 |
ГНЦ ФГУП "Центр Келдыша" обеспечил непрерывность рабочих процессов с помощью решений Acronis
AFLEX DISTRIBUTION, официальный представитель в России и СНГ западных разработчиков программного обеспечения, объявляет о поставке решений Acronis по заказу Государственного научного центра Российской Федерации - федерального государственного унитарного предприятия «Исследовательский центр имени М.В. Келдыша» - ведущего российского предприятия в области ракетного двигателестроения и космической энергетики.
Исследовательский центр входит в структуру Российского космического агентства и активно участвует в формировании и реализации Федеральной космической программы. Эта деятельность включает в себя разработку, производство и испытание перспективных образцов различных типов ракетных двигателей, космических энергоустановок, генераторов пучков высокой энергии и ускорителей частиц. Особое внимание при этом уделяется качеству и надежности разрабатываемых изделий.
Все рабочие процессы предприятия реализуются и контролируются на базе собственной информационной системы, включающей в себя многочисленные сервера и рабочие станции. Поскольку для работы предприятия критически важна непрерывность предоставления ключевых ИТ-сервисов, было принято решение о внедрении в информационную систему средств резервного копирования и восстановления данных.
Для определения поставщика таких продуктов Исследовательский центр провел самостоятельное тестирование представленных на российском рынке решений резервного копирования и восстановления данных. В числе основных требований, предъявляемых заказчиком к новому ПО, были возможность восстановления функционирования ключевых ИТ-сервисов в кратчайшие сроки, минимальное влияние работы решения на производительность серверов, а также простота настроек процессов резервного копирования по расписанию. В результате тщательного отбора было принято решение о закупке и внедрении в информационную систему решений линейки Acronis Backup & Recovery 10.
Контактное лицо: Андрей Митрофанов
Компания: AFLEX DISTRIBUTION
Добавлен: 15:37, 26.07.2010
Количество просмотров: 748
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «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, Россия600 |
| 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, Россия679 |
| 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. |
|
|
