 |
«Ростелеком» создал инфраструктуру связи для предприятий объединения «Пензахлеб»
«Ростелеком» обеспечил телекоммуникационными услугами предприятия агропромышленного объединения «Пензахлеб» — ЗАО «Башмаковский мукомольный завод» и ЗАО «Башмаковский хлеб». В рамках заключенного договора компаниям предоставлены услуги доступа в Интернет на скорости до 20 Мбит/с и телефонии. Для подключения предприятий пищевой и перерабатывающей промышленности к сети передачи данных «Ростелекомом» выполнены работы по прокладке волоконно-оптических линий связи общей протяженностью более километра. На объектах клиента произведен монтаж узлов высокоскоростного доступа в Интернет, а также подключено оборудование для предоставления услуг телефонной связи. Это позволит в полном объеме удовлетворить потребности предприятий в современных телекоммуникационных услугах. При необходимости на базе оптической сети передачи данных могут быть организованы дополнительные услуги: виртуальная частная сеть (VPN, Virtual Private Network), аудио- и видеоконференцсвязи, внешнего и внутреннего видеонаблюдения, облачные сервисы и другие. Директор Пензенского филиала ОАО «Ростелеком» Лев Дятлов отмечает: «При создании инфраструктуры связи для крупных предприятий «Ростелеком» использует наиболее передовые решения, соответствующие мировым требованиям и стандартам. При этом компания уделяет особое внимание качеству предоставляемых услуг. Благодаря гибкой тарифной политике, регулярной модернизации существующей и строительству оптической сети все больше клиентов отдают предпочтение услугам “Ростелекома”». Агропромышленное объединение ООО «Пензахлеб» — один из лидеров на продовольственном рынке Приволжского федерального округа России, крупнейший производитель хлебобулочных и кондитерских изделий. В настоящее время в объединение входит: ООО «Торговый дом «Пензахлеб», ЗАО «Башмаковский мукомольный завод», ООО «Каменский комбинат хлебобулочных изделий», ЗАО «Башмаковский хлеб.
Контактное лицо: Алексей Макаров
Компания: ОАО "Ростелеком", Пензенский филиал
Добавлен: 14:38, 17.06.2015
Количество просмотров: 899
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «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, Россия590 |
| 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, Россия668 |
| 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, Россия790 |  |
| 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. |
|
 |