CMDB系統通常由一系列應用程序和工具組成，包括配置管理工具、變更管理工具、服務管理工具等。這些工具和應用程序可以幫助組織更好地管理其IT資源和服務配置信息，并提供實時監控、警報和報告，以加強對IT資源和服務的管理和控制。在選擇CMDB系統時，需要評估其需求、業務流程和技術架構等因素，以選擇適合其需求的解決方案。CMDB系統的實施需要考慮組織的需求、業務流程和技術架構等因素，因此需要進行定制化配置和集成。在實施過程中，組織需要確保其CMDB系統與其他系統的集成和數據共享，以確保數據的一致性和準確性。CMDB系統需要具備良好的安全性和可靠性，以確保IT資源和服務配置信息的安全和可用性。因此，在CMDB系統的實施和運營過程中，組織需要考慮數據和服務的安全性、備份和恢復、容錯和可擴展性等方面的因素.

智能運維安全管理平臺SiCAP支持文本協議運維，包括：SSH、TELNET、RLOGIN等。數據庫工具

SiCAP-系統綜合日志審計（SIEM），能夠提供***多樣日志采集、海量多元日志范式化、集中存儲靈活檢索、***智能高效分析、風險告警快速響應、輕松溯源追查有據，實現日志的全生命周期管理，協助維護人員從事前（風險策略）、事中（分析溯源）及事后（調查取證）等多個維度監控日志，幫助管理員從海量日志數據中精確查找關鍵事件及數據，準確定位網絡故障，提前識別安全威脅，提升網絡性能，保障系統安全，助力企業滿足《網絡安全法》及等保2.0合規要求。數據統計智能運維安全管理平臺SiCAP提供工單運維，滿足業務臨時授權需要。

數據庫審計系統可以幫助組織識別和防止數據庫安全威脅。通過監控數據庫活動，數據庫審計系統可以檢測和報告未經授權的訪問、惡意軟件攻擊、數據泄露、數據篡改和其他安全事件。此外，數據庫審計系統可以跟蹤和記錄數據庫用戶的活動，以幫助組織識別和處理潛在的內部威脅。數據庫審計系統可以幫助組織滿足監管和合規性要求。許多行業和法規都要求組織定期審計其數據庫活動，并記錄和報告任何違規行為。數據庫審計系統可以捕獲和記錄所有數據庫活動，并生成詳細的審計日志和報告，以便組織證明其合規性和遵守監管要求。

智能運維系統是一種利用人工智能和機器學習等技術，對計算機系統和應用程序的運維活動和事件進行自動化監控、分析和優化的解決方案。它可以幫助組織加強對其計算機系統和應用程序的管理和控制，并提高運維效率和可靠性。智能運維系統可以幫助組織實現自動化運維。通過智能運維系統，組織可以自動化監控和記錄計算機系統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，自動化優化運維流程，以提高運維效率和可靠性。智能運維系統可以幫助組織實現預測性維護。通過智能運維系統，組織可以使用機器學習和預測分析等技術，對計算機系統和應用程序的運行狀態進行分析和預測，提前識別和解決潛在的運維問題，以避免故障的發生和降低維護成本。智能運維系統可以幫助組織提高安全性和可靠性。智能運維系統可以自動化監控和記錄計算機系統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支持通過黑白名單命令設置保證管理人員的操作合法、安全、可控。

數據庫是任何企業和公共安全中具有戰略性的資產，互聯網的急速發展使得企業數據庫信息的價值及可訪問性進一步得到了提升，同時，也致使數據庫信息資產面臨嚴峻的挑戰，主要包括：1.管理風險：主要指內部員工和第三方人員的操作規范與訪問控制有待完善；2.技術風險：主要包括安全漏洞比如：溢出、注入等層出不窮，補丁的跟進比較延后。3.審計層面：現有的依賴于數據庫日志文件的審計方法，存在諸多的弊端,比如：審計功能的開啟會影響數據庫本身性能、日志文件本身存在被篡改風險等。伴隨著數據庫信息價值以及可訪問性提升，使得數據庫面對來自內部和外部的安全風險增加，如違規越權操作、惡意入侵導致機密信息竊取泄漏，但事后卻無法有效追溯和審計。InforCube智能運維安全管理平臺（簡稱：SiCAP）的數據庫運維與審計（DBA），致力于保障企業數據安全，可以有效監控數據庫訪問及操作行為，準確掌握數據庫系統的運行狀態，支持數據庫運維管理與操作審計，內置和自定義規則靈活實現對越權、篡改和高危操作的實時阻斷，并進行記錄與告警。從而實現安全事件的事前風險防范，事中實時阻斷，事后定位分析與追查取證，以此保障數據庫安全，滿足等保、行業規范等合規性要求。

智能運維安全管理平臺SiCAP對操作進行實時監控和記錄，檢測到可疑行為實時發出告警或進行阻斷。運維KPI

智能運維安全管理平臺SiCAP實時監控用戶行為，及時發現并應對潛在威脅。數據庫工具

SiCAP-流量分析，通過采集、存儲和分析全量網絡流量，并結合SiCAP的其他功能模塊，基于回溯分析數據包特征、異常訪問行為、異常網絡行為及關聯分析，鑒別異常訪問行為，識別漏洞、木馬、APT攻擊等已知和未知的安全威脅行為，具備多維的數據分析及深度挖掘能力，提供端到端的全流量行為、性能的可視化分析能力，幫助用戶從海量數據中聚焦真正的安全風險，有效降低風險影響，助力用戶建立可視、可控、性能優化的自適應網絡安全架構。