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...
SiCAP-IAM的细粒度权限管控,支持基于角色的访问控制(RBAC)以角色基础的访问控制简化了权限管理,降低了管理成本;支持基于属性的访问控制(ABAC),通过定义访问策略和规则,根据用户的属性(如部门、地理位置、职位等)来控制其对资源的访问权限;能够实现细粒度的授权,确保合适的用户只能访问其被授权的资源;可基于用户属性定义自动分组策略,通过RBAC与ABAC模型,实现自动化、动态授权,建立用户属性、用户组、用户权限三者之间的关联关系,实现用户默认授权与动态权限调整,其中用户自动分组策略支持用户任意属性关联权限组,比如用户状态、类型、岗位、职级、机构等。支持用户通过统一门户进行自助应用权限申请、自助密码修改、可信设备管理,更好满足用户差异化权限需求,并减轻管理员工作量。特权账号管理解决方案应能与现有的IT系统和目录服务集成。审计记录

SiCAP的CMDB资源配置,能够提供数据完整性标准、有效性等标准的制定;能够通过SNMP/SSH/WinRM协议/API等方式定期对企业的IT资产进行自动化发现及配置采集,支持采集类型及属性的自定义扩展,自动化采集覆盖比例可达80%以上,同时通过消费场景反哺数据质量提升。配置模型灵活可扩展,支持配置项模型自定义,可针对任何场景定义模型,支持模型分类、模型属性、模型关系等可视化自定义;模型属性类型支持文本、日期、数值、下拉选择、单选、多选等类型,能够灵活满足企事业单位个性化场景需求;同时提供满足多行业标准模型,开箱即用,快速落地。数据库加密管理发布与部署管理流程确保将新的或变更的服务安全、受控地移入生产环境。

SiCAP的CMDB,可为客户带来的价值包括:一、以数据为中心,拉通不同系统和工具之间的孤立数据,为各运维消费场景提供数据支撑,助力一体化运维体系建设。二、提供统一的配置数据源,并对配置数据进行统一管理,降低企业数据管理成本,减少基层运维人员的重复性劳动量。三、资源数据自动化管理,配置自动采集,联动服务流程自动更新,提高数据管理效率,有效降低因人工因素导致的数据错误。四、提供业务视角,帮助管理人员掌握业务及其基础架构关联关系,辅助业务影响分析,评估故障或变更风险,确保服务连续性。
CMDB建设之路——始于小而精,成于广而用。构建一个成功的CMDB并非一蹴而就式的项目,而是一个持续的、迭代的旅程。一个常见的失败模式是试图在初期就记录所有资产的所有属性,导致项目因过于复杂而搁浅。明智的策略是“始于小而精”:首先聚焦于对业务关键的服务(如官网、关键交易系统),识别出其关键路径上的CI(如负载均衡器、应用服务器、数据库)及它们之间的关系。先建立起一个虽小但高度准确、可信的模型。然后,再逐步扩展范围,纳入更多的服务和资产类型。同时,必须积极地“推广使用”,将CMDB嵌入到每一个关键的IT流程(如变更、事件、采购)中,让员工在日常工作中切实感受到CMDB带来的便利与价值,从而实现CMDB的持续生长和良性循环。定期审查和审计特权账号的使用情况是合规性要求的关键。

面向未来的IAM——AI与无密码化。IAM技术正在智能化和无密码化的道路上飞速演进。人工智能(AI)与机器学习(ML)被注入IAM系统,使其具备行为分析能力。系统可以通过学习用户的历史访问模式,智能识别出异常行为(如半夜登录、访问从未用过的应用),并自动触发防御措施,实现预测性安全。另一方面,“无密码化”正在从愿景走向现实。通过生物识别(指纹、面部)、安全密钥(如FIDO2)、设备信任链等技术,彻底告别了密码这一薄弱的安全环节。未来的IAM将更加智能、无感且强大,它不仅是安全的守护者,更是无缝、安全数字化体验的赋能者。合规性报告功能有助于满足GDPR、等保2.0等法规要求。故障处理
为每个配置项(CI)定义明确的生命周期状态模型,是管理CMDB的基础。审计记录
作为访问所有关键资产的统一入口,堡垒机自身的安全性至关重要。因此,它必须集成强身份认证机制。除了支持本地账号和对接外部身份源(如Microsoft Active Directory, OpenLDAP)外,现代堡垒机普遍强制要求启用多因素认证(MFA)。用户登录时,除了输入密码,还需提供动态令牌、手机短信/验证码、生物特征等第二种凭证。这确保了即使运维人员的密码不慎泄露,攻击者也无法轻易突破堡垒机这道防线,极大提升了入口安全等级,确保了企业信息资产的安全性。审计记录
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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