日志关联分析
随着企事业单位信息化程度的加深,IT基础设施日益复杂,传统堡垒机的运维方式往往依赖特定的客户端工具(如SSH客户端、RDP客户端等),这不*增加了运维人员的工作负担,还可能因为工具分散、管理不一导致安全隐患。因此,需要提供一种更为便捷、安全的远程访问和管理解决方案。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供无客户端运维方式,能够允许用户通过标准的Web浏览器直接访问和管理各类服务器、网络设备和应用程序,无需安装特定的客户端软件。支持多种远程管理操作,包括但不限于图形操作和指令操作,可通过Web浏览器界面直接发起远程桌面连接或执行命令行操作;所有通过Web浏览器进行的运维操作都会被详细记录和审计。无客户端运维,不*提供了便捷的远程管理入口,提升了运维工作效率,也减少了对特定客户端软件的依赖和维护成本,确保运维操作安全、高效。智能运维安全管理平台SiCAP遵循三权分离原则,对常用角色权限进行内置。日志关联分析
随着数据中心规模的扩大,经常会存在对多个资产同时执行相同或相似操作的情况,如果手动逐一运维不*需要占用IT运维人员大量的时间和精力,也不能比对多个资产的执行结果是否一致。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供批量运维功能。支持批量打开多个运维窗口,同时进行运维操作。不*能兼容RDP等图形协议和SSH、TELNET等字符协议,也能支持客户端运维和web运维两种方式。批量运维提高了运维工作效率,并确保了运维结果的一致性。监控工具智能运维安全管理平台SiCAP支持Mysql、Oracle等数据库协议。
我国能源行业经过多年的信息化建设,信息化发展总体不仅快速而且深入。 随着ERP、邮件、OA办公等信息系统不断上线并向集中化、云化发展;信息中心网络设施、安全设施、服务器存储、基础软件等IT资源规模越来越大;云架构、云计算、人工智能、大数据和物联网等新技术的应用使IT架构日趋复杂;操作系统与服务器种类繁多,对网络与系统的稳定性要求与依赖程度也越来越高;业务部门对应用系统的可用性、安全性和使用体验等要求也越来越严格。日常IT运行维护和服务支撑压力越来越大。当业务故障发生之后,由于系统涉及到的服务厂商多,系统业务调用关系链复杂,系统开发语言不同、数据库类型不同、网络链路环境不同和管理部门不同,给IT运维带来了巨大的挑战。如何快速定位问题发生所处环节、快速解决故障、恢复系统服务是个非常困难的事情。
由于运维设备多样性和技术栈的差异,堡垒机作为运维操作的安全接入点和集中管控平台,要求必须具备支持多协议运维的能力,以满足不同设备的运维需求。其中,在没有图形用户界面的情况下,需要运维人员通过纯文本命令进行目标资源的管理和维护。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供字符型协议运维能力。能够针对Linux、Unix和其他类Unix系统、网络设备、数据库等,通过SSH协议、Telnet协议、FTP协议、SFTP协议以及MySQL、PostgreSQL 等数据库访问协议,进行基于文本命令行的运维操作,实现目标设备运维。字符型协议运维,能够在远程运维、资源受限等运维场景中发挥重要作用,满足运维人员的日常运维需求。智能运维安全管理平台SiCAP支持统信、麒麟、欧拉等国产操作系统运维。
面对大量的运维日志,传统审计方式需要审计人员逐一核对,工作繁重,同时,不能快速筛选出高风险的操作,审计效率低下。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),基于运维画像与智能算法训练审计模型,为审计人员提供运维日志的智能评分与健康度等级,并且可以结合审计人员实际审核情况,辅助智能审计算法进一步优化,保证智能审计结果的准确性和有效性。智能审计,不*为审计工作提供强有力的数据支撑,也有效的提高了审计效率。智能运维安全管理平台SiCAP支持可自动化的账号收集、管理,提升资产账号安全性,满足合规与审计要求。资产综合监控
SiCAP为客户 打造一体化、可视化、自动化、安全化、智能化的新一代IT管理平台.日志关联分析
在堡垒机的运维对象中,绝大部分可以通过固定协议如SSH、RDP、FTP等进行统一运维,而应用系统具有复杂性、多样性、客户高度自定义等特征,因此无法通过固定协议进行统一运维。在传统方案中,对于新应用的适配,通常需要通过定制开发来满足。在InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)中,用户通过可视化页面可以灵活自定义数据库、C/S、B/S 客户端的属性配置,从而实现*泛的应用协议接入;无论何种协议,均可通过模拟用户键盘操作、属性参数化等配置动作流进行应用代填,实现资源的自动登录与运维、审计。通过应用协议自适应扩展技术,可实现各种复杂应用系统的统一运维,支撑企业信息化建设不断发展的诉求。日志关联分析