"Коммерческие региональные дата-центры (ЦОД) в РФ: сравнительный анализ тарифной политики на услугу Co-location"

Готовое маркетинговое исследование
"Коммерческие региональные дата-центры (ЦОД) в РФ: сравнительный анализ тарифной политики на услугу Co-location"
  • Дата выхода отчёта: 08 марта 2010 г.
  • География исследования: Россия
  • Период исследования: 2010 (актуализация по запросу)
  • Язык отчёта: Русский
  • Способ предоставления: электронный
  • Содержание

Содержание аналитического отчета
"Коммерческие региональные дата-центры (ЦОД) в РФ: сравнительный анализ тарифной политики на услугу Co-location"

Введение
1. Методология исследования
1.1. Основные термины и определения
1.2. Классификация и краткое описание услуг коммерческих дата-центров
1.3. Особенности методологии исследования
2. Исследование тарифной политики операторов коммерческих региональных дата-центров (ЦОД) по услуге Co-location
2.1. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Екатеринбурга по услуге Co-location
2.1.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Екатеринбурге
2.1.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Екатеринбурге
2.2. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Казани по услуге Co-location
2.2.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Казани
2.2.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Казани
2.3. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Краснодара по услуге Co-location
2.3.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Краснодаре
2.3.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Краснодаре
2.4. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Красноярска по услуге Co-location
2.4.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Красноярске
2.4.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Красноярске
2.5. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Нижнего Новгорода по услуге Co-location
2.5.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Нижнем Новгороде
2.5.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Нижнем Новгороде
2.6. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Новосибирска по услуге Co-location
2.6.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Новосибирске
2.6.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Новосибирске
2.7. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Самары по услуге Co-location
2.7.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Самаре
2.7.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Самаре
2.8. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Санкт-Петербурга по услуге Co-location
2.8.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Санкт-Петербурге
2.8.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Санкт-Петербурге
2.9. Исследование тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) Хабаровска по услуге Co-location
2.9.1. Обобщенные результаты сбора информации о тарифной политике операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в Хабаровске
2.9.2. Анализ тарифной политики по услуге Co-location в Хабаровске
2.10. Выводы по разделу 2
3. Обобщенная оценка тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в исследуемых городах РФ
3.1. Сравнительный анализ значений ежемесячных платежей за услугу Co-location
3.2. Сравнительный анализ значений установочных платежей за услугу Co-location
3.3. Сравнительный анализ тарифов на трафик
3.4. Сравнительный анализ тарифной политики операторов коммерческих дата-центров (ЦОД) в исследуемых городах РФ в 2008-2010 гг.
3.5. Выводы по разделу 3
Общие выводы и заключение
Используемые информационные источники

Приложение 1. "Информация о тарифах на услуги операторов коммерческих региональных дата-центров (ЦОД)"

 


