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面对突发情况、应急响应、升级维护、审计检查等临时性的运维需求时，企事业单位需要为运维人员临时授予特定时间段内，超越其常规权限的临时性运维*限，在保障业务正常运行和信息安全的前提下，降低因权限滥用带来的风险。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心（SiCAP-OMA）提供工单运维能力。在需要进行临时授权时，管理员可以通过创建工单，为运维人员授予指定时间段内，指定资源的运维*限，并可以对文件传输操作进行细粒度权限管控。工单创建成功后，运维人员可在指定时间段内运维目标设备。授权期满系统将自动回收权限，形成临时授权流程闭环。工单运维，根据实际需要进行灵活的运维临时授权，遵循权限*小化原则的同时，有效降低权限滥用带来的安全隐患.

动态权限提升减少了特权凭证的暴露时间。安装配置

智能运维系统通常由一系列应用程序和工具组成，包括自动化工具、机器学习工具、分析工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其运维流程，并提供实时监控、警报和报告，以加强对计算机系统和应用程序的管理和控制。智能运维系统的提供商和解决方案众多，包括Automic、BMC、IBM等。这些提供商和解决方案的差异在于其功能、定制化能力、可扩展性、安全性、可靠性和成本等方面的差异。因此，在选择智能运维系统时，组织需要评估其需求、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。智能运维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，组织需要确保其智能运维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。智能运维系统需要具备良好的安全性和可靠性，以确保数据和服务的安全和可用性。因此，在智能运维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。

告警处理流程衡量流程绩效的关键指标（如MTTR, MTTD）为管理决策和持续改进提供了数据洞察。

随着数字化转型以及企业的运维体系建设推进，资产数据作为企业IT运维的基础，CMDB对企业资产数据的治理手段，对运维体系的建设日益重要。企业传统CMDB的建设存在着一些主要问题，包括：(1)数据体量大：随着业务增长和数据积累，数据量急剧增加，管理难度大。(2)数据源分散：组织内存在多个系统，数据分布在不同源中，管理复杂度高(3)数据质量低：人工录入等因素导致数据质量问题，如重复、不完整或过时。(4)缺乏标准和规范：组织内部缺乏统一的配置管理标准和规范，导致CMDB中的数据存在不一致性。(5)变更管理和维护困难：随着业务和技术的变化，配置项的变更频警，对CMDB的维护和更新提出了挑战。(6)消费场景支撑不足：CMDB的数据无法满足不同利益相关者的需求，缺乏对数据的灵活访问。(7)配置模型僵化：CMDB的配置模型无法灵活适应变化的业务需求和技术架构。(8)自动化采集能力弱：缺乏自动化工具和机制，导致配置项数据采集过程依赖人工操作，效率低且容易出错。(9)可视化能力不足：CMDB的数据展示和可视化功能有限，无法提供直观的配置项关系和数据分析。

在日常运维工作中，不同角色人员负责的工作内容不同，针对重要决策，需要各个角色从不同角度评估风险、合规性和可行性，发现潜在问题，减少错误决策带来的负面影响，提高决策的整体质量。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心（SiCAP-OMA）提供多级审批流控制功能。对于电子密码工单、特殊运维以及批量运维等运维类型，可针对不同的运维场景，设置多级审批流，包括各审批阶段的审批人范围、审批权限、以及审批人通知方式。企事业单位根据需求，合理分配审批权限，确保重要决策处理经过多个层级的审核与批准。通过多级审批流控制，有助于提高决策的合理性和透明度，同时严格限制权限滥用的风险.

在安全事件响应中，CMDB能帮助识别漏洞资产、确定所有者并评估漏洞影响面。

SiCAP的ITSM，能够将知识资产价值扩大化，能够通过对知识进行统一管理，包括：集中化的存储、灵活的检索、清晰的分类、严格的审批、持续的更新、多渠道的访问、开放式的评价、个性化的推荐以及与工单系统的无缝集成等机制，实现知识资产价值扩大化、降低运营成本。提供可视化的数据分析，能够支持通过动态图形实时展示服务过程、服务业务量、员工工作量等数据的统计，支持灵活定制各类分析报表，多维度组合、钻取、级联展示，并支持以大屏的形式投放，为管理层决策提供数据支撑。可通过低代码构建复杂场景，提供强大的流程配置引擎与表单配置引擎，能够通过可视化的配置页面，无编码的根据企业实际需求场景灵活定义流程和表单，从而适应不同规模和行业的IT服务管理需求，同时提供门户工作台与专属菜单的个性化自定义。CMDB的数据治理策略必须明确数据所有权、维护职责和审计流程。日志收集

CMDB的合规性报告功能有助于满足内部审计和外部监管机构（如SOX, ISO27001）的要求。安装配置

SiCAP-数据分析，以数据为基础，场景为导向，算法为支撑，基于大数据、机器学习、深度学习等技术，对IT资产配置、监控、运维、日志、流程等数据进行综合智能分析，包括异常风险分析、多维主因、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能机器人助手等多个技术方向的落地场景，提升了整体风险感知和安全动态防护。***的数据综合分析,丰富的智能化业务场景。做到异常风险分析、多维主因分析、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能助手。

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