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...
事件管理流程的关键目标是尽快解决问题,让服务正常的运营,以减少对业务的中断影响。它侧重于解决“现象”而非处理“根源”。当用户报告服务中断或质量下降时(如无法登录系统、打印机故障、网络连接中断),事件管理流程被触发。服务台和运维团队利用知识库、预定义的脚本和解决方案,力求能够找到临时的解决方案(Workaround)或能够直接性修复。该流程的关键指标是平均解决时间(MTTR),其效率直接决定了用户对IT服务的直接感知。未能妥善管理共享特权账号会带来巨大的运营和安全隐患。服务管理指标

SiCAP的ITSM,能够将知识资产价值扩大化,能够通过对知识进行统一管理,包括:集中化的存储、灵活的检索、清晰的分类、严格的审批、持续的更新、多渠道的访问、开放式的评价、个性化的推荐以及与工单系统的无缝集成等机制,实现知识资产价值扩大化、降低运营成本。提供可视化的数据分析,能够支持通过动态图形实时展示服务过程、服务业务量、员工工作量等数据的统计,支持灵活定制各类分析报表,多维度组合、钻取、级联展示,并支持以大屏的形式投放,为管理层决策提供数据支撑。可通过低代码构建复杂场景,提供强大的流程配置引擎与表单配置引擎,能够通过可视化的配置页面,无编码的根据企业实际需求场景灵活定义流程和表单,从而适应不同规模和行业的IT服务管理需求,同时提供门户工作台与专属菜单的个性化自定义。运维工单IT服务流程管理的主要目标是标准化、自动化并持续优化服务交付与支持活动。

在云原生与混合IT架构下,资产IP动态变化、数量弹性伸缩,传统基于静态IP管理的堡垒机面临挑战。现代云堡垒机解决方案通过以下方式实现适配:自动发现与纳管:与云平台API集成,自动发现并同步新创建的云主机、容器、数据库实例,并将其纳入管理范围。弹性架构:自身支持集群化部署和自动扩缩容,以应对突发的大规模运维流量。与云原生安全集成:与云平台的IAM、安全组、VPC等原生安全能力联动,实现权限的协同管理。这使得堡垒机能够有效管理动态、短暂的云上资产,延续其在云环境中的安全管控价值。
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。CMDB的合规性报告功能有助于满足内部审计和外部监管机构(如SOX, ISO27001)的要求。

特权账号,通常被称为IT系统的“钥匙”,是拥有超越普通用户权限的账户,如系统管理员、数据库超级用户、网络设备配置账户及应用程序服务账号等。这些账号一旦被滥用、泄露或非法利用,将直接威胁企业的数字资产,导致数据泄露、业务中断乃至整个系统沦陷。特权账号管理(PAM)的价值在于将其从分散、隐蔽、静态的脆弱状态,转变为集中、可见、动态且受控的安全资产。它不仅是满足等保2.0、GDPR等合规要求的措施,更是构建企业纵深防御体系、降低内部与外部威胁的关键节点。运维过程中如何确保操作合规且避免误操作影响生产环境?IT服务管理实践
如何实现临时访问权限的自动申请和过期回收?服务管理指标
现代特权账号管理已超越简单的密码保管箱概念,演进为一个综合性的技术框架。其能力包括:一、凭据的安全存储与自动化轮换,通过加密库替代明文密码或表格,并定期自动更新密码,切断凭据窃取路径。二、会话管理与审计,对所有特权会话进行全程监控、录像和键盘记录,实现操作的可追溯性与事后审计。三、即时权限,摒弃长期存在的宽泛权限,通过审批工作流动态分配临时、适量的权限,任务完成后自动回收。四、漏洞与凭据发现,自动扫描网络中存在弱口令或未纳入管理的特权账户。这些能力共同构成了一个从发现、保护到监控、审计的完整闭环。服务管理指标
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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