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...
企业IT环境往往是多厂商、多技术栈的混合体。平台秉持开放生态理念,提供强大的集成能力。它支持通过Agent、API、SNMP、Syslog等数十种标准或私有协议,从网络设备、安全设备、公有云、私有云、各类中间件和应用中采集数据。同时,平台能将告警信息推送至企业现有的IM工具(如钉钉、企微),将CMDB数据与CI/CD流水线对接,将运营报表数据接入企业数据仓库。这种“连接器”角色,使得平台能够在不颠覆现有投资的情况下,快速融入企业IT体系,成为连接一切运维元素的中枢。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。知识库沉淀

整体化安全管理体系涵盖设备管理、监控、分析、响应等环节。平台支持集中运维、统一日志采集、安全事件协同处理。系统提供南北向接口,可与其他管理系统集成,实现数据共享。整体化设计提升了安全管理的协调性与效率。专业化能力体现在对工业资产的深度识别与漏洞管理。系统可识别2000多种工业设备型号与30多个厂商产品。漏洞库包含4000多个工业相关漏洞,支持持续更新。平台还集成威胁情报,提升对新型攻击的检测能力。专业化的安全能力确保了工业系统的稳定运行。运维算法配置管理数据库(CMDB)是支撑所有IT服务流程的关键信息枢纽。

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。
在数字化转型的浪潮中,管理者的决策日益复杂,往往需要在安全、效率、成本乃至用户体验等多重目标间进行艰难权衡。智能决策支持系统正是为解决这一主要挑战而生,它通过整合来自监控、财务、业务及安全平台的异构数据,构建了一个统一的综合分析视图,将碎片化的信息转化为具有直接行动指向的洞察。该平台的主要能力在于利用大数据分析与机器学习技术,穿透数据表象,识别影响运营绩效的深层关键因素与关联关系。例如,系统并非孤立地看待服务器故障次数或单次维护成本,而是通过归因分析和关联规则挖掘,建立起“设备型号-运行时长-环境温度-维护记录-故障频率”之间的复杂网络模型。在此基础上,它能进行动态优化计算,推荐出总拥有成本比较低的比较好预防性维护周期——不再是固定的“每半年一次”,而是可能建议“在夏季高温来临前对A型设备进行一次深度维护,而B型设备可延长至4000运行小时后再处理”。这使得维护策略从经验驱动转变为精细的数据驱动。CMDB中的数据质量必须通过定期审核、调和与例外报告来持续监控和改进。

单点登录——用户体验与安全管理的双赢。在应用林立的办公环境中,记住数十个不同的用户名和密码对员工而言是一场噩梦,迫使他们采用重复密码、简单密码等不安全行为。单点登录(SSO)是IAM赐予企业和员工的“魔法钥匙”。它允许用户只需进行一次强认证,便可无缝访问所有被授权的云端和本地应用,无需再次登录。这不仅极大地提升了员工的工作效率和满意度,更深层次地,它将认证行为集中到了一处进行统一、高安全性(如MFA)的管理。从安全角度看,SSO减少了密码暴露和被盗用的可能,并且当员工离职时,只需禁用一个账户,即可切断其所有应用访问,实现了安全与便捷的完美统一。会话录像和操作日志能够保存多久?能否支持关键词检索?特权账号评估
服务台是所有IT服务流程的统一入口和联络点。知识库沉淀
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知识库沉淀
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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