Утилизация диска что это

Обновлено: 07.07.2024

Производительность — главный показатель работоспособности системы. Не обладая необходимой производительностью, она не способна выполнять возложенные на нее задачи. И примеров тому можно привести массу: невозможность своевременно отреагировать на изменение конъюнктуры рынка из-за задержки аналитической обработки данных (OLAP), отказ в обслуживании клиента из-за перегрузки системы (процессинг), срыв сроков поставок (ERP) или подачи отчетов в фискальные органы и т. д. В результате сроки выполнения бизнес-задач могут оказаться сорванными, что в конечном итоге приведет к финансовым потерям компании.

На снижение производительности влияют многие факторы: от выхода из строя компонентов вычислительных средств до ошибки в проектировании. Однако, даже если система хорошо спроектирована, ее производительность может перестать удовлетворять требованиям бизнеса в случае их изменения: например, когда происходит незапланированный рост числа пользователей или объемов данных, появляются новые задачи и т. п.

Чтобы падение производительности не стало неприятным сюрпризом, ее уровень надо постоянно отслеживать и корректировать. Сделать это помогает методика управления уровнем сервиса (Service Level Management, SLM), следование которой позволяет держать в заданных рамках все показатели — не только производительности, но и готовности информационных сервисов ИС.

В соответствии с данной методикой (см. Рисунок 1), необходимо определить, какие показатели производительности должна иметь вычислительная система, как их измерять и каким образом полученные данные отражают реальную картину. Для решения проблемы снижения производительности необходимо предпринять адекватные меры по ее устранению. Приобретение более мощного оборудования не является панацеей от всех бед. Во многих случаях помогает оптимизация системы, но рецептов на все случаи жизни не существует.

Вопросы выбора показателей производительности системы, их измерения и анализа полученных данных рассматриваются далее на примере платформы SPARC/Solaris. В заключение статьи приводится ряд рекомендаций по оптимизации ОС Solaris для повышения производительности при работе с СУБД Oracle.

КАКИХ ЦЕЛЕЙ ХОЧЕТСЯ ДОСТИЧЬ

С момента появления вычислительной техники пользователи хотят, чтобы компьютеры работали быстрее. Но всегда ли нужно идти у них на поводу? Если сервер способен обработать 10 тыс. транзакций в секунду, много это или мало? На первый взгляд для банка, у которого всего 10 тыс. клиентов, такая производительность более чем достаточна, а для оператора мобильной связи с тем же числом абонентов вроде бы маловата. Однако если в банке одновременно с интерактивным обслуживанием клиентов сотня экспертов выполняет сложные аналитические задачи с использованием тех же финансовых транзакций, то сервер автоматизированной банковской системы (АБС) может не успеть выполнить запрос на обслуживание важного клиента, что грозит потерей денег — клиент предъявит иск или просто откажется от услуг банка. Напротив, если сервер биллинговой системы оператора мобильной связи не успеет обработать детальную запись о звонке абонента (Call Detailed Record, CDR), то он имеет возможность сделать это в следующую итерацию, поскольку коммутаторы сети мобильной связи обычно хранят CDR некоторое время.

Итак, 10 тыс. транзакций в секунду — это много или мало? Ответ зависит от того, выполнение каких задач возложено на сервер и какие требования при этом предъявляются. Например, в случае АБС банка сервер должен выполнить запрос клиента на осуществление финансовой транзакции не более чем за 30 с, а для биллинговой системы оператора мобильной связи требование может выглядеть иначе — сервер должен суметь обработать за 1 мин не менее 5000 CDR.

Если требования изначально не определены, то измерение производительности системы становится бессмысленным занятием. Требования обычно фиксируются в соглашении об уровне обслуживания (Service Level Agreement, SLA). SLA — это полноценный контракт между провайдером услуг и потребителем, который в наших примерах может быть заключен между службой ИТ банка и руководством банка, отделом эксплуатации биллинговой системы и службой биллинга. Он необходим для оценки уровня услуг ИТ и обеспечения управления этим уровнем. Как правило, SLA оговаривает такие параметры, как коэффициент готовности услуги (доступность), нормативы устранения сбоев, а также показатели производительности (Key Performance Indicator, KPI).

