 |
ТТК-Центр подключил Калужский филиал Среднерусского банка Сбербанка к IP VPN
ТТК-Центр подключил к корпоративной мультисервисной сети передачи данных филиал Сбербанка России в г. Калуге. Для включения калужского филиала специалисты ТТК-Центр организовали линию доступа («последнюю милю») с пропускной способность 10 Мбит/с.
Генеральный директор ТТК-Центр Михаил Чудесников отметил: «Мы обеспечиваем телекоммуникационными услугами российские и иностранные банки на протяжении уже десяти лет. В 2010 году мы подключили к услуге IP VPN 10 крупных банков, среди которых ОАО «Банк ВТБ», ЗАО «Райффайзенбанк», ОАО «РОССИЙСКИЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ БАНК» (Россельхозбанк), ОАО «НОМОС-БАНК», «Альфа-Банк». Надежность и качество сети, а также постоянная техническая поддержка клиентов стали залогом успешного сотрудничества».
ТТК-Центр ЗАО «ЦЕНТРТРАНСТЕЛЕКОМ» (ТТК-Центр) основано в апреле 2000 года и является региональным представителем Компании ТТК на территории Московской, Смоленской, Калужской, Курской, Рязанской, Тульской, Брянской и Орловской областей. Протяженность участка сети связи, находящейся в обслуживании ТТК-Центр, составляет более 5 500 км, в эксплуатации находится 418 линий доступа, более 1000 единиц сетевого оборудования и 4 516 каналов связи. ТТК–Центр обладает полным набором лицензий в области связи, технические возможности компании позволяют обеспечивать предоставление широкого спектра высококачественных услуг в пределах Центрального федерального округа. На сегодняшний день это - доступ к сети Интернет, предоставление каналов связи, создание корпоративных сетей (IP VPN), проектирование и строительство объектов связи. ТТК–Центр предлагает своим клиентам законченные технические решения – от анализа потребностей до создания корпоративных сетей связи любой сложности. Клиентами компании являются представители среднего бизнеса, крупные корпоративные клиенты, государственные органы и операторы связи. Акционерами компании являются ЗАО «Компания ТрансТелеКом» и ОАО «РЖД».
Контактное лицо: Анастасия Карлова
Компания: ТТК-Центр
Добавлен: 12:44, 29.12.2010
Количество просмотров: 686
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия611 |
| «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, Россия602 |
| 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, Россия681 |
| 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. |
|
 |