 |
«Инфосистемы Джет» повысит инвестиционную привлекательность Курской области
24 декабря 2018 г., Москва — «Инфосистемы Джет» и администрация Курской области подписали соглашение о развитии и укреплении партнерства в области ИТ, создании высококачественных и надежных комплексов электронного оборудования и обмене опытом по построению единого регионального ЦОД.
—
Соглашение о сотрудничестве с администрацией Курской области было подписано в ходе заседания Совета по улучшению инвестиционного климата и взаимодействию с инвесторами Курской области. Подобные документы также подписали АО «Россельхозбанк», Ассоциация развития кластеров и технопарков России и ООО «Газпром газомоторное топливо».
«Нам важно обеспечить рост инвестиционной привлекательности региона», — подчеркивает врио губернатора Курской области Роман Старовойт, — С этой целью мы планируем создать экономическую зону промышленно-производственного типа для предоставления инвесторам особого налогового и таможенного режима».
На данный момент органы исполнительной власти (ОИВ) Курской области и их подведомственные организации обладают разрозненной ИТ-инфраструктурой и в ряде случаев — отсутствием качественных каналов связи. Такой подход не позволяет обеспечить уверенный переход в цифровую экономику.
Команда «Инфосистемы Джет» предлагает оптимизировать имеющуюся инфраструктуру: объединить ИТ-ресурсы и создать единый региональный дата-центр. Такая централизация позволит существенно повысить уровень информационной безопасности и управляемость ИТ-ресурсами. А главное — позволит оперативно внедрять наиболее современные и технологичные решения в регионе.
«В качестве ИТ-партнера мы поделимся своей экспертизой и лучшими практиками в области построения дата-центров любого масштаба и сложности, — комментирует генеральный директор компании «Инфосистемы Джет» Владимир Елисеев. — В перспективе на базе нового ЦОД могут оказываться коммерческие услуги среднему и малому бизнесу Курской области, что позволит поддержать сегмент SMB».
Контактное лицо: Варвара
Компания: «Инфосистемы Джет»
Добавлен: 03:24, 25.12.2018
Количество просмотров: 543
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия639 |
| «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, Россия629 |
| 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, Россия706 |
| 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. |
|
|