Зафиксированные в SLA требования (Service Level Objective, SLO) говорят о том, какую производительность системы необходимо поддерживать, а KPI позволяют установить, что производительность системы находится на должном уровне. (SLO для АБС банка и биллинговой системы уже были сформулированы выше.) Кроме того, в SLO указывают, как учитывается время обработки: в частности, для финансовых транзакций — это может быть интервал времени между отправкой запроса на выполнение транзакции и получением визуального подтверждения его выполнения. Для АБС банка KPI могут быть сформулированы как доля транзакций, время обработки которых превышает определенный порог, например 28 с. Если количество подобных финансовых транзакций вышло за заданный порог, например 5%, то можно говорить о падении производительности системы и следует принять меры к ликвидации данной ситуации. Для биллинговой системы KPI формулируются проще — как минимальное число CDR, обрабатываемых за 1 мин.

ЧТО ИЗМЕРЯТЬ?

К сожалению, использование KPI позволяет только фиксировать факт снижения производительности, но не раскрывает причины происходящего. На практике производительность грамотно спроектированной системы не должна падать при отсутствии каких-либо существенных изменений во внешних условиях функционирования, отказов оборудования или неумелого вмешательства администраторов в ее работу. Как правило, системы проектируются с запасом производительности и масштабируемости на случай увеличения нагрузок вследствие прироста объемов обрабатываемых данных и числа пользователей. Незапланированное резкое увеличение числа пользователей (в частности, в результате создания нового подразделения) или появление новых задач является существенным изменением внешних условий функционирования. Поэтому, если система стала медленнее работать, прежде всего надо выяснить, какие случились перемены. Как уже было отмечено, обычно KPI не позволяют определить, что могло повлиять на нормальную работу системы.

Кроме того, измерение параметров KPI не всегда возможно или удобно осуществлять в том виде, в каком они заданы в SLA. Обычно значение KPI зависит от производительности множества компонентов системы: сети, прикладного программного обеспечения и сервера. У каждого из данных компонентов существуют индикаторы производительности. Для сервера такими индикаторами служат загруженность процессорных мощностей, используемый объем оперативной памяти, число выполняемых процессов и др. KPI являются интегральным показателем, и зачастую формулу их расчета невозможно вывести из индикаторов производительности отдельных компонентов системы, особенно если последняя состоит из большого числа серверов, сетевых коммутаторов, дисковых массивов, коммутаторов Fibre Channel и т. д. В таком случае измеряют показатели производительности компонентов работающей системы, когда она обеспечивает требуемую производительность. Полученные значения используют как базовые (baseline) для сравнения с текущими показателями производительности компонентов при дальнейших контрольных замерах. Если конфигурация системы изменяется или претерпевает модернизацию, то определение базовых значений производится вновь.

Вместе с тем, открытым остается вопрос: какие показатели производительности отнести к базовым? Все измеряемые показатели попадают в одну из четырех категорий: производительность, время отклика/обслуживания, длина очереди и утилизация.

Производительность (throughput) — это объем работы, который может быть выполнен за указанный промежуток времени. Число транзакций в секунду, осуществляемых системой управления базами данных (СУБД), является одним из примеров единицы измерения производительности. Максимальная производительность — объем выполненной работы за указанный промежуток времени при 100-процентной загруженности ресурсов системы. Иногда производительность путают с пропускной способностью. Пропускная способность (bandwidth) — это максимальная теоретически достижимая скорость без учета накладных расходов (overhead). Например, у шины Fast Wide SCSI пропускная способность составляет 20 Мбайт/с, а максимальная производительность — 16 Мбайт/с вследствие накладных расходов на протокол SCSI.

Время отклика (response time) — время, которое необходимо для завершения той или иной работы, например выполнения транзакции СУБД. Латентность является синонимом, но обычно используется как характеристика протоколов.

Время обслуживания (service time) — время, затрачиваемое на выполнение запроса, оно отсчитывается с момента достижения запросом начала очереди. Если система свободна и, следовательно, длина очереди запросов равна нулю, то время отклика равно времени обслуживания.

