 |
«Ростелеком» охватил оптикой свыше миллиона домохозяйств в Самарской области
Количество домохозяйств, вошедших в зону охвата оптической сети связи «Ростелекома» на территории Самарской области, превысило миллион. Это 88% от их общего числа в регионе. В 2016 году жители еще 20 тысяч домохозяйств в 15 населенных пунктах Самарской области получили возможность подключиться к современным услугам связи оператора по оптике. Работы по строительству телекоммуникационной сети по технологии FTTB («оптика до здания) проводились в минувшем году не только в городах губернии, но и в селах Воскресенка, Мало-Малышевка, Светлое Поле, Суходол, Шентала, поселках Мирный и Усть-Кинельский. Для реализации проекта между населенными пунктами построены сотни километров линий связи. Адресная программа для строительных работ была сформирована по результатам анализа существующего и потенциального потребительского спроса. Пропускная способность оптической сети передачи данных позволяет оператору предоставлять клиентам комплекс телекоммуникационных услуг и расширять их перечень по мере внедрения новых продуктов. «Сегодня огромной популярностью пользуются услуги, которые предоставляются на базе оптической сети связи. Это высокоскоростной интернет, интерактивное ТВ, видеонаблюдение. Мы развиваем эти перспективные сервисы и расширяем географию предоставления услуг, чтобы они стали доступны каждому жителю Самарской губернии, - пояснил заместитель директора Самарского филиала ПАО «Ростелеком» - технический директор Пётр Могилевский». Абоненты компании могут подключить услуги традиционной телефонии с выгодными тарифными планами и дополнительными опциями для безлимитных звонков, высокоскоростной интернет и Интерактивное ТВ. При подключении пользователь может выбрать пакет услуг с учетом индивидуальных потребностей. Уточнить техническую возможность подключения к телекоммуникационным услугам «Ростелекома» и оставить заявку можно на сайте samara.rt.ru, а также по телефону 8-800-100-0-800.
Контактное лицо: Наталия Александровна Волжанская
Компания: Ростелеком Самарский филиал
Добавлен: 08:27, 19.01.2017
Количество просмотров: 649
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «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, Россия592 |
| 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, Россия670 |
| 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. |
|
 |