Infrastruktura
- Linux i serwery
- Wirtualizacja
- Pamięć masowa
- Kopie zapasowe i odtwarzanie awaryjne
- Wysoka dostępność
WIDEBAND · Integrator systemów IT
Projektujemy i utrzymujemy systemy IT.
Serwery, sieci, bazy danych i oprogramowanie. Łączymy je, dbamy o ich działanie i rozwijamy wraz z potrzebami Twojej firmy.
WIDEBAND działa od 2014 roku. O nas Założyciel zajmuje się systemami i sieciami od 2001 roku — to ponad 25 lat doświadczenia.
Modułowe kontenery obliczeniowe dla AI.
Budujemy kontenery z serwerami i GPU do zadań AI na terenie farm fotowoltaicznych i wiatrowych.
Poznaj infrastrukturę AI
Panele PVKontener AITurbina wiatrowa
Na terenie farmy
Schemat lokalizacji kontenera obliczeniowego na farmie fotowoltaicznej lub wiatrowej.
SerweryModuły GPU
Wewnątrz modułu
Serwery i GPU zapewniają zasoby obliczeniowe do zadań AI.
Czym się zajmujemy
Infrastruktura, sieci i oprogramowanie — od architektury po codzienne utrzymanie.
Zobacz rozwiązaniaChmura
- Chmura publiczna
- Chmura prywatna
- Chmura hybrydowa
- Migracja do chmury
- Kubernetes / OpenShift
Sieci
- Prywatne sieci 5G (5G MPN)
- LAN / WAN
- VPN
- SD-WAN
- Zapory sieciowe
- Segmentacja sieci
- Sieci bezprzewodowe
- Edge
Oprogramowanie
- Aplikacje dedykowane
- Systemy backendowe
- API
- Integracje
- Automatyzacja
- Platformy wewnętrzne
Bazy danych i przechowywanie danych
- MySQL
- PostgreSQL
- Redis
- Buckety i magazyny obiektowe zgodne z S3
- Bazy wektorowe
- Kopie zapasowe i odtwarzanie
AI i modele językowe
- Publiczne API, w tym OpenRouter
- Lokalne wdrożenia LLM
- Prywatna inferencja
- Trenowanie i dostrajanie modeli
- Integracja z aplikacjami
Bezpieczeństwo
- Wzmacnianie zabezpieczeń infrastruktury
- IAM
- Bezpieczeństwo sieci
- Monitoring
- Kopie zapasowe
- Architektura bezpieczeństwa
Utrzymanie
- Zarządzanie infrastrukturą
- Monitoring
- Reagowanie na incydenty
- Zarządzanie aktualizacjami
- Planowanie zasobów
- Cykl życia infrastruktury
WIDEBAND Lab
Modele językowe w chmurze lub na własnych serwerach.
We własnym labie testujemy integracje LLM, lokalne wdrożenia i metody trenowania modeli. Sprawdzamy jakość odpowiedzi, zapotrzebowanie na zasoby i przepływ danych, zanim wybierzemy sposób uruchomienia produkcyjnego. Niezależnie od tego, czy korzystasz z publicznego API, takiego jak OpenRouter, czy utrzymujesz model we własnej infrastrukturze, łączymy go z potrzebnymi aplikacjami i procesami.
Poznaj wdrożenia AI i LLMPorozmawiajmy o Twoim projekcie.
Opisz swoje systemy i to, co chcesz zmienić.