Длина очереди (queue length) — число запросов, ожидающих обслуживания. Длинные очереди увеличивают время отклика, но не влияют на время обслуживания.

Утилизация (utilization) — процент ресурсов системы, необходимых для выполнения работы, например процент времени использования процессора от общего времени работы системы.

Приведенные показатели связаны следующими формулами:

service time = utilization/throughput

queue length = throughput * response time

Процесс анализа показателей производительности рассмотрим на примере платформы SPARC/Solaris. В ядре операционной системы в специальных счетчиках накапливается статистика о работе компонентов системы. Для отображения статистики функционирования различных компонентов сервера и операционной системы платформы SPARC/Solaris используются следующие команды:

/usr/bin/vmstat — статистика об использовании виртуальной памяти, обмене страниц физической памяти с диском (paging) и обобщенные показатели загрузки процессоров; /usr/bin/mpstat — детальная статистика о загрузке процессоров; /usr/bin/iostat — статистика о подсистеме дискового ввода/вывода и NFS; /usr/bin/netstat — статистика о работе сетевых интерфейсов.

В других системах UNIX, берущих свое начало от AT&T System V, для отображения статистики служат аналогичные команды. Так, в HP-UX 11i v1 — это vmstat, mpstat, iostat, netstat, причем они отображают практически ту же информацию, что и команды ОС Solaris. Однако методика анализа их результатов для ОС Solaris и для HP-UX различна в связи с отличиями во внутренних структурах указанных ОС.

Если значения в колонке idl постоянно близки к нулю, значит, серверу не хватает процессорной мощности для выполнения задач. Обратное не всегда верно. Время, которое процессор тратит на обработку прерываний сетевого ввода/вывода (и ряда других), учитывается как idl, поскольку приоритет таких прерываний выше, чем приоритет прерываний таймера сбора статистики. В результате якобы бездействующий сервер (высокие значения idl) в действительности может быть занят обработкой сетевого трафика. Помимо описанной возможен и ряд других подобных ситуаций, когда необходимо учитывать значения приведенных показателей в комплексе, что отражено в Таблице 1. На Листинге 2 видно, что сложная вычислительная задача (idl=0) не мешает серверу справляться с нагрузкой — все остальные параметры в норме.

Аналогично командам vmstat и mpstat, внимания заслуживает только часть показателей, выдаваемых командой iostat (см. Листинг 3). К ним относятся:

kr/s - число килобайт, прочитанных с диска за секунду; kw/s - число килобайт, записанных на диск за секунду; wait - число запросов ввода/вывода, ожидающих обслуживания; wsvc_t - среднее время ожидания в очереди на обслуживание (в миллисекундах); asvc_t - среднее время обслуживания запроса на ввод/вывод (в миллисекундах).

К сожалению, встроенная в Solaris команда netstat выдает очень ограниченный набор информации (см. Листинг 4), на основании которой можно было бы сделать адекватные выводы о проблемах с производительностью сети. Нужно обратить внимание лишь на то, чтобы число ошибок (errs) и коллизий (colls) было близко или равнялось нулю.

Применение рассмотренных выше команд удобно при анализе функционирования одного-единственного сервера. Если же необходимо контролировать работу нескольких серверов и своевременно выявлять неполадки, то лучше воспользоваться развитыми средствами, в частности коммерческими пакетами Sun Management Center, HP OpenView или BMC PATROL.

Перечисленные продукты имеют развитый механизм задания правил, на основе которых они сообщают администратору о проблеме с производительностью (и не только) на контролируемых серверах. Детальное рассмотрение указанных продуктов выходит за рамки этой статьи.

Практический опыт создания и эксплуатации систем показывает, что наибольший выигрыш можно получить путем оптимизации не настроек сервера, а приложения. К сожалению, в силу ряда причин это не всегда возможно (например, из-за отсутствия исходного кода), поэтому еще одной точкой приложения усилий является оптимизация настроек такого программного обеспечения, как СУБД Oracle.

