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在建设时通常遵循先进性和成熟性原则,采用的是符合当前IT发展趋势的先进技术和成熟的产品,确保该信息系统在未来不落后,保证平台在技术上成熟、稳定和可靠。遵循可靠性原则,整个网络系统必须具备高度的稳定性和可靠性。网络系统运行稳定、故障率低、容错性强,实现7*24小时正常工作。遵循影响小原则,在方案设计及实施时,尽可能地采用对网络、系统、应用影响小的技术手段,对现有系统不产生干扰,保护现有系统。遵循安全性原则 ,在规划设计和维护管理的过程中要充分考虑网络建设和信息安全相结合的原则,从技术、管理等方面制订严格的方案,形成多层次、多方位的安全保密防线,确保系统的安全性。遵循开放性原则,技术方案保持开放性,兼容业界主流的技术和协议。支持丰富的API接口供外部系统调用、丰富的数据接口供外部系统数据接入。遵循可扩展原则,技术方案具备高度扩展能力,可按需在线增加节点,扩展时不影响服务。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。CMDB

SiCAP的ITSM,能够提高IT服务质量和效率,通过事件管理、问题管理、变更管理、发布管理等流程的标准化确保了服务的一致性和可靠性,提高了IT服务质量;通过自动化的工作流、例行任务等功能,能够帮助快速响应用户请求,缩短问题解决时间,提升服务效率。能够持续提升服务质量和价值,通过建立SLA服务评价体系、绩效考核、可视化的服务报告以及满意度调查机制,使IT服务的绩效可度量,有助于管理层做出基于数据的决策,促进服务质量的持续改进,从而有助于提升服务价值。能够提升用户体验与满意度,通过提供自助服务门户、解决方案检索、可视化的服务进度跟踪以及在线沟通、督办等功能,促使用户能够快速获取所需信息即服务,实时跟踪服务工单状态,了解处理情况,从而提升用户满意度。能够满足合规性要求,遵循ITIL、ISO 20000等国际公认的IT服务管理框架和标准,确保IT服务符合行业标准和法规要求,为组织的合规性和风险管理提供坚实的基础。数据处理能力将IT服务流程与业务目标对齐,确保IT建设能够支撑业务价值流的实现。

IT基础设施库(ITIL)是ITSM领域所普遍认可和采用的实践框架。它提供了一套详尽的、标准化性的实践指南,涵盖了从服务战略、服务设计、服务过渡到服务运营以及持续服务改进的整个生命周期。ITIL并非一个僵化的标准,而是一个灵活的知识体系,企业可以从中汲取灵感,并根据自身规模和需求进行裁剪采纳。其价值在于提供了通用的术语、流程和角色定义,在标准的实践框架下,为企业建立标准化、规范化的IT服务管理能力奠定了共同的基础。
CMDB——ITIL与IT服务管理的基石。在IT服务管理(ITSM)的领域,尤其是遵循ITIL最佳实践的企业中,CMDB并非一个可选项,而是基石。它像一条无形的丝线,将各个ITIL流程紧密地串联起来。当处理事件管理时,工程师可以通过CMDB识别故障配置项(CI)并分析其影响范围,加速故障排除。在问题管理中,通过分析具有相似属性的CI的历史故障数据,可以识别根本原因。变更管理更是重度依赖CMDB,任何变更实施前,都必须评估CMDB中记录的关联关系,以预测影响范围。此外,发布管理、服务资产与配置管理本身,以及服务级别管理(SLA),都需要CMDB提供准确的服务组件及其关系数据来支撑决策和协议履行。没有可靠的CMDB,ITSM流程就如同建立在流沙之上,效率与质量无从谈起。自动化的工作流可以确保特权访问请求得到及时且合规的审批。

问题管理是事件管理的“孪生兄弟”,但其目标却截然不同:它旨在调查并解决引起事件的深层的、根本的原因,从而防止事件一遍又一遍的重复发生。问题管理是主动性的、调查性的流程。它通过分析事件数据,识别出潜在的系统性缺陷、错误或漏洞,并组建专业团队进行根因分析(如使用5 Why法、鱼骨图),提出直接性解决方案(如应用补丁、修改架构)并通过变更管理流程实施。问理管理能够进一步减少事件总量,提升IT基础设施的稳定性和可靠性。 全新一代可视、可控、自动、安全的智能IT整体管理平台SiCAP。文件存储
CMDB(配置管理数据库)是IT服务管理的重中之重,存储所有IT资产及其关系的信息。CMDB
人工智能(AI)和自动化正在重塑ITSM的未来。AI驱动的聊天机器人可充当一级服务代理,处理大量重复性查询。预测性分析可通过历史数据预测事件发生、识别潜在问题。智能派单可自动将事件分配给更加合适的技术人员,提高问题处理速度。知识库的智能推荐能在工程师处理事件时主动推送相关解决方案,方便工程师借鉴。这些技术将IT人员从重复、简单的劳动中解放出来,专注于更高价值的工作,从而确保企业人才资源的更加合理利用,提升服务质量。
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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