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...
服务目录是IT面向业务用户的“服务菜单”,它以业务语言清晰展示了IT所能提供的所有服务、每项服务的内容、每项服务所采用的标准、以及对应的承诺(SLA)。服务级别协议(SLA)则是IT与业务客户之间就服务质量、可用性、责任、效率等达成的正式约定。二者结合,将模糊的IT支持转化为明确、可衡量、可管理的服务产品,不仅设定了清晰的用户期望,也为IT内部的优先级排序、资源分配和绩效衡量提供了客观依据,是IT价值透明化的关键工具。 全新一代可视、可控、自动、安全的智能IT整体管理平台SiCAP。设备日志

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。 安全技术将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。

身份生命周期管理——从入职到离职的全程管控。一名员工的职业生涯,在IT系统中表现为一个动态的“身份生命周期”。IAM的关键功能之一,就是自动化地管理这个周期,确保访问权限与当事人的状态实时同步。当新员工入职时,IAM系统能根据其部门、职位,自动为其创建账户并分配相应的应用与数据访问权限(如HR系统、项目工具),实现“准时化”权限开通。在职位变动时,系统能自动调整其权限,移除旧职位的权限,添加新职位的权限。首要关键的一环在于离职:当员工离职流程启动,IAM系统能立即禁用其所有账户,彻底解决“幽灵账户”带来的数据泄露问题。这种全自动化的生命周期管理,极大地提升了效率,堵住了安全管理中主要的人为漏洞。
CMDB的成功秘诀——数据质量与治理。一个CMDB项目的敌人不是技术,而是低劣的数据质量。“垃圾进,垃圾出”的法则在此体现得淋漓尽致。如果CMDB中的数据过时、不准确或不完整,那么基于它做出的任何决策都将充满问题。因此,构建CMDB是第一步,持续的数据治理才是成功的生命线。这需要建立明确的数据责任人制度,规定每个CI由谁负责维护和更新。同时,必须建立严格的数据录入和变更流程,并与ITSM流程(尤其是变更管理)无缝集成,确保任何基础设施的变更都能触发CMDB的同步更新。自动化发现工具是维持数据新鲜度的关键武器,但辅以定期的人工审计和校验,才能构建一个可信、可用的CMDB。单台堡垒机能够支持的并发会话有多少?

权限管理的艺术——RBAC与ABAC之争。授权是IAM的智慧关键,其主要问题在于“如何分配权限”。其经典的模型是基于角色的访问控制(RBAC),即为用户分配角色(如“经理”、“会计”),角色再关联权限。它逻辑清晰、易于管理,但略显僵化。例如,所有“经理”都拥有相同权限,无法细化到“只能审批5万元以下合同”。于是,更细粒度的基于属性的访问控制(ABAC)应运而生。ABAC通过评估用户、资源、环境等多种属性(如“用户部门=财务”、“资源敏感度=高”、“时间=工作日9-18点”、“地点=公司内网”)来动态决策。RBAC与ABAC并非相互取代,而是相辅相成:RBAC用于处理大而化之的常规访问,ABAC则守护着那些需要精细管理的核心数据与交易。特权账号管理是企业信息安全体系的重要组成部分。权限管控
容量管理确保以合理的成本及时提供足够的IT资源来满足当前和未来的业务需求。设备日志
SiCAP的ITSM,能够开箱即用快速导入,基于ITIL理论体系,并结合各行业头部客户实践经验,内置最佳实践的ITIL标准流程和表单,同时内置联动IAM、CMDB、资产监控等系统的流程,开箱即用;支持运维场景快速导入,可将组织架构、人员、资源、知识库等通过模板及接口方式快速搭建运维场景。提供开箱即用保持数据鲜活的业务流程,包括资产出入库、设备上下架、资产保修、资源变更、账号申请等,同时支持表单引用组织机构CI、用户CI、账号CI、资源CI,实现业务数据在流程完成后同步至CMDB。能够与标准接口快速集成,提供完备的工单调用接口,实现工单数据联动;支持OpenAPI及多种接口模式,可快速进行二次开发及第三方系统能力调用;提供API接口文档、标准数据规范文档、开发Demo,支持合作伙伴适配开发不同场景功能。设备日志
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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