Перечень таблиц

Таблица 2.1. Основные данные по рассмотренным в Отчете операторам дата-центров Екатеринбурга
Таблица 2.2. Структура тарифов коммерческих дата-центров Екатеринбурга по услуге Co-location
Таблица 2.3. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Екатеринбурга (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.4. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Екатеринбурга
Таблица 2.5. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Казани
Таблица 2.6. Структура тарифов коммерческих дата-центров Казани по услуге Co-location
Таблица 2.7. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Казани (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.8. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Казани
Таблица 2.9. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Кранодара
Таблица 2.10. Структура тарифов коммерческих дата-центров Краснодара по услуге Co-location
Таблица 2.11. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Краснодара (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.12. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Краснодара
Таблица 2.13. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центрам Красноярска
Таблица 2.14. Структура тарифов коммерческих дата-центров Красноярска по услуге Co-location
Таблица 2.15. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Красноярска (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.16. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Красноярска
Таблица 2.17. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Нижнего Новгорода
Таблица 2.18. Структура тарифов коммерческих дата-центров Нижнего Новгорода по услуге Co-location
Таблица 2.19. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Нижнего Новгорода (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.20. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Нижнего Новгорода
Таблица 2.21. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Новосибирска
Таблица 2.22. Структура тарифов коммерческих дата-центров Новосибирска по услуге Co-location
Таблица 2.23. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Новосибирска (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.24. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Новосибирска
Таблица 2.25. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Самары
Таблица 2.26. Структура тарифов коммерческих дата-центров Самары по услуге Co-location
Таблица 2.27. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Самары (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.28. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Самары
Таблица 2.29. Основные данные по рассмотренным в Отчете операторам дата-центров Санкт-Петербурга
Таблица 2.30. Структура тарифов коммерческих дата-центров Санкт-Петербурга по услуге Co-location
Таблица 2.31. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Санкт-Петербурга (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.32. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Санкт-Петербурга
Таблица 2.33. Основные данные по рассмотренным в отчете операторам дата-центров Хабаровска
Таблица 2.34. Структура тарифов коммерческих дата-центров Хабаровска по услуге Co-location
Таблица 2.35. Результаты расчета ежемесячного платежа за услугу Co-location для выбранных операторов дата-центров 1-го типа Хабаровска (на 01.03.2010 г., в порядке убывания величины платежа)
Таблица 2.36. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа для выбранных операторов дата-центров Хабаровска
Таблица 3.1. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа по услуге Co-location для выбранных операторов дата-центров по городам, руб./мес. с НДС
Таблица 3.2. Процентное соотношение стоимости размещения и оплаты трафика в ежемесячном платеже за услугу Co-location по городам
Таблица 3.3. Результаты обработки полученных выборок значений установочного платежа по услуге Co-location для выбранных операторов дата-центров по городам, руб. с НДС
Таблица 3.4. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений стоимости 1 Гб входящего трафика для выбранных операторов дата-центров по городам, руб. с НДС
Таблица 3.5. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений стоимости 1 Гб исходящего трафика для выбранных операторов дата-центров по городам, руб. с НДС
Таблица 3.6. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений ежемесячного платежа по услуге Co-location для выбранных операторов дата-центров по городам в 2008/2010 гг., руб./мес. с НДС
Таблица 3.7. Результаты проведенного анализа полученных выборок значений стоимости 1 Гб входящего трафика для выбранных операторов дата-центров по городам в 2008/2010 гг., руб. с НДС

Перечень рисунков

Рис. 2.1. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Екатеринбурге
Рис. 2.2. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Екатеринбурге
Рис. 2.3. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Екатеринбурге
Рис. 2.4. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Казани
Рис. 2.5. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Казани
Рис. 2.6. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Казани
Рис. 2.7. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Краснодаре
Рис. 2.8. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Краснодаре
Рис. 2.9. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Краснодаре
Рис. 2.10. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Красноярске
Рис. 2.11. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Санкт-Красноярске
Рис. 2.12. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Красноярске
Рис. 2.13. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Нижнем Новгороде
Рис. 2.14. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Санкт-Нижнем Новгороде
Рис. 2.15. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Нижнем Новгороде
Рис. 2.16. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Новосибирске
Рис. 2.17. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Новосибирске
Рис. 2.18. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Новосибирске
Рис. 2.19. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения исходящего трафика для услуги Co-location в Новосибирске
Рис. 2.20. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Самаре
Рис. 2.21. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Самаре
Рис. 2.22. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Самаре
Рис. 2.23. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Санкт-Петербурге
Рис. 2.24. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Санкт-Петербурге
Рис. 2.25. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location в Санкт-Петербурге
Рис. 2.26. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения исходящего трафика для услуги Co-location в Санкт-Петербурге
Рис. 2.27. Распределение размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location в Хабаровске
Рис. 2.28. Распределение размеров установочных платежей за услугу Co-location в Хабаровске
Рис. 2.29. Распределение размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика в Хабаровске
Рис. 3.1. Распределение средних размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location по городам
Рис. 3.2. Распределение средних размеров установочных платежей за услугу Co-location по городам
Рис. 3.3. Распределение средних размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location по городам
Рис. 3.4. Распределение средних размеров платежей за 1 Гб превышения исходящего трафика для услуги Co-location по городам
Рис. 3.5. Распределение средних размеров ежемесячных платежей за услугу Co-location по городам в 2008/2010 гг.
Рис. 3.6. Распределение средних размеров платежей за 1 Гб превышения входящего трафика для услуги Co-location по городам

