智能運維系統(tǒng)是一種利用人工智能和機器學習等技術，對計算機系統(tǒng)和應用程序的運維活動和事件進行自動化監(jiān)控、分析和優(yōu)化的解決方案。它可以幫助組織加強對其計算機系統(tǒng)和應用程序的管理和控制，并提高運維效率和可靠性。智能運維系統(tǒng)可以幫助組織實現自動化運維。通過智能運維系統(tǒng)，組織可以自動化監(jiān)控和記錄計算機系統(tǒng)和應用程序的運維活動和事件，自動化識別和解決運維問題，自動化優(yōu)化運維流程，以提高運維效率和可靠性。智能運維系統(tǒng)可以幫助組織實現預測性維護。通過智能運維系統(tǒng)，組織可以使用機器學習和預測分析等技術，對計算機系統(tǒng)和應用程序的運行狀態(tài)進行分析和預測，提前識別和解決潛在的運維問題，以避免故障的發(fā)生和降低維護成本。智能運維系統(tǒng)可以幫助組織提高安全性和可靠性。智能運維系統(tǒng)可以自動化監(jiān)控和記錄計算機系統(tǒng)和應用程序的運維活動和事件，識別和解決安全問題，提高安全性和可靠性。此外，智能運維系統(tǒng)還可以幫助組織快速響應安全事件，減少安全漏洞的風險。

智能運維安全管理平臺SiCAP主要為：身份認證、賬號管理、權限控住、安全審計。等保安全檢查

數據庫審計系統(tǒng)可以幫助組織更好地管理其數據庫性能和優(yōu)化。通過監(jiān)控和記錄數據庫活動，組織可以更好地了解其數據庫的性能和瓶頸，并采取相應的優(yōu)化措施，以提高數據庫的性能和效率。數據庫審計系統(tǒng)可以幫助組織更好地管理其數據和數據資產。通過監(jiān)控和記錄數據庫活動，組織可以更好地了解其數據和數據資產的位置、狀態(tài)、性能和使用情況，并采取相應的管理和優(yōu)化措施，以提高數據質量和價值。數據庫審計系統(tǒng)可以幫助組織更好地管理其數據庫備份和恢復。通過監(jiān)控和記錄數據庫活動，組織可以更好地了解其數據庫備份和恢復的情況，以及其是否符合恢復時間目標和恢復點目標。此外，數據庫審計系統(tǒng)還可以跟蹤和記錄數據庫備份和恢復操作，以確保其安全性和可靠性。數據庫審計系統(tǒng)是一種重要的解決方案，可以幫助組織監(jiān)控和記錄其數據庫活動，并提高數據庫的安全性、完整性和可用性。通過綜合考慮組織的需求、業(yè)務流程和技術架構等因素，選擇適合其需求的數據庫審計系統(tǒng)，并進行有效的定制化配置和集成，可以更好地實現數據庫審計和管理的目標。

等保安全檢查智能運維安全管理平臺SiCAP支持文件傳輸協議運維，包括：FTP、SFTP等。

SiCAP-運維控制與審計（OMA）從多維度、細粒度的資源授權機制、全過程的操作記錄及控制、***的操作審計到全操作過程的錄像回放，實現了運維過程的“事前預防、事中控制、事后審計”，且支持SSO單點登錄與多種運維工具，在簡化運維操作、提高工作效率的同時，***解決運維安全問題，有效提升企業(yè)IT運維管理水平。實現用戶身份統(tǒng)一管理、資產信息統(tǒng)一管理、多維度、細粒度權限管控、自動化管理、多種運維方式、會話操作全過程控制與審計、***安全管控。

數據庫審計系統(tǒng)是一種用于監(jiān)控和記錄數據庫活動的解決方案。它可以幫助組織監(jiān)控數據庫的安全性、完整性和可用性，以及滿足監(jiān)管和合規(guī)性要求。數據庫審計系統(tǒng)可以捕獲和記錄數據庫的所有活動，例如用戶登錄、查詢、更新、刪除、備份和恢復等，并生成詳細的審計日志和報告。數據庫審計系統(tǒng)通常由一系列應用程序和工具組成，包括日志收集器、審計引擎、分析和報告工具等。這些工具和應用程序可以幫助組織更好地管理其數據庫審計流程，并提供詳細的審計日志和報告。

智能運維安全管理平臺SiCAP易于與現有IT基礎設施整合，支持多種操作系統(tǒng)和應用協議。

隨著數據中心規(guī)模的擴大，經常會存在對多個資產同時執(zhí)行相同或相似操作的情況，如果手動逐一運維不*需要占用IT運維人員大量的時間和精力，也不能比對多個資產的執(zhí)行結果是否一致。InforCube智能運維安全管理平臺-運維審計中心（SiCAP-OMA）提供批量運維功能。支持批量打開多個運維窗口，同時進行運維操作。不*能兼容RDP等圖形協議和SSH、TELNET等字符協議，也能支持客戶端運維和web運維兩種方式。批量運維提高了運維工作效率，并確保了運維結果的一致性.

智能運維安全管理平臺SiCAP支持審計日志、錄像進行定期歸檔，滿足合規(guī)要求。日志采集

智能運維安全管理平臺SiCAP提供強大的身份驗證和授權功能，支持多重身份驗證和基于角色的訪問控制。等保安全檢查

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(jiān)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(tài)防護。***的數據綜合分析,豐富的智能化業(yè)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。

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