 |
«Конструкторское бюро цифровых технологий» выпустило в свет инновационное решение по управлению и непрерывному контролю функционирования брокера электронных сообщений
Компания «КБЦТ» в рамках международной специализированной выставки «Оборудование, приборы и инструменты для металлообрабатывающей промышленности» представила свою новую разработку в классе автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) - «Москито Про». Программное обеспечение от конструкторского бюро в режиме реального времени осуществляет контроль и управления текущими транзакциями фермы брокеров сообщений. «Москито Про» — это цифровое решение, позволяющее сократить время обработки сообщений, оптимизировать графы исполнения транзакций, повысить эффективность работы систем АСУ ТП в целом. «Одной из главных особенностей программы «Москито Про» является ее высокая производительность. Она может обрабатывать десятки тысяч сообщений в секунду на одном сервере, что делает ее идеальной для использования в крупных системах, где требуется высокая скорость обработки сообщений», - акцентировал внимание главный инженер «КБЦТ» Евгений Иванов. Программное обеспечение поддерживает стандарты промышленности, такие как MQTT, AMQP, STOMP и другие, что позволяет интегрировать его с широким спектром информационных систем и оборудования автоматизации процессов. ПО управления брокерами сообщений от «КБЦТ» имеет гибкую архитектуру, позволяющую настраивать ее под нужды конкретного предприятия. Она поддерживает кластеризацию и масштабирование, обеспечивающее высокую доступность и надежность системы. Использование программного обеспечения «Москито Про» в комплексе с АИС «Цифра» (реестр отечественного ПО, запись №6914 от 01.09.2020) и «Элемент-ИИ» (лучший проект 2020 года по версии GlobalCIO в компетенции искусственный интеллект) обеспечить создание единой экосистемы автоматизации сквозных процессов предприятия с элементами предиктивного анализа и прогнозирования векторов развития текущих ситуаций.
Контактное лицо: Александр
Компания: ООО "КБЦТ"
Добавлен: 22:58, 25.06.2023
Количество просмотров: 231
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия626 |
| «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, Россия616 |
| 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, Россия694 |
| 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. |
|
 |