擁抱云原生與AIOps演進。平臺設計面向未來。隨著云原生和容器化成為主流，平臺需深度支持Kubernetes等編排體系，監控微服務Mesh，管理不可變基礎設施。在智能層面，AIOps將持續深化，向更復雜的因果推斷、自動決策甚至自主運維演進。平臺將更緊密地與研發流程（DevOps）和安全體系（SecOps）融合，形成真正的DevSecOps閉環。同時，對邊緣計算、物聯網等新場景的運維支持也將成為關鍵。平臺本身將始終保持進化，帶領智能運維的發展方向。能否阻斷rm -rf等危險指令的執行？是基于什么機制？CMDB KPI

資產賬號授權統一管理，提高安全性與工作效率。通過部署InforCube智能運維安全管理平臺（簡稱：SiCAP），可以將企業內運維主機進行集中化管理，統一管理主機上的賬號，包括添加、修改、刪除和查詢等操作，避免賬號被濫用或者遺失造成安全風險。此外，SiCAP還支持統一授權，通過設定用戶角色和權限，對可操作的資產賬號進行管理，確保運維人員只能訪問其所需的資產賬號。同時，SiCAP支持單點登錄，當運維人員登錄主機時，可以借助該功能，無需再輸入用戶名和密碼，提高了工作效率。由此可見，SiCAP的功能非常強大，能夠很好地保障企業的運維安全，并提高工作效率。 資產審計服務臺是所有IT服務流程的統一入口和聯絡點。

“監控為眼”是平臺感知能力的主要。它超越了傳統監控對單一指標閾值的簡單判斷，構建了多層次、多維度、立體化的智能監控體系。從基礎設施層的CPU、內存、流量，到應用層的交易鏈路、性能瓶頸、用戶體驗，再到業務層的主要交易量、服務可用性，實現端到端的可視可測。通過大數據處理和流式計算，平臺能夠實時匯聚、關聯分析海量監控數據，不僅做到故障“看得見”，更能通過趨勢分析和異常檢測，實現問題的“提前預見”，變被動響應為主動干預。

智能化體現在平臺能夠自主學習與優化運維策略。通過機器學習算法，系統可分析歷史數據，建立正常行為基線，并識別偏離模式的異常情況。例如，平臺可學習用戶常規登錄時間與地點，當出現非常規訪問時觸發風險提示。智能算法還可用于告警壓縮，將相關事件聚合為一個故障報告，減少信息噪音。隨著數據積累，系統的判斷能力將持續提升，形成自我優化的閉環。異常風險分析是平臺智能功能的重要體現。系統可對日志數據進行聚類分析，發現罕見或異常的記錄模式。通過模式識別技術，平臺能識別潛在的安全威脅，如異常數據導出等行為。網絡流量分析模塊可檢測DDoS攻擊、端口掃描等惡意活動。結合威脅情報庫，對于目標資產的自動識別，有哪些方式可以采用？

平臺的一體化特性體現在其能夠整合運維與安全管理的各個環節。無論是身份認證、身份管理、資產管理、資產監控、日志審計還是流程審批，均可在統一界面中完成。這種集成化設計減少了不同系統間的切換成本，提升了操作便捷性。平臺還支持多租戶模式，適用于集團型企業或云服務提供商，實現資源隔離與權限有效管理。通過一體化架構，企業能夠構建更加協調、高效的IT管理體系。同時，一體化的資源部署，可以減少用戶的信息化建設成本。為每個配置項（CI）定義明確的生命周期狀態模型，是管理CMDB的基礎。文件傳輸監控

管理員能否實時查看在線運維會話？當發現異常操作時能否快速阻斷？CMDB KPI

多源數據管理是大型能源基地運維的關鍵。智能平臺可整合光伏、風電、儲能等不同能源類型的運行數據，實現統一監控與調度。系統支持實時采集發電量、設備狀態、環境參數等信息，并進行融合分析。通過高性能數據庫，平臺可處理海量時序數據，滿足大型系統的性能要求。多源數據的集中管理，為能源優化配置提供了數據基礎。 多能源協同管理通過云邊協同技術實現。平臺可在本地邊緣節點進行實時控制，同時將匯總數據上傳至云端進行全局分析。這種架構既保證了控制的實時性，又支持跨區域資源調配。系統可根據電網負荷預測，動態調整各能源站點的輸出功率，實現供需平衡。協同管理提升了能源利用效率，支持綠色低碳發展目標。CMDB KPI