池SEC-12-TLA-120 12V105AH

进口SEC铅酸蓄电池SEC-12-TLA-120 12V105AH

　　SEC的广泛的深度放电、AGM VRLA,淹水和胶体电池满足*而多样

　　工业设施的要求。我们的解决方案提供了非常可靠的后备电源和启动

　　权力,以及能够处理复杂的循环模式在各种各样的工业

应用程序。

　　SEC Cellyte 6-12-TLA系列阀调节(VRLA) AGM

　　单元机组是一个典型的终端范围,设计时

　　具有成本效益的,但可靠的解决方案是必需的。的6/12-TLA

　　系列符合标准和数量

　　已被证实在市场执行了吗

　　10年期公债。

　　近增强6/12-TLA系列包括设计

　　大尺寸的12 v的重型应用程序。我们有

　　还增加了处理,便于提升和黄铜插入终端

　　更高的流量。新航站楼的设计使

　　在运输和储存电池更健壮。

　　提供坚固、可靠的绩效

　　通过*的技术和世界上的

　　组件,证交会继续制造工业电池

　　市场。的CELLYTE 6/12-TLA构造

　　高的质量方面6 v、12 v集团与选择

　　标准或阻燃外壳。

　　我们的工程师使用的原材料。病菌

　　紧急备用电源关键系统需要可靠和耐用的电池。在

　　突然主电源故障的情况下,证券交易委员会的电池将可靠地交付高放电和完

　　启动,直到主电源重新接入或电压,而系统运营商进行适当的关闭。

　　我们的电池提供大的耐用性和弹性性能水平或温度

　　严酷的环境。SEC电池操作以少的维护要求长,

　　低成本的寿命　不同的要求

物联网(IOT)、自主驾驶车辆提供了另一个例子。企业也可以投入到智慧城市，以获得良好的衡量。它们有非常不同的数据和计算要求，这些设备发出的数据以状态信息的形式存在，在许多情况下，例如控制工业过程，其中一些状态数据是可操作的。根据数据的即时性，对如何以及何时处理该数据的考虑因素有所不同。

这就引出了这样的问题：在云中可以做到这一点吗?或者延迟和紧迫性是否需要边缘附近的小型计算功能，例如大型炼油厂。当必须跨多个物联网设备做出决定，以及当有阻塞的通信链接返回到云端时，事情很容易失控。同样重要的是，所有的历史数据都需要流回一个点，在这个点上它可以采用人工智能和机器学习进行处理。

考虑联网车辆和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他们需要一些强大的计算能力和存储能力来收集潜在的数万台设备的所有数据，如汽车、摄像头、交通流量监视器以及与应急服务的互动。这将需要双向的流量，其中信息和娱乐数据被传递到车辆。如果人们能将应急服务车辆和交通管理系统连接起来，以便在拥挤的城市中更快地通行。

定义基础设施

那么，这些需求是如何定义基础设施的呢?传统上，需要一个庞大的数据中心来处理。而这需要一种更为动态的方法，在这种方法中，可以根据需要自动增加或减少额外的资源，例如在紧急情况下。

另一个变化很大的方面是不断增长的计算功能。几年前，手机只能存储和短信。如今，每个智能手机都拥有令人难以置信的存储和计算功能。

然而，人们正在构建越来越多的应用程序，客户将要求他们的设备具有更高的复杂性，例如测量员将平板电脑监测土壤结构，或者医护人员在救护车中扫描患者，并使用人工智能诊断症状或评估他们的伤害。为了满足这种额外的计算需求，在边缘或云计算的一种补充计算功能的形式连接到用户的辅助计算功能形式。将来，每个人都将拥有自己的个人小型计算和存储设备，随时随地跟随他们自动迁移到近的访问点。

数据方程

人们所做的一切都创造了越来越多的数据。反过来，作为企业和消费者，人们将消耗越来越多的数据。无论是进出云平台、数据中心还是边缘计算，移动这些不断增长的数据都是非常痛苦的。这种痛苦来自于网络对于正在移动的数据量来说并不够快的事实。无论在这个问题上投入多少带宽，一旦达到两位数毫秒的延迟，在没有使用广域网(WAN)数据加速解决方案来减轻延迟和数据包丢失的影响的情况下，广域网(WAN)性能将几乎没有改善。

那么，数据中心的未来是什么?一切业务都会迁移到云，是因为它更便宜吗?情况并非总是如此。当企业明智地使用云平台时，采用云计算将会非常经济有效，但它不是解决数据中心所有问题的灵丹妙药。毫无疑问，人们使用、操纵和存储数据的方式发生了巨大变化。然而，数据中心的作用将随着IT其他方面的发展而发展。以磁带为例，从在线存储到近线存储、备份到归档，数据中心技术也将随之发展。

数据中心将保留一些关键功能：其中一个功能将包含延迟关键数据库。有一些公司在云计算中查找数据库时遇到了不良响应(以及终用户投诉)，这些数据库迫使他们迁移回数据中心。然而，由于未来需要高度灵活的分布式数据和计算需求，数据中心将转变为指挥和控制功能。

实现灵活性

为了达到这种灵活性，必须摆脱现有的人工操作方法。现在是使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来提供高水平的自动化抽象来创建灵活的动态基础设施的时候了。。

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