 |
ЛанКей расширил серебряное партнерство с HP специализацией Silver Storage Specialist
Серебряный партнерский статус HP со специализацией Silver Storage Specialist подтверждает высокую профессиональную компетенцию системного интегратора ЛанКей в области построения виртуальных инфраструктур и консолидации хранилищ.
В рамках реализации активной политики по развитию компании и укреплению партнерских отношений с ведущими производителями оборудования и программного обеспечения, ЛанКей в очередной раз подтвердил статус серебряного партнера HP. Получение компетенции Silver Storage Specialist гарантирует заказчикам, что ЛанКей обладает необходимой квалификацией для консолидации систем хранения данных, развертывания виртуальных инфраструктур, модернизации приложений и внедрения решений для защиты бизнеса.
В рамках продуктивного сотрудничества с HP, ЛанКей защитил статус HP Silver Partner на 2015 год в следующих специализациях: HP Silver Storage Specialist, Business Partner - HP Printing and Computing Business Partner. Наличие серебряного партнерского статуса HP подтверждает высокий профессионализм ЛанКей в сфере построения ИТ-инфраструктур на базе оборудования HP, соответствие строгим критериям, выдвигаемым партнерской программой HP, в том числе и обязательное наличие в штате сертифицированных сотрудников.
Компания ЛанКей – ведущий российский системный интегратор, партнер основных мировых производителей оборудования и программных решений в области высоких технологий (Gold партнёр Microsoft, Enterprise партнёр VMware, Silver партнёр HP, Silver партнер Huawei, Premier партнёр Cisco). Компания работает на рынке информационных технологий с 2003 года.
ЛанКей предоставляет Заказчикам полный комплекс услуг по проектированию, построению и обслуживанию корпоративных информационных и инженерных систем любого уровня. В числе Заказчиков компании - государственные учреждения, предприятия ТЭК, телекоммуникаций и связи, транспорта, торговли, сферы услуг и многие другие. www.lankey.ru
Контактное лицо: Виктория Нестерова
Компания: ЛанКей
Добавлен: 15:15, 25.02.2015
Количество просмотров: 695
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «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, Россия600 |
| 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, Россия679 |
| 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, Россия791 |  |
| 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, Россия134 |  |
| 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. |
|
 |