Стоимость отчета:

Формат Рублей *, включая НДС 18%
Печатная версия 15 000
Электронная версия 18 000
Печатная + электронная версия 21 000

Исследования по теме «Маркетинговые исследования»

Обзоры по теме «Бизнес, финансы, страхование, маркетинг и реклама»

все обзоры
Исследование потенциала продаж в категориях и регионах для e-commerce
17.03.2026
Исследование потенциала продаж в категориях и регионах для e-commerce

В e-commerce рост во многом зависит от точности выбора — не в том смысле, нужно ли выходить в новую категорию или регион, а в том, куда именно, в какой последовательности и с какой моделью входа. Чтобы не терять деньги из-за ошибочных решений, принятых на основе интуиции или неверных данных, необходимо предварительно оценить потенциал продаж в тех продуктовых и географических сегментах, на которые вы хотите сделать основной акцент. Эта задача решается в рамках маркетингового исследование целевого рынка.

Исследование факторов выборов товара на маркетплейсах в 2026 году
13.03.2026
Исследование факторов выборов товара на маркетплейсах в 2026 году

При совершении покупок на маркетплейсах потребители видят в выдаче десятки и сотни похожих товаров, у которых примерно одинаковая цена, схожие характеристики, фотографии и описания. При этом один несколько таких товаров могут стабильно пользоваться спросом, а остальные — оставаться незамеченными. Чтобы именно ваше предложение оказалось в числе востребованных, нужно провести исследование и учесть весь комплекс факторов выбора товаров покупателями, в том числе и не самых очевидных.

Оптимизация стратегии B2B-продаж в e-commerce: как глубинные интервью помогают увеличить конверсию
05.03.2026
Оптимизация стратегии B2B-продаж в e-commerce: как глубинные интервью помогают увеличить конверсию

Современный B2B e-commerce — это уже не просто электронная витрина для демонстрации товаров. Сегодня это сложный механизм, где каждая сделка — результат согласованных усилий десятков людей из разных департаментов и множества всевозможных компромиссов и решений. Компании, которые полагаются исключительно на цифры из CRM и BI-систем, зачастую видят лишь верхушку айсберга. Настоящая глубина процесса принятия заказчиками решений о покупках остается невидимой — и именно здесь кроется огромный потенциал для роста. Глубинные интервью в B2B-продажах позволяют понять скрытую логику потребителей при выборе поставщиков и трансформировать эти знания в коммерческую стратегию. В условиях усиливающейся конкуренции именно понимание мотивов поведения клиентов становится главным фактором устойчивого роста.

Исследования спроса на масштабируемые e-commerce-решения: что бизнес ждет от платформ и интеграций
03.03.2026
Исследования спроса на масштабируемые e-commerce-решения: что бизнес ждет от платформ и интеграций

В 2025–2026 годах компании уже не обсуждают, нужен ли им e-commerce. Этот этап давно пройден. Теперь звучит другой вопрос: выдержит ли текущая платформа рост — ассортимента, каналов, интеграций, нагрузки, амбиций. Масштабируемость бизнеса в будущем закладывается уже сейчас через использование инструментов, обеспечивающих гибкость и возможности для расширения функционала при увеличении объемов продаж.

