PTTP普天泰平 19"英寸1U（96芯）24口LC型模块化高密度抽屉式光纤配线架

pttp普天泰平 19"英寸1u（96芯）24口lc型模块化高密度抽屉式光纤配线架

『pttp普天泰平|19″英寸机柜式光纤配线架|19″英寸机架式光缆终端盒|19″英寸抽拉式（抽屉式）光纤终端盒|otb壁挂式光纤盒』gp光缆终端盒|otb光纤终端盒|19英寸光纤配线架|19英寸光纤分线盒（4芯,8芯,12口,24口,48口光纤盒,尾纤型号：fc,sc,st,lc等型号众多）壁挂式,机架式,桌面式等光纤终端盒|光缆终端箱系列产品是光纤传输通信网络中终端配线的辅助设备,适用于室内光缆的直接和分歧接续,并对光纤接头起保护作用。光缆终端盒主要用于光缆终端的固定,光缆与尾纤的熔接及余纤的收容和保护。

（otb配线容量：12芯,24芯,48芯,72芯,96芯,144芯odf单元箱,尾纤型号：fc,sc,st,lc,单模/多模/千兆/万兆尾纤级别：pc网络级,upc电信级,apc广电级生产基地）

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otb,光缆终端盒主要用于光缆终端的固定,光缆与尾纤的熔接及余纤的收容和保护。光缆终端盒又叫,很多工程商也叫光缆盘纤盒,是在光缆敷设的终端保护光缆和尾纤熔接的盒子,主要用于室内光缆的直通力接和分支接续及光缆终端的固定,起到尾纤盘储和保护接头的作用。

gpx01系列机架式终端盒

gpx01系列机架式终端盒（滑轨式）是应用于光纤配线架或网络综合柜中的功能组件，集光纤熔接、配线、盘储于一体，采用19英寸标准安装，滑动导轨抽拉式结构，分为固定机架、滑动机框、适配器面板几部分，其中滑动机框上有熔接盘、绕线柱、适配器面板安装卡口，可整体拉出操作，使用维护方便。

规格参数

    产品系列  

    工作温度   

  环境湿度    

大气压力 

 标称工作波长 绝缘电阻耐电压插入损耗

回波损耗

产品标准

gzr系列

-40℃～+60℃

≤95%（+40℃时）

70kpa～106 kpa

850nm、1310nm、1550nm

箱体高压防护地与箱体绝缘，绝缘电阻＞1000mΩ/500v(dc)

箱体高压防护地与箱体间耐压＞3000v(dc)/5s不击穿、无飞弧

≤0.2db

pc型≥45db，upc型≥50db，apc型≥60db

其余性能指标遵循yd/t 778-2011 odf行业标准及相关行业标准要求

产品特点

冷轧钢板精制而成，表面静电粉末喷塑处理，美观大方

高密度，1u配线容量大可达48芯，2u可达96芯（双lc适配器）

抽屉式结构，使用维护操作方便

1u盒体三个适配器面板安装位，2u盒体六个适配器面板安装位；多种适配器面板可自由选择、调配，应用灵活，扩容、改造方便

通过选择不同的适配器面板，适用fc（d形）、sc、lc（单工和双工）、st等多种类型适配器

订货信息

名称

型号

外形尺寸

容量

（芯）

使用环境

备注

高×宽×深（mm）

19英寸机架式终端盒

（1u）

gzr-12sc

1u ×482 × 220

12

标准19英寸机架/机柜

配置2块6芯sc面板+1块空白板

gzr-12fc

12

配置2块6芯fc面板+1块空白板

gzr-12st

12

配置2块6芯st面板+1块空白板

gzr-24sc

24

配置3块8芯sc面板

gzr-24fc

24

配置3块8芯fc面板

gzr-24st

24

配置3块8芯st面板

gzr-24dlc

24

配置2块12芯双联lc面板

gzr-48dlc

48

配置3块16芯双联lc面板

19英寸机架式终端盒

（2u）

gzr-48sc

2u ×482 × 220

48

配置6块8芯sc面板

gzr-48fc

48

配置6块8芯fc面板

gzr-48st

48

配置6块8芯st面板

gzr-96dlc

96

配置6块16芯双联lc面板

数据中心需要大量能量才能正常运行，其中很大一部分能量用于冷却系统。如果我们牢记它们为整个互联网提供动力，那么很清楚为什么它们排放的二氧化碳与航空业一样多。

例如，典型的google搜索使用大约60w的灯泡点亮17秒钟所需的能量，因此产生的二氧化碳含量为0.2gr。如果听起来不算太多，请想象一下一天内有多少搜索。不用说，随着数据流量的增长，能耗有望翻倍。

google已通过引入ai来解决此问题，以合理有效地优化其数据中心的能源使用。借助这项智能技术，google设法将其数据中心冷却系统的能耗降低了40％。

ai能够学习和分析温度，测试流量并评估冷却设备。可以部署不同的智能传感器来发现能源效率低下的源并自主优化它们。

后，冷却系统将得到优化的事实将防止设备的磨损。

二、将减少停机时间

数据中心有时会断电，从而导致停机。这些事件在财务和用户体验方面的成本都可能很高–25％的全球企业服务器在每小时停机期间损失30万至40万美元。

为了防止出现这种情况，组织雇用了许多专业人员来监视和预测中断。

但是，这是一项复杂的任务，需要员工分析和解释不同的问题，以便能够确定问题的根源并预测中断。另一方面，ai可以跟踪许多参数，包括服务器性能，网络拥塞或磁盘利用率，并预测中断。

除此之外，由ai驱动的预测引擎还可以识别可能导致系统崩溃的故障区域。值得一提的是这项技术的自主性，因为ai不仅可以用来预测中断，而且可以用来预测可能受到中断影响的用户，并提出从中断中恢复的策略。