Но прежде, чем заниматься настройками, необходимо проанализировать статистику работы СУБД. С этой целью в Oracle используются специальные системные виды (View), названия которых начинаются с v$. Эти объекты представляют внутренние структуры Oracle, где накапливается статистика. Процесс накопления статистики должен быть включен, например, с помощью команды:

alter system set timed_statistics = true;

Для облегчения получения статистики в поставку Oracle входят два сценария: utlbstat.sql и utlestat.sql. Запуск utlbstat.sql инициализирует процесс сбора статистики и создания отчета, по окончании определенного промежутка времени необходимо запустить сценарий utlestat.sql, чтобы сгенерировать отчет о работе СУБД за этот период. Результат будет помещен в файл report.txt.

ЧТО ПРЕДПРИНЯТЬ?

Как уже отмечалось вначале, рецептов по оптимизации системы на все случаи жизни не существует. К универсальным советам можно отнести только следующие очевидные рекомендации.

Лучшее - враг хорошего. Если производительность системы удовлетворяет вашим потребностям, не пытайтесь "выжать" из нее большее.
Статистику производительности системы следует вести как средствами ОС (либо описанными выше, либо другими), так и средствами СУБД (или других приложений).
Когда система вышла на рабочий режим эксплуатации, функционирует под стандартной нагрузкой и ее производительность удовлетворяет потребностям предприятия, следует произвести измерение базовых показателей - запротоколировать статистику текущей работы системы, чтобы было с чем сравнивать, когда возникнут проблемы с производительностью.

Относительно оптимизации производительности СУБД Oracle под управлением ОС Solaris можно дать следующие общие рекомендации.

Переключение процессора с выполнения одного процесса на другой ведет к дополнительным нежелательным задержкам. Чтобы процессы Oracle не конкурировали между собой и с другими процессами, в многопроцессорной системе рекомендуется назначить им конкретные процессоров или группу процессоров, посредством команды pbind или psrset. Для более гибкого распределения вычислительных ресурсов сервера между процессами и управления ими рекомендуется воспользоваться программным средством Resource Manager, входящим в состав Solaris 9 OE.

Определенную часть отходов составляют жесткие диски, которые перерабатывать весьма сложно. Но благодаря новым технологиям в продаже вскоре могут появиться (вернее, уже появляются) накопители с восстановленными магнитами.

Так, во второй половине прошлого года корпорация Google получила на тестирование шесть HDD, произведенных компанией Seagate. Магниты в этих дисках были не новыми, их сняли с утилизированных накопителей, как просто закончивших свой срок службы, так и вышедших из строя. К слову, все эти диски были списаны из дата-центра Google.

Как оказалось (в принципе, удивляться здесь не приходится), диски работают отлично, не хуже, чем устройства, изготовленные из новых материалов. Технология переработки HDD была разработана нидерландской компанией Teleplan. Процесс весьма трудоемкий. Сначала диски помещаются в комнату с минимальным уровнем запыленности, где их разбирают, причем вручную. Из дисков извлекаются магниты и отправляются в Seagate. Далее компания их устанавливает в новые накопители, правда, лишь в том случае, если магниты еще можно использовать (т.е. их извлекли не из слишком уж устаревших морально устройств).

К сожалению, из-за трудоемкости процесса масштабировать утилизацию дисков сложно, если учесть, сколько времени, усилий и финансов используется для этого, то вполне вероятно, что просто новые диски выпускать дешевле. А проблема с HDD более чем актуальна — лишь в США каждый год списывают более 20 млн жестких дисков. Это огромная куча электронных отходов.

Один из пилотных проектов iNEMI включает удаление всей сборки стека головок, а также верхнего и нижнего магнитов. Источник: iNEMI

Правда, есть и альтернатива методу, предложенному Teleplan. Группа исследователей из Окриджской национальной лаборатории по атомной энергии предложила новый метод извлечения редкоземельных магнитов из дисков для повторного использования этих материалов. И это, к слову, полностью соответствует стратегии, разработанной Министерством энергетики США. Ведомство заявляет, что повторное использование редкоземельных элементов является первой линией обороны в деле защиты национальной безопасности.