Сервис как конкурентное преимущество: исследование метрик NPS/CSAT по точкам контакта с клиентами
25.02.2026
Сервис как конкурентное преимущество: исследование метрик NPS/CSAT по точкам контакта с клиентами

Конкурировать в e-commerce только ценой становится все сложнее. Ассортимент у игроков похожий, логистика выровнена, промомеханики копируются быстро. В итоге реальным отличием становится не товар — а сервис и опыт клиента. Но здесь есть нюанс. Большинство компаний измеряют сервис «в среднем»: общие метрики NPS и CSAT. И получают цифру, которая вроде бы что-то показывает, но почти ничего не объясняет. Проблема в том, что клиентский опыт — это не одна точка, это цепочка контактов с компанией. И если не измерять ее поэтапно, управлять сервисом невозможно.

Исследование работы отдела продаж или пять признаков хорошего менеджера по продажам в ИЖС
17.02.2026
Исследование работы отдела продаж или пять признаков хорошего менеджера по продажам в ИЖС

В условиях высоких кредитных ставок, снижения покупательской способности и низких горизонтов планирования исследование эффективности работы отдела продаж в строительных компаниях, особенно в сегменте индивидуального жилищного строительства, становится одним из ключевых факторов успеха. Проведение таких исследований — это стратегическая инвестиция в развитие, которая окупается за счет трех факторов: увеличения объема продаж, повышения клиентской лояльности и ликвидации текучки кадров.

Анализ причин снижения продаж: сезонность, конкуренты, логистика или промо?
12.02.2026
Анализ причин снижения продаж: сезонность, конкуренты, логистика или промо?

Падение продаж в e-commerce почти никогда не происходит «просто так». Тем не менее на реакция бизнеса на него часто выглядит одинаково: усиливается промоактивность, увеличиваются скидки, перераспределяется бюджет — еще до того, как стало понятно, что именно сломалось. Проблема в том, что просадки в объемах реализации могут выглядеть одинаково в отчетах, но иметь принципиально разные причины: сезонность, действия конкурентов, логистические сбои или снижение эффективности промомеханик. Пока эти факторы не разделены, бизнес лечит симптомы, а не причину, и чтобы провести объективный анализ снижения продаж, нужны серьезные исследования.

Невидимые барьеры покупки на маркетплейсе: что мешает клиенту нажать кнопку «купить»
03.02.2026
Невидимые барьеры покупки на маркетплейсе: что мешает клиенту нажать кнопку «купить»

Вы видите стабильный трафик, лиды и добавления товаров в корзину, но заветный показатель конверсии в покупки не растет. Знакомая ситуация? В цифровой экономике классические модели ломаются: низкой цены и широкого ассортимента больше недостаточно — клиент стал сложнее. Его финальное «да» блокируют невидимые барьеры — страхи, сомнения и информационные пробелы, которые возникают в последние секунды перед решением.

Возвраты и рекламации в e-commerce: что показывают цифры и почему клиенты на самом деле возвращают товар
27.01.2026
Возвраты и рекламации в e-commerce: что показывают цифры и почему клиенты на самом деле возвращают товар

Возвраты и рекламации в e-commerce чаще всего воспринимаются как неизбежные издержки. Их считают, закладывают в P&L, оптимизируют логистику — и на этом останавливаются Проблема в том, что возврат — это всегда следствие, а не причина. И пока бизнес работает только с последствиями, деньги продолжают утекать.

Маркетинговые исследования на маркетплейсах: как качественная аналитика помогает выиграть битву за покупателей
22.01.2026
Маркетинговые исследования на маркетплейсах: как качественная аналитика помогает выиграть битву за покупателей

Маркетплейсы перестали быть просто каналом продаж. Сегодня это арена тотальной конкуренции, где решение о покупке принимается за секунды, а внимание покупателей — самый дефицитный ресурс. Покупатель, уставший от выбора, становится непредсказуемым. Он сканирует, а не читает, сравнивает, а не изучает, доверяет отзывам, а не красивым словам в описаниях. В этой среде интуиция и «опыт» продавца бессильны, нужна системная аналитика и глубокое понимание реального, а не предполагаемого, поведения. Такое понимание могут дать маркетинговые исследования вашей ниши на маркетплейсах.