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...
在日益复杂的IT环境中,运维人员经常需要使用多套账号密码逐一登录访问多个系统,不*会增加操作复杂度、降低用户体验,还会增加账号密码泄露的安全隐患。 InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供单点登录能力。运维人员*需通过SiCAP-OMA的登录认证,资产账号密码由SiCAP-OMA统一纳管代填,运维人员无需再次输入账号密码就能访问待运维资产,从而实现单点登录。单点登录,简化了运维人员的登录过程,提升了用户体验,同时也提高了安全性管理和运维效率。智能运维安全管理平台SiCAP可对运维中文件的增、删、改、查、复制、粘贴等进行控制和审计。剩余信息保护

SiCAP自动化运维解决方案的成功实施,具有以下经验价值 自动适配金融行业安全基线标准 成熟的金融行业实施案例以及时持续更新的行方安全基线检查脚本,能够完全匹配银行的安全基线和管理规范要求。 实现调度自动化,提高运维效率,降低运维成本 通过自动化任务实现各种场景下的运维需求,减少了人力需求和人为操作失误,提高了运维管理效率,从而降低运维成本。 自动化的资产配置管理 基于配置项自动采集构建的资产配置自动化,极大降低了人工维护CMDB的不及时性与不准确性。 实现日常运维工作标准化、规范化 对现有的运维工作事项与场景进行梳理和优化,通过作业调度机制建立标准化的自动化运维工作流,促进了日常运维工作的规范化和标准化。口令管理解决方案打通各个运维环节,把运维相关数据进行有机结合,通过智能学习和分析,优化和提升各个运维环节。

InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),是基于微服务框架,并通过IAM和CMDB,以及无引擎自动化运维、基于动作流的运维协议自适应扩展等理念或技术贯穿整个运维场景,即从统一的运维身份管理、集中细粒度的资源授权机制、全过程的操作控制与记录、全操作过程的录像回放到细粒度的操作审计,实时完整还原运维场景,保障运维身份可鉴别、权限可管控、风险可阻断、操作可审计,助力企业合规审计,解决运维安全问题,有效提升企业IT运维管理水平。
随着IT技术的发展,“集群”“容器”“微服务”等新技术不断涌现,大*提高了运维操作对象单元的数量和运维操作的重复性;运维人员频繁的手动执行脚本不*效率低下还可能增加出错几率。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供运维脚本批量执行功能。运维人员可将需要执行的运维脚本关联进任务,并配置任务执行对象、执行类型(定时执行、周期执行)、执行结果通知等,再由管理人员进行审核,审批通过后系统会按照用户的设置执行运维脚本。运维脚本批量执行,极大提高了运维工作的效率和质量,是实现高效、可靠IT运维的重要手段。服务请求管理、故障管理、问题管理、变更管理、发布管理、服务目录管理等经典IT服务管理流程。

等保2.0明确规定,运维操作过程中应保留不可更改的审计日志;数据安全法、个人信息保护法要求企业加强敏感数据管控,保障数据安全。堡垒机需要记录运维日志,其中也会包括:账号、密码等敏感信息,如果不做任何处理,就会存在安全风险。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)会全*保留运维操作的原始日志文件,便于事后责任界定与原因追溯,同时提供灵活的审核日志脱*配置,能够对敏感数据进行脱*处理,防止敏感信息泄露。审核日志脱*功能,可以帮助客户满足国家相关法律法规要求,确保审核过程中的敏感数据安全,避免数据泄露和滥用等风险。全场景可视化流程跟踪,实现工单流转可视化、工单处理时效可视化、工单状态可视化,让服务可跟踪提升效率。剩余信息保护
智能运维安全管理平台SiCAP支持Windows、Linux、Unix、MacOS等操作系统运维。剩余信息保护
随着数字化转型的推进,机房环境中资产数量不断增多,资产账号管理愈加复杂,传统管理方式难以高效化管理。依靠人工管理,难以及时掌握资产上账号的变动情况,容易存在账号遗漏,引发账号滥用、误操作等安全风险,且不满足账号管理的相关审计要求。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),能够通过创建资产账号收集任务,定期、自动化的收集并整合所纳管IT资产的账号信息,及时发现未托管账号,实现资产账号的统一管理。通过资产账号收集,可实现自动化的账号管理,提高工作效率,有效降低安全风险,提升资产账号安全性,满足合规与审计要求。剩余信息保护
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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