 |
«Мастертел»: эксклюзивный пример для подражания
Ведущий оператор связи «Мастертел» сообщает о переходе к финальной фазе резервирования крупнейших центров обработки данных Москвы с точки зрения кабельного хозяйства. Эти действия позволят поднять планку обслуживания клиентов на качественно новый уровень. Так, двумя независимыми кабельными трассами к волоконно-оптической сети «Мастер-Коннект» были присоединены крупнейшие коммерческие ЦОД столицы. В рамках реализации данной программы, «Мастертел» стал единственным оператором, который обеспечил резервирование дата-центров на территории ОАО «НИЦЭВТ» (Варшавское шоссе, д. 125), построив там собственный альтернативный кабельный ввод. В «НИЦЭВТ» находится четыре крупных дата-центра: «СТЕК-телеком»/«М1», «Ай-Теко», «Одноклассники» и «Mail.ru», которым телекоммуникационный провайдер предоставляет в аренду собственную сеть «Мастер-Коннект». Технологические решения от компании «Мастертел» отличают широкая пропускная способность арендуемых каналов с резервом емкости, а также их высокая безопасность. Благодаря этому обеспечивается надежность коммуникационного моста и стабильная работа сетевой инфраструктуры клиентов компании. Подтверждением технологического совершенства «Мастертел» стала реализация проекта для банка «Тинькофф-кредитные системы», который воспользовался уникальной услугой компании и с помощью волоконно-оптической сети «Мастер-Коннект» соединил полностью независимыми маршрутами свои сервера в ЦОД «М1» и «DataSpace» не только в пределах Москвы, но и внутри самих дата-центров. «Мы предлагаем нашим клиентам решения, направленные на развитие и рост эффективности бизнеса. На сегодняшний день кроме нас ни один другой оператор связи не обладает двумя вводами на площадках «НИЦЭВТ» и «DataSpace». Это наш эксклюзив. Но для «Мастертел» нестандартные услуги связи – норма, поэтому мы стремимся реализовать подобные решения так, чтобы они были достойны повторения», - поделился генеральный директор компании «Мастертел» Виталий Езопов.
Контактное лицо: Смирнова Наталья
Компания: Мастертел
Добавлен: 04:42, 23.04.2013
Количество просмотров: 698
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия628 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия618 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия696 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |