智能算法
InforCube智能运维安全管理平台（简称：SiCAP）的自动化运维是一个基于无引擎模式的自动化运维解决方案，通过集成各类自动化脚本和任务，能够帮助企业将各种常规的IT运维操作自动化实现，从而提高工作效率和节省成本。SiCAP-自动化运维提供了丰富的脚本库，支持多种场景的运维自动化，包括但不限于：系统监控、日志收集、自动化部署、自动化配置与巡检等。用户可以通过下发脚本任务，实现自动化运维的批量处理。同时，SiCAP-自动化运维支持可视化编排自动化运维作业，可基于任务执行的时间、触发事件、手动执行等多种方式来编排任务，并配置任务的执行条件，例如线上性能超标、业务异常等等。此外，SiCAP-自动化运维还支持多种常用协议和接口的集成，例如SSH、WinRM、JDBC、JMX等，为客户的自动化运维需求提供了更加灵活和开放的脚本运行环境，为企业的自动化运维提供完整的解决方案。智能运维安全管理平台的客户案例有哪些？智能算法
InforCube智能运维安全管理平台（简称：SiCAP），由数据层、服务层、应用层、展现层组成，其中，数据层，提供大数据存取能力与实时数据处理；服务层，包含基础服务与业务服务，可接入外部服务，形成平台基本能力，为上层提供服务支撑；应用层，提供贴近用户的业务处理，同时为展现层提供业务接口；展现层，以场景为中心，为用户提供可视化展示及操作入口。平台采用微服务架构，可划分为业务微服务和数据微服务，部署灵活；提供服务总线和数据总线，规范外部业务系统的功能接入、数据接入；平台基于微服务技术，具有高内聚松耦合、易扩展和易维护等特性，各服务模块按需横向扩展，可快速支持并适应单机、双机、分布式、集群、私有云、共有云、容器等部署方式，轻松满足客户的高负载容灾需求，甚至两地三中心的部署要求。人工智能科技符合信创的运维管理产品有哪些？
InforCube智能运维安全管理平台（简称：SiCAP）的平台特性，包括；一体化：围绕人和资产，构建运维安全管理全貌，平台的开放性及可伸缩性，能够满足企业的个性化需求，轻松为企业量身定制运维、数据和安全三位一体的IT运维安全管理平台。可视化：通过多方位数据采集，应用智能算法综合分析整个IT基础架构中的数据（从网络、端点、用户、云到应用程序），实现360度可视化管理，辅助决策，提升管理效能。自动化：从数据收集到检测、调查和响应再到处理，可通过自动化工具将日常、辅助的操作自动化、标准化、流程化，降低人为操作风险，减轻运维人员工作量，提高运维效率。安全化：从用户权限的细粒度管控、数据的分级管理，到资产配置的安全基线与定期巡检、资产的实时监控预警、运维操作的控制和审计，涵盖安全运维的各个方面，符合法律法规安全要求。智能化：应用大数据技术以及机器学习、模式识别等智能算法，基于不同的业务场景，可对系统内部的用户数据、资产数据、监控数据、运维数据、日志数据、网络流量等数据进行深度分析，进行整体安全防护，提供更加高效的智能化管理。
InforCube智能运维安全管理平台（简称：SiCAP）的用户统一身份管理（IAM）模块，其设计理念是一个企业维护一套组织架构、一套用户身份管理系统以及一个用户认证系统。通过身份治理、权限治理、可信认证、审计与风控等功能模块来为用户构建统一身份管理系统，实现对用户全生命周期的可视化管理，从而满足企业的统一身份管理、权限管理、认证管理、安全审计与风险控制等需求。企业可以实现对用户身份和权限的集中管理与控制，提高身份认证和数据安全性，降低企业风险，并简化管理流程，提高管理效率。运维安全管理平台的产品特性有哪些？
CMDB系统通常由一系列应用程序和工具组成，包括配置管理工具、变更管理工具、服务管理工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其IT资源和服务配置信息，并提供实时监控、警报和报告，以加强对IT资源和服务的管理和控制。在选择CMDB系统时，需要评估其需求、业务流程和技术架构等因素，以选择适合其需求的解决方案。CMDB系统的实施需要考虑组织的需求、业务流程和技术架构等因素，因此需要进行定制化配置和集成。在实施过程中，组织需要确保其CMDB系统与其他系统的集成和数据共享，以确保数据的一致性和准确性。CMDB系统需要具备良好的安全性和可靠性，以确保IT资源和服务配置信息的安全和可用性。因此，在CMDB系统的实施和运营过程中，组织需要考虑数据和服务的安全性、备份和恢复、容错和可扩展性等方面的因素。
业务综合监控（IMP）可以对全栈系统的指标和状态进行实时监控，帮助企业及时发现异常情况并进行处理。链路
IT服务管理（ITSM）领域好的解决方案有哪些？智能算法
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。智能算法