拥抱云原生与AIOps演进。平台设计面向未来。随着云原生和容器化成为主流,平台需深度支持Kubernetes等编排体系,监控微服务Mesh,管理不可变基础设施。在智能层面,AIOps将持续深化,向更复杂的因果推断、自动决策甚至自主运维演进。平台将更紧密地与研发流程(DevOps)和安全体系(SecO...
随着信息化建设的进一步发展,信息安全形势日益严峻,信息安全防护工作面临前所未有的困难和挑战。InforCube智能运维安全管理平台(简称:SiCAP)的系统综合日志审计(SIEM),能够提供多样日志采集、海量多元日志范式化、集中存储灵活检索、智能高效分析、风险告警快速响应、轻松溯源追查有据,实现日志的全生命周期管理,协助维护人员从事前(风险策略)、事中(分析溯源)及事后(调查取证)等多个维度监控日志,帮助管理员从海量日志数据中精确查找关键事件及数据,准确定位网络故障,提前识别安全威胁,提升网络性能,保障系统安全,助力企业满足《网络安全法》及等保2.0合规要求。运维审计系统(OMA)的功能与价值有哪些?运维数据治理

随着工业化和经济快速发展,中国的制造业得到了长足的发展,从“中国制造”到“中国智造”,再到“大国智造”。信息技术的广泛应用,制造企业的信息系统和内部用户数量不断增加,客户需求也越来越高。而在这一过程中,企业身份管理和访问控制面临着巨大的挑战。制造企业普遍存在身份管理不统一、权限管理分散、登录认证复杂、安全风险增加等问题,给企业带来了巨大的安全风险和管理成本。因此,制造企业需要加强身份管理与访问控制能力的提升,实现身份信息全生命周期的管理和控制,加强权限控制,简化登录认证,提高管理和安全水平,提升企业信息化水平,实现制造行业向智能生产的转型升级。IT服务生命周期IT服务管理(ITSM)的基础功能与用户价值有哪些?

自动化运维系统是一种用于管理和维护计算机系统的解决方案。它可以帮助组织自动化和简化其日常运维任务,包括配置管理、应用程序部署、监控和警报、故障排除,以及性能优化等。自动化运维系统通常由一系列应用程序和工具组成,包括配置管理工具、应用程序部署和更新工具、监控和警报工具,以及故障排除和恢复工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其自动化运维流程,并提供实时监控和警报,以及自动化的故障排除和恢复。自动化运维系统需要具备良好的安全性和可靠性,以确保数据和服务的安全和可用性。因此,在自动化运维系统的实施和运营过程中,组织需要考虑数据和服务的安全性、备份和恢复、容错和可扩展性等方面的因素。
在运维安全管理不断发展的同时也面临着严峻的挑战,一是“资源不足”,IT 增长是快速的、复杂的,对IT业务的熟悉需要过程,而相关人才积累缓慢;二是“信息孤岛”,大多数组织缺乏对其网络和用户的整体可视化,缺乏统一的安全视图,容易受到不可追踪的威胁;三是“碎片化”,面向工具的建设,针对不同的安全问题使用不同的安全工具,数据无法有效贯通,安全管理碎片化;四是“响应慢”,借助各个工具来进行响应,无法跨工具进行自动化处置,检测与响应被动,且执行速度慢。基于面临的严峻挑战,安全管理也由被动式的面向安全工具的建设,向主动式的面向管理体系的建设转变,注重安全体系的整体、高效和有效,强调纵深防御与可伸缩性。企业运维管理建设思路与步骤是什么?

InforCube智能运维安全管理平台(简称:SiCAP),由数据层、服务层、应用层、展现层组成,其中,数据层,提供大数据存取能力与实时数据处理;服务层,包含基础服务与业务服务,可接入外部服务,形成平台基本能力,为上层提供服务支撑;应用层,提供贴近用户的业务处理,同时为展现层提供业务接口;展现层,以场景为中心,为用户提供可视化展示及操作入口。平台采用微服务架构,可划分为业务微服务和数据微服务,部署灵活;提供服务总线和数据总线,规范外部业务系统的功能接入、数据接入;平台基于微服务技术,具有高内聚松耦合、易扩展和易维护等特性,各服务模块按需横向扩展,可快速支持并适应单机、双机、分布式、集群、私有云、共有云、容器等部署方式,轻松满足客户的高负载容灾需求,甚至两地三中心的部署要求。智能运维安全管理平台已实施的客户案例有哪些?事中控制
人工智能在企业信息化建设的应用有哪些场景?运维数据治理
InforCube智能运维安全管理平台(简称:SiCAP)的用户统一身份管理(IAM)模块,其设计理念是一个企业维护一套组织架构、一套用户身份管理系统以及一个用户认证系统。通过身份治理、权限治理、可信认证、审计与风控等功能模块来为用户构建统一身份管理系统,实现对用户全生命周期的可视化管理,从而满足企业的统一身份管理、权限管理、认证管理、安全审计与风险控制等需求。企业可以实现对用户身份和权限的集中管理与控制,提高身份认证和数据安全性,降低企业风险,并简化管理流程,提高管理效率。运维数据治理
拥抱云原生与AIOps演进。平台设计面向未来。随着云原生和容器化成为主流,平台需深度支持Kubernetes等编排体系,监控微服务Mesh,管理不可变基础设施。在智能层面,AIOps将持续深化,向更复杂的因果推断、自动决策甚至自主运维演进。平台将更紧密地与研发流程(DevOps)和安全体系(SecO...
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