Подновяване на VMware лицензи част от текущата инфраструктурна среда на НСИ
Value
Estimated€180,020 · 180,020 EUR
Awarded—
CPV codes
48780000 Software & information systemsDescription
Предметът на настоящата обществена поръчка е “Подновяване на VMware лицензи част от текущата инфраструктурна среда на НСИ“. Целта на възлагането на обществената поръчка е да бъде сключен договор и да бъде избран изпълнител, притежаващ необходимите технически възможности, опит и квалификация по предмета ѝ, на когото да бъде възложено осъществяването на дейностите, попадащи в обхвата, в пълен обем и при пълно съответствие с изискванията и условията на Възложителя. Очакваните резултати от изпълнението на дейностите по настоящата поръчка са: Осигуряване на съответствие с лицензионните изисквания на VMware и избягване потенциални правни или регулаторни проблеми. Активни лицензи за пълноценно използване на функциите и услугите, предлагани от VMware. Достъп до нови версии и актуализации включващи нови функционалности и подобрения в производителността. Осигуряване на съвместимост с последните операционни системи и хардуерни платформи. Получаване на последни корекции на сигурността и намаляване на риска от уязвимости (patch). Предоставяне на достъп до VMware поддръжка и решаване на проблеми чрез професионална помощ. Достъп до базите с ресурси на VMware. Подобрена съвместимост между продуктите на VMware и други корпоративни приложения. Лесно интегриране на нови решения в съществуващата IT инфраструктура. По-ефективно управление на ресурсите, чрез използване на нови функционалности за мониторинг и автоматизация. Подсигуряване на дългосрочна стратегия за виртуализация, чрез обновяване на лицензите и поддържане устойчивостта на платформата. Улесняване на бъдещи разширения и мащабиране. Гарантиране непрекъсваемост на работата на критичните системи. При сключване на договора Изпълнителят представя на Възложителя гаранция за обезпечаване на авансовото плащане за 100% (сто процента) от сумата на авансовото плащане съгласно договора.
Similar tenders
Closest by meaning — across languages, via embeddings.