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...
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。能否配置允许特定IP通过堡垒机访问内网资产?告警通知方式

随着工业化和经济快速发展,中国的制造业得到了长足的发展,从“中国制造”到“中国智造”,再到“大国智造”。信息技术的广泛应用,制造企业的信息系统和内部用户数量不断增加,客户需求也越来越高。而在这一过程中,企业身份管理和访问控制面临着巨大的挑战。制造企业普遍存在身份管理不统一、权限管理分散、登录认证复杂、安全风险增加等问题,给企业带来了巨大的安全风险和管理成本。因此,制造企业需要加强身份管理与访问控制能力的提升,实现身份信息全生命周期的管理和控制,加强权限控制,简化登录认证,提高管理和安全水平,提升企业信息化水平,实现制造行业向智能生产的转型升级。 问卷调查堡垒机集群如何避免产成的单点故障?灾备切换时间一般是多少?

SiCAP平台的设计理念是将管理对象从单纯的风险防控转向“人”与“资产”的协同管理。通过对用户行为与设备状态的联合分析,系统能更准确地识别异常情况。例如,平台可记录运维人员的操作路径,并与历史行为基线进行比对,发现偏离常规的操作模式。同时,资产配置管理数据库(CMDB)实时更新设备信息、软件版本、连接关系等,为运维提供准确的数据支持。这种以数据驱动的管理模式,有助于企业实现精细化管理,提升资源利用率与安全性
ITIL的全称是InformationTechnologyInfrastructureLibrary,是一组最佳实践框架,用于IT服务管理,有助于提高服务质量,减少停机时间并降低IT成本。ITIL将IT服务管理过程分为5个主要的领域,即服务战略管理、服务设计、服务过渡、服务运营和不断服务改进。它的功能模块包括以下内容:1.服务战略管理(ServiceStrategy):制定服务管理策略和计划,包括制定服务目标、需求、质量标准和优先级。2.服务设计(ServiceDesign):服务设计涵盖了识别、规划以及定义所提供服务的目标市场、流程、和资源等方面。3.服务过渡(ServiceTransition):在变更管理的指导下,控制新服务的发布和旧服务的退出,确保改变中的资产、配置、知识、契约和服务支持组件(如文档和培训)的受控和安全。4.服务运营(ServiceOperation):确保交付可靠、安全和高效的服务。监测网络、硬件、应用、安全和服务水平协议等各种资源。5.不断服务改进(ContinualServiceImprovement):不断监控和评估IT服务,确定潜在改进点,保持IT服务与业务目标的一致性,提高服务质量并降低成本。总之,ITIL是一种实践的框架,帮助企业定义和管理IT服务和流程,提高服务质量,降低风险,并提高企业的IT效率和效益。 特权账号管理是企业信息安全体系的重要组成部分。

为应对高危级别的运维问题,堡垒机提供了双人授权(四眼原则) 和实时监控功能。管理员可以预先定义一系列命令或操作(如halt、reboot、删除数据库表)。当运维人员触发这些操作时,会话会被实时中断,并自动向预设的审批人(如团队主管)发送审批请求。唯有获得二次批准,操作才会被放行。同时,安全管理员可以实时查看所有在线会话的状态,并能对任何可疑会话进行实时干预,如发送警告消息、接管会话或立即中断连接,变被动审计为主动防御。 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。单点登录SSO
在运维安全管理不断发展的同时也面临着严峻的挑战,智能运维安全管理平台SiCAP助力解决。告警通知方式
智能化体现在平台能够自主学习与优化运维策略。通过机器学习算法,系统可分析历史数据,建立正常行为基线,并识别偏离模式的异常情况。例如,平台可学习用户常规登录时间与地点,当出现非常规访问时触发风险提示。智能算法还可用于告警压缩,将相关事件聚合为一个故障报告,减少信息噪音。随着数据积累,系统的判断能力将持续提升,形成自我优化的闭环。异常风险分析是平台智能功能的重要体现。系统可对日志数据进行聚类分析,发现罕见或异常的记录模式。通过模式识别技术,平台能识别潜在的安全威胁,如异常数据导出等行为。网络流量分析模块可检测DDoS攻击、端口扫描等恶意活动。结合威胁情报库,告警通知方式
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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