SiCAP-數據分析,以數據為基礎,場景為導向,算法為支撐,基于大數據、機器學習、深度學習等技術,對IT資產配置、監控、運維、日志、流程等數據進行綜合智能分析,包括異常風險分析、多維主因、根因分析、智能審計、智能運維、智能預測、智能機器人助手等多個技術方向的落地場景,提升了整體風險感知和安全動態防護。***的數據綜合分析,豐富的智能化業務場景。做到異常風險分析、多維主因分析、根因分析、智能審計、智能運維、智能預測、智能助手。
智能運維安全管理平臺SiCAP可對資產、用戶、會話等進行多標簽管理。智能分析和決策
我國能源行業經過多年的信息化建設,信息化發展總體不僅快速而且深入。隨著ERP、郵件、OA辦公等信息系統不斷上線并向集中化、云化發展;信息中心網絡設施、安全設施、服務器存儲、基礎軟件等IT資源規模越來越大;云架構、云計算、人工智能、大數據和物聯網等新技術的應用使IT架構日趨復雜;操作系統與服務器種類繁多,對網絡與系統的穩定性要求與依賴程度也越來越高;業務部門對應用系統的可用性、安全性和使用體驗等要求也越來越嚴格。日常IT運行維護和服務支撐壓力越來越大。當業務故障發生之后,由于系統涉及到的服務廠商多,系統業務調用關系鏈復雜,系統開發語言不同、數據庫類型不同、網絡鏈路環境不同和管理部門不同,給IT運維帶來了巨大的挑戰。如何快速定位問題發生所處環節、快速解決故障、恢復系統服務是個非常困難的事情。
資產帳號稽核智能運維安全管理平臺SiCAP支持資產賬號上報、下發,保證SiCAP和資產上賬號的一致性。
智能運維系統可以幫助組織更好地實現其運維目標。在當前的信息時代,運維成為組織不可忽視的重要問題。通過智能運維系統,組織可以實現自動化運維和預測性維護,提高運維效率和可靠性,降低維護成本和風險,以支持業務的持續發展。智能運維系統可以幫助組織更好地管理其云計算環境和容器化環境。隨著云計算和容器化技術的普及,組織需要更好地管理其云計算環境和容器化環境的運維活動和事件。通過智能運維系統,組織可以自動化監控和記錄其云計算環境和容器化環境的運維活動和事件,自動化識別和解決運維問題,以提高運維效率和可靠性。智能運維系統是一種重要的解決方案,可以利用人工智能和機器學習等技術,自動化監控、分析和優化計算機系統和應用程序的運維活動和事件,提高運維效率和可靠性,降低維護成本和風險,支持業務的持續發展。通過綜合考慮組織的需求、業務流程和技術架構等因素,選擇適合其需求的智能運維系統,并進行有效的定制化配置和集成,可以更好地實現運維自動化和優化的目標。
SiCAP-業務綜合監控(IMP)能夠對傳統IT、私有云、公有云、混合云等基礎設施進行***、多維度、可視化的統一實時監控預警管理。能夠自動生成網絡拓撲,結合實時性能監控、高性能事件關聯分析,以及多方式事件告警,幫助用戶全面掌控網絡狀態和異常,深入洞察性能瓶頸和風險,快速定位故障及影響范圍。可實現拓撲展現、資產監控、業務監控、基線配置和閾值告警、監控模板自定義、大屏監控、智能應用。資產運行實時監控,問題診斷一目了然。進行業務關聯性監控,及時提供改善建議。靈活設置監控基線,風險問題及時報告。資源使用附預測機制,提前規避風險。智能運維安全管理平臺SiCAP支持多級審批流程配置功能。
SiCAP-OMA小功能:基于動態認證鏈的自適應可信認證背景1:企事業單位面對數據泄露事故頻發的現狀,使用傳統的認證機制難以抵擋內部泄密與外部攻擊的雙重隱患。背景2:隨著網絡安全法、等保2.0、數據安全法等法律法規的頒布,金融行業需要采取更為嚴格的認證措施以保護數據安全。SiCAP-OMA根據用戶的訪問行為習慣,從時間、空間、行為、環境等維度,智能識別異常訪問行為,針對異常訪問行為,能夠實現基于動態認證鏈的自適應可信認證,執行告警、二次認證、阻斷等管控措施,配合豐富的認證方式,實現賬號的安全管控。基于動態認證鏈的自適應可信認證,使登錄用戶身份真實有效、登錄環境安全可靠,有效提升單位信息安全水平;同時確保單位在業務運營過程中合法合規。
智能運維安全管理平臺SiCAP提供代理審批功能,滿足日常運維工作連續性。自動化測試
智能運維安全管理平臺SiCAP強大的訪問控制和審計功能,確保企業數據的安全性和完整性。智能分析和決策
智能運維系統可以幫助組織更好地實現其運維目標。在當前的信息時代,運維成為組織不可忽視的重要問題。通過智能運維系統,組織可以實現自動化運維和預測性維護,提高運維效率和可靠性,降低維護成本和風險,以支持業務的持續發展。智能運維系統可以幫助組織更好地管理其云計算環境和容器化環境。隨著云計算和容器化技術的普及,組織需要更好地管理其云計算環境和容器化環境的運維活動和事件。通過智能運維系統,組織可以自動化監控和記錄其云計算環境和容器化環境的運維活動和事件,自動化識別和解決運維問題,以提高運維效率和可靠性。智能運維系統是一種重要的解決方案,可以利用人工智能和機器學習等技術,自動化監控、分析和優化計算機系統和應用程序的運維活動和事件,提高運維效率和可靠性,降低維護成本和風險,支持業務的持續發展。通過綜合考慮組織的需求、業務流程和技術架構等因素,選擇適合其需求的智能運維系統,并進行有效的定制化配置和集成,可以更好地實現運維自動化和優化的目標。
智能分析和決策