 |
Специалисты ТТК и РЖД отработали совместные действия по восстановлению связи
Эксплуатационно-технический персонал ТТК-Самара принял участие в практических противоаварийных учениях, проводимых совместно с Самарской дирекцией - Центральной станции связи (филиал ОАО «РЖД») на станции Лунино. В рамках мероприятия отрабатывалось взаимодействие специалистов двух структур в ходе совместных работ по оперативному восстановлению узла и линий связи в случае ликвидации крупной аварии.
Согласно замыслу учений, объединенными усилиями мобильных бригад необходимо было в кратчайшие сроки устранить повреждения узла связи, вышедшего из строя в результате пожара.
Генеральный директор компании ТТК-Самара Андрей Колесник рассказал: «Для восстановления в кратчайшие сроки работы магистрального узла связи ЕМЦСС использовались аварийные транспортируемые кабельные комплекты, легкие 500-метровые вставки оптического кабеля для быстрого обхода поврежденного участка и резервный комплекс станционного оборудования, размещенный в кузове передвижной лаборатории».
В ходе противоаварийной тренировки специалистами ТТК использовались ресурсы действующей сети, по которой были организованы два канала Е1 от Самары до места учебной аварии. Контроль качества созданных каналов и потоков, помимо применения имеющихся программных средств, выполнялся специальными приборами. В результате на месте проведения тренировки была настроена точка доступа Wi-Fi с выходом в Интернет, что позволило организовать видеоконференцию с региональным центром управления ТТК-Самара и офисом в Самаре.
«Коллективы успешно справились с поставленными задачами и получили практическое понимание, как грамотно действовать в случае ликвидации последствий подобных чрезвычайных ситуаций. Детальная проработка методики действий позволит системно, четко и оперативно выполнять любые возникающие перед мобильными бригадами задачи», - отметил начальник Самарской дирекции связи - Центральной станции связи - филиала ОАО "РЖД" Алексей Горбунов.
Контактное лицо: Эльвира Шелобкова, пресс-секретарь
Компания: ТТК-Самара
Добавлен: 23:38, 17.12.2010
Количество просмотров: 731
| 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. |
|
 |