В лаборатории смогли выяснить, что в большинстве моделей дисков магниты расположены в левом нижнем углу накопителя. Так что для того, чтобы быстро получить магниты, нужно просто отрубить у HDD угол, таким образом, чтобы оставался еще определенный запас по длине (чтобы не повредить сами магниты).

После этого отрубленные элементы нагреваются до определенной температуры в специальной печи. Делается это для того, чтобы магниты потеряли свои магнитные свойства и легко отделялись. Предложенная методика позволяет обрабатывать в день до 7200 дисков. Извлеченные магниты могут использоваться вторично после восстановления магнитных свойств. Но их также без проблем можно пускать на переработку — и не только для изготовления новых магнитов, но и для получения редкоземельных элементов, необходимых для многих сфер науки и техники.

Редкоземельные оксиды извлекаются из магнитов, извлеченных из утилизированных жестких дисках, а затем формуются в металлические слитки, которые впоследствии преобразуются в постоянные магниты.

Извлеченное сырье перерабатывается путем измельчения (буквально в пыль). Далее из полученного субстрата извлекается магнитная фракция. Все это превращается в оксидный порошок, который служит исходным сырьем для создания новых магнитов. Urban Mining Company и производит магниты, которые используются не только в IT, но и других сферах, включая машиностроение. Стратегию использования вторичных материалов, как и говорилось выше, реализует Министерство энергетики США.

Редкая программа может обойтись без использования динамических структур данных, таких как списки, деревья, массивы переменной длины, графы. Заранее предусмотреть и разместить эти данные в памяти невозможно, поэтому программы запрашивают память для данных динамически, по мере необходимости.

Когда потребность в данных отпадает, содержащая их память должна быть утилизирована, т. е. возвращена системе для повторного использования. Существуют различные модели утилизации динамической памяти, из которых широкое практическое применение получили следующие:

Выбор модели критически влияет на надежность, безопасность, производительность и ресурсоемкость как отдельно взятой программы, так и всей системы в целом. В этой статье рассматриваются достоинства и недостатки вышеперечисленных моделей утилизации динамической памяти, чтобы помочь разработчикам систем сделать правильный выбор.

Модель с ручным освобождением памяти

Это наиболее распространенная модель. В распоряжении программиста есть две процедуры или два оператора, с помощью которых он может соответственно запрашивать и освобождать участки (блоки) памяти. В языке программирования Cи для этой цели служат соответственно процедуры malloc и free, а в языке C++ — операторы new и delete. Эти операторы мощнее упомянутых процедур, они позволяют создавать и уничтожать объекты в динамической памяти, поэтому в статье речь пойдет о них.

В модели с ручным освобождением памяти система не следит за наличием или отсутствием ссылок на объекты. Программист должен сам заботиться об уничтожении ненужных объектов и о возвращении их памяти системе.

Когда программа создает объект оператором new, менеджер памяти просматривает список имеющихся свободных блоков памяти в поисках блока, подходящего по размеру. Как только такой блок найден, он изымается из списка свободных блоков и его адрес возвращается программе. После уничтожения программой объекта менеджер памяти добавляет освобожденную память в список свободных блоков.

Обычно список свободных блоков является двусвязным и хранится внутри свободной памяти. Перед добавлением в него освобождаемого блока памяти система выполняет дефрагментацию, сливая смежные свободные блоки в один.

Достоинство такой модели в ее детерминизме — временные задержки на выделение и освобождение памяти заранее предсказуемы. Кроме того, если при создании и уничтожении объектов выполняются подпрограммы инициализации и очистки, то порядок работы этих подпрограмм и связанные с этим накладные расходы тоже предсказуемы.

Еще один недостаток модели состоит в том, что при интенсивном выделении и освобождении памяти, как правило, возникает сильная фрагментация — выделенные блоки памяти перемежаются занятыми блоками. В результате может наступить момент, когда суммарный объем свободной памяти очень велик, но сплошного участка нужного размера нет. При этом выполнить дефрагментацию невозможно, поскольку созданные объекты нельзя перемещать в адресном простран-стве программы (ведь неизвестно, где в программе имеются ссылки на эти объекты, а значит, ссылки невозможно правильно корректировать).

