智能分析
在运维管理体系中，为了确保运维操作的合规性、可控性和可追溯性，通常会采用“一事一申请”的原则进行临时性的密码授权，同时需要对旧密码进行失效处理，进一步加强安全防护。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心（SiCAP-OMA）提供电子密码管理流程，包括提权申请提交、多级审批流控制、旧密码失效处理等过程，申请内容包括申请理由、申请时限、密码属性、密码会同人、待运维资源等，提交后可按照预设的不同运维场景审批流进行逐级审核，审批通过后运维人员可查看待运维资源密码，从而进行运维操作。当超出申请有效期后，系统将按照既定的安全策略自动执行改密操作，避免密码泄露的风险。通过电子密码工单，实现了密码管理的流程化与规范化，保证了在必要时能快速响应业务需求，降低密码暴露风险，符合信息安全和合规管理的要求。全场景可视化流程跟踪，实现工单流转可视化、工单处理时效可视化、工单状态可视化，让服务可跟踪提升效率。智能分析
我国能源行业的客户体系庞大，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。业务系统不断的增加，使得日常IT运行维护和服务支撑压力也越来越大。为了应对这种情况，重要的是建立标准化的服务流程，提升运维服务效率，提高IT服务的价值和用户满意度。IT服务部门需要关注如何提供更加高效的服务，提高IT资源的利用率，降低运营成本，优化IT运营支撑流程，实现IT服务的全生命周期管理。这不仅可以提高IT服务水平，加强信息化建设的效果，还有利于提高企业竞争力，对于能源行业的可持续发展也有深远的影响。
IAM监控智能运维安全管理平台SiCAP提供工单运维，满足业务临时授权需要。
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）的安全通报，支持企业管理员对企业事项进行统一下达和汇报上传的技术，并建立良好的消息传递机制。它提供可视化的通报流程配置引擎，建立标准工作流，从而提高工作效率。同时，它还支持定制不同通报类型的处理流，并且可以让用户方便地进行选择。这种技术可以帮助企业管理员建立高效、标准化的发文流程和处理流程，减少通讯成本和人工错误，提高工作效率。企业可以更加灵活地定制通报类型和处理流程，以满足不同的业务需求。
智能运维安全管理平台SiCAP支持单机、双机、集群的部署模式。
随着金融电子化管理的发展，金融行业IT资产逐年增加，对自动化运维有了迫切需求，其次《网络安全法》和中国银行业信息科技的一些规划，对金融行业的安全检查和自动化程度要求增加，如何提升IT运维安全和运维自动化水平，使日常运维标准化、自动化，是目前面临的主要挑战。SiCAP金融行业自动化运维解决方案，针对上述痛点问题，以数据为基础，场景为导向，对行内PaaS、IaaS等资源通过作业工具与作业调度实现了包括自动化脚本执行和文件分发在内的基础运维场景，实现了符合行方要求的安全加固自动化场景，实现了日常巡检自动化场景，实现了行内资产配置自动化场景，实现了基于可视化作业任务编排的自定义运维场景，可提高运维效率，规范运维流程。智能运维安全管理平台SiCAP支持资产自动发现，简化资产录入流程。日志审计系统
解决方案打通各个运维环节，把运维相关数据进行有机结合，通过智能学习和分析，优化和提升各个运维环节。智能分析
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。智能分析