 |
«Ростелеком» В Татарстане в 7 раз увеличил охват VPN сетями пунктов охраны правопорядка
«Ростелеком» подписал договор с Управлением МВД по Республике Татарстан на предоставление услуг единой корпоративной сети (VPN, Virtual Private Network) для 31 общественного пункта охраны правопорядка (ОПОП). Единая корпоративная сеть обеспечивает безопасный канал передачи информации, скоростной обмен данными между пользователями, высокую надежность связи общественных пунктов с центральным отделом управления МВД по Казани. «Ранее к VPN были подключены четыре пункта охраны правопорядка. С апреля 2015 года по решению Госсовета республики работа ОПОП возобновилась, а сами помещения, где они находятся, проходят реорганизацию. «Ростелеком», обладая современными технологическими решениями, участвует в обеспечении общественных пунктов безопасными каналами связи», — отмечает директор филиала в Республике Татарстан ПАО «Ростелеком» Диас Сафин. Услуга организации сети VPN — эффективный инструмент для создания единого информационного пространства для клиента. Основная идея технологии — это создание единой виртуальной сети организации без строительства дорогостоящих магистральных каналов, сетей доступа и их обслуживания. Услуга VPN позволяет организовать корпоративную локальную сеть или создать VPN федерального или международного масштаба, объединив офисы клиента в единую информационную инфраструктуру. На сегодня в Казани среди клиентов, пользующихся корпоративной сетью от «Ростелекома», есть Федеральная миграционная служба, крупнейшие банки региона «Ак Барс» банк и Татфондбанк и Министерство информатизации и связи Республики Татарстан. Узнать больше об услугах связи компании «Ростелеком», проконсультироваться о наличии технической возможности подключения, а также подать заявку на подключение можно по телефонам: круглосуточно 8-800-200-3000 или с 9:00 до 22:00 8(843)5-100-100 (г. Казань), 8(8552)777-666 (г. Набережные Челны). Подробная информация в разделе https://kazan.rt.ru/b2b
Контактное лицо: Ярхамов Ильнур
Компания: филиал в Республике Татарстан ПАО "Ростелеком"
Добавлен: 20:16, 30.10.2015
Количество просмотров: 972
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «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, Россия609 |
| 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, Россия687 |
| 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, Россия793 |  |
| 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, Россия135 |  |
| 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. |
|
 |