Продукти | Forthreal

Програмне забезпечення, що посилює сучасну інфраструктуру

Готове до використання програмне забезпечення для автоматизації, моделювання інфраструктури та керування IoT-процесами — спеціально створене для поєднання фізичного та цифрового світів у бізнесах із розвиненою інфраструктурою.

MeteringApp

MeteringApp — це система автоматизованого управління обладнанням, розроблена для бізнесів з інфраструктурною складовою, яким необхідна потужна підтримка прийняття рішень. Система побудована на гнучкій мікросервісній архітектурі, що дозволяє створювати віртуальні моделі пристроїв та налаштовувати обмін даними як із зовнішніми системами, так і з фізичним обладнанням.

Модуль обробки даних підтримує побудову модульних, ланцюгових оброблювальних сценаріїв, які можна впроваджувати під час виконання у вигляді окремих JAR-пакетів — без змін основного коду системи. Комплект MeteringApp також включає програмні компоненти польового рівня для інтеграції з обладнанням безпосередньо на місці його встановлення.

Окрім візуалізації та керування, платформа підтримує створення кабінетів користувачів, адаптованих до конкретних операційних потреб. MeteringApp впроваджується нашою командою як індивідуально налаштовуване проєктне рішення, що гарантує відповідність інфраструктурі та цілям кожного клієнта.

NetworkModeller

NetworkModeller — це desktop застосунок, розроблений нашою командою для надання потужного, але зручного у використанні інструментарію для побудови мережевих моделей. Продукт дозволяє легко проєктувати складні мережеві топології за допомогою інтуїтивного інтерфейсу з підтримкою drag-and-drop.

З NetworkModeller ви можете створювати детальні моделі мережевого обладнання, включно з інтерфейсами, модульними розширеннями, блоками живлення та логічними зонами. Можна створювати з’єднання між інтерфейсами для побудови повної та точної мережевої топології.

Отриману топологію можна зберегти у зрозумілому форматі YAML — для зручного зберігання, обміну та подальшої візуалізації. Крім того, створені конфігурації можуть бути використані як вхідні дані для систем підтримки прийняття рішень, що працюють на основі штучного інтелекту.