Модель со счетчиком ссылок

Анализируя проблемы модели с ручным освобождением памяти, легко прийти к заключению, что для надежной работы с памятью нужно уничтожать объект лишь тогда, когда пропадают все ссылки на него. Стремление сделать уничтожение объектов автоматическим, причем в рамках существующих языков программирования, породило модель утилизации памяти на основе счетчика ссылок.

Модель со счетчиком ссылок широко применяется в технологии COM, во многих системных библиотеках и языках программирования. Она часто реализуется как надстройка над уже рассмотренной моделью с ручным освобождением памяти.

Увеличение и уменьшение счетчика ссылок выполняется с помощью двух специальных методов объекта, в технологии COM называемых AddRef и Release. Метод AddRef вызывается при любом копировании ссылки, а также при ее передаче в качестве параметра подпрограммы. Метод Release вызывается при пропадании или обнулении ссылки, например, в результате выхода программы за область видимости ссылки или при завершении подпрограммы, в которую ссылка была передана в качестве параметра.

В зависимости от языка программирования за вставку в код вызовов методов AddRef и Release отвечает либо компилятор, либо макроподстановка (шаблон) системной библиотеки, либо сам программист.

Модель с иерархией владения

Анализ структуры многих программ показывает, что динамические объекты часто объединяются в иерархию. Например, в программах с графическим пользовательским интерфейсом главный объект управления программой содержит в себе объекты окон, а те в свою очередь содержат объекты панелей и кнопок. Отношением подчиненности могут быть связаны не только объекты пользовательского интерфейса, но и любые данные в программе. Используя эту особенность, можно реализовать модель утилизации памяти, которая будет существенно более надежной, чем предыдущие.

Объект можно уничтожить принудительно, даже если у него есть владелец. При этом объект либо изымается из списка подчиненных объектов своего владельца, либо помечается как уничтоженный для предотвращения повторного уничтожения.

Объект может быть создан без владельца, и тогда он требует явного уничтожения. Модель управления временем жизни объектов без владельца ничем не отличается от уже рассмотренной модели с ручным освобождением памяти.

Модель с иерархией владения применяется во многих графических библиотеках и средах визуального программирования (для управления компонентами), она успешно использовалась авторами этой статьи для управления объектами в САПР СБИС.

Модель с иерархией владения иногда совмещается с моделью на основе счетчиков ссылок. Такая гибридная модель используется, например, в новейшей технологии драйверов для ОС Windows [1].

Для решения проблем этого метода программистам было предписано делать следующее: 1) определять в объекте булевский флаг, позволяющий выяснить, работал ли в объекте код завершения; 2) блокировать объект внутри метода Dispose на время работы кода завершения; 3) игнорировать повторные вызовы метода Dispose, проверяя упомянутый булевский флаг; 4) в начале public-методов проверять, находится ли объект уже в завершенном состоянии, и если это так, то создавать исключение класса ObjectDisposedException.

Выделение динамической памяти выполняется оператором/процедурой new (это действие считается элементарным в системе). Выделенная память автоматически инициализируется нулями и всегда привязывается к типу созданного в памяти объекта.

Главный вопрос, который пока остается открытым, — можно ли реализовать эту модель программно, чтобы она эффективно работала для популярных аппаратных архитектур, в которых нет тегирования памяти. Подумаем, каким образом этого можно достичь.

Заключение

Носители информации в современном мире развиваются достаточно быстро. Старые методы хранения данных уже неактуальны, они уступили место новым решениям с большей производительностью и скоростью работы. На предприятиях в России до сих пор хранятся и даже иногда используются компакт-диски. Это неэффективный и неудобный носитель, который сегодня полностью заменен стираемыми и многоразовыми видами памяти. Услуга утилизации компакт-дисков и других старых носителей становится все более актуальной.

По закону это необходимо

Услуги

Когда нужно утилизировать диски?

