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Protocolo MQTT
MQTT (Message Queueing Telemetry Transport) es un protocolo de red de publicación y suscripción de mensajes sencillo y ligero. Es el protocolo estándar para la mensajería del Internet de las Cosas (IoT) y la Industria 4.0.
Es ligero, tiene poco ancho de banda y funciona bien en entornos de alta latencia y poco fiables, por lo que resulta ideal en entornos de producción. Los dispositivos envían datos (publican) a un broker MQTT con un tema y una carga útil de datos, y los dispositivos pueden suscribirse a ese tema y subtemas y recibir actualizaciones que contengan esos datos del broker cuando los datos cambien. Los temas pueden definirse para utilizar varios niveles de profundidad y los dispositivos pueden suscribirse a temas utilizando comodines, lo que permite realizar cambios dinámicos cuando sea necesario.
Seguridad de datos de confianza cero
Zero-Trust es un concepto de seguridad y un marco de ciberseguridad que permite a una organización defenderse agresivamente a sí misma, a sus datos y a los permisos de los usuarios utilizando un sistema avanzado de protocolos de seguridad automatizados. Zero-Trust se centra en la creencia de que las organizaciones no deben confiar automáticamente en nada dentro o fuera de sus perímetros y, en su lugar, deben verificar cualquier cosa que intente conectarse a sus sistemas antes de conceder el acceso.
Correlación de datos
La herramienta de análisis de datos EDM Correlation está diseñada para ayudar a los usuarios a realizar análisis de causa raíz en múltiples dispositivos o sistemas. Compara la actividad de un sistema durante un periodo determinado con la actividad de otros múltiples sistemas e identifica los puntos de datos más relacionados. De este modo, EDM puede crear una visualización intuitiva de los eventos relacionados en toda una red de tecnología mixta, lo que permite realizar análisis de causa raíz con más eficacia que nunca.
Previsión de datos
La previsión utiliza datos históricos para realizar estimaciones informadas que permiten predecir la dirección de las tendencias futuras. La elección de las técnicas de previsión adecuadas depende del tipo de datos utilizados y de su comportamiento. Por ejemplo, las técnicas de previsión utilizadas para "datos financieros" pueden no ser apropiadas para series temporales de datos como "datos de servidores informáticos" o "datos de actividad de redes de centros de datos" (aunque los principios de previsión subyacentes siguen siendo los mismos).
Perfil de ataque del oleoducto colonial
Brandon Witte Brandon Witte es el director ejecutivo de Sightline Systems, líder mundial en...
Nueva versión de software: EDM™ 5.16
Brandon Witte Brandon Witte es el director ejecutivo de Sightline Systems, líder mundial en...
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Casos de Uso
Acceso seguro a los datos de Sightline
Descubra cómo Sightline Systems garantiza la seguridad de los datos mediante un cifrado robusto y protocolos SSL/TLS, protegiendo los datos en tránsito y asegurando el acceso de los usuarios a su plataforma de monitorización del rendimiento. Este compromiso con la seguridad, combinado con análisis en tiempo real, identifica de forma proactiva posibles vulnerabilidades, lo que permite a las empresas operar con confianza.
Caso práctico: Detección de anomalías, soluciones de observabilidad y Sightline EDM™.
El Departamento de Servicios Humanos de Pensilvania (DHS) se enfrentó a retos para garantizar un despliegue sin problemas de la Ley de Asistencia Asequible (ACA) debido a las complejidades de integración del sistema. Para resolver estos problemas, el DHS implantó Sightline EDM™, una solución de observabilidad. Esta herramienta permitió la supervisión en tiempo real, la medición del rendimiento y la comparación de infraestructuras, lo que en última instancia condujo a la reducción de las interrupciones del sistema, la mejora de la fiabilidad y el éxito de la implementación de la ACA.
Detección de eventos de seguridad de Sightline EDM: Fortalecimiento de los bancos europeos ante las estrictas pruebas de resistencia y normativas de la UE
Sightline EDM es una solución de software diseñada para ayudar a los bancos a supervisar su infraestructura informática corporativa y garantizar la seguridad, la eficiencia y el cumplimiento de la normativa. El software ofrece funciones como la supervisión basada en riesgos, la detección de anomalías y el análisis predictivo avanzado en tiempo real.
Mejores análisis, mejores resultados
Mejores análisis, mejores resultados. ¡Aumente las ganancias de su piscifactoría con AQUA Sightline! Bienvenido a...
Reducir la variabilidad y los residuos: Mejora de los procesos de fabricación con herramientas de centrado
A lo largo de una jornada laboral típica en una planta de fabricación, los empleados que supervisan los procesos de producción dedican...
Estudio de caso: Descubra cómo Sightline mejoró la planificación de la capacidad de defensa