Выбрасывать эти материалы на свалку нельзя. При их производстве использовались токсичные средства, пластик, полимерные соединения. Разлагаются такие материалы в открытой природе не менее 30-40 лет. Все это время изделие будет наносить непоправимый ущерб природе, убивать живые организмы, менять картину экосистемы местности. Это недопустимо, особенно сегодня, когда мы должны ответственно подходить к вопросу сохранения экологии.

Переработка проводится с учетом таких особенностей:

извлечение из состава металлизированных материалов, алюминия;
отдельная переработка пластика с его измельчением и вторичным использованием;
удаление красящих материалов на поверхности, нейтрализация материалов;
отдельная переработка всех полученных веществ, поиск вторичных сфер использования.

Утилизация CD-дисков проходит в несколько этапов. Это сложный процесс, который могут проводить только специализированные предприятия. Попадание веществ на полигон без предварительной переработки недопустимо. В составе простого диска содержится несколько видов токсичных и опасных соединений, которые станут вредоносными для окружающей среды.

Старые жесткие диски – выгодная переработка

Электронный мусор стал одной из важных проблем текущего времени. Скоростное обновление компьютеров приводит к тому, что старые комплектующие оказываются на свалках. Важно проводить утилизацию жестких дисков, так как в их составе присутствуют платы, металлические и пластиковые детали, прочие материалы. Электроника крайне опасна для природы, несколько десятков лет она будет загрязнять экологию.

При утилизации используют такие методы:

разборка корпуса и извлечение алюминиевых деталей для последующего вторичного применения;
сортировка материалов на пластик, металл, а также другие компоненты для переработки;
отправка материалов на вторичное использование, если это возможно;
отдельное уничтожение всех веществ, которые нельзя использовать повторно в промышленности;
отправка остаточного продукта (в небольшом количестве) на полигоны ТБО.

Современное предприятие не может обойтись без качественной вычислительной техники. В это понятие входят различные устройства, которые применяются для офисных задач, контроля работы оборудования, сбора и хранения информации, обмена данными в сети. Оргтехника необходима на каждом производственном этапе. Изделия устаревают и ломаются, поэтому утилизация средств вычислительной техники остается востребованной услугой.

По закону это необходимо

Услуги

Какие устройства необходимо утилизировать?

Предприятия в России не имеют права списывать и выбрасывать оборудование на свалку. Если рабочие средства можно продать или передать другой организации, то вышедшее из строя оборудования можно только списать на утилизацию. После списания необходимо заключить договор с лицензированной компанией для последующей переработки оборудования.

Под это требование подпадают различные средства:

компьютеры, включая ноутбуки, планшетные устройства;
счетное оборудование электронного типа любых видов;
оргтехника, которая использовалась для обмена данными;
блоки управления оборудованием, серверные устройства;
аксессуары для вычислительных машин.

Чтобы утилизация вычислительной техники прошла по правилам и законным требованиям, необходимо правильное обращение с материалами. Просто захоронение на полигонах не подходит, так как этот подход устарел и несет серьезную угрозу экологии. Важно применить современные методы уничтожения отходов, которые подразумевают переработку без остатка.

Этапы утилизационных работ

Вывоз и обработку старой техники выполняют специалисты лицензированной компании. Важно учитывать требования по временному хранению отходов на территории предприятия. Сотрудники вывозят устройства на специальную площадку, где производят разборку на детали. Составляющие элементы сортируются по типам материалов для дальнейшей переработки.

Далее следуют процессы утилизации:

металлические части применяются в качестве вторичного сырья;
пластик измельчается и передается производителям для переработки в другие изделия;
электронные платы проходят специальную обработку, с них сплавляется металл;
если среди материалов присутствуют опасные вещества, проводится их нейтрализация.

Обезвреживание – важный момент утилизации оборудования. На этом этапе вредные вещества перерабатываются и преобразуются, чтобы не принести вред природе. На полигонах могут размещаться только обработанные материалы, которые не несут никакой опасности для окружающей среды. Такая утилизация средств вычислительной техники позволит улучшить состояние экологии.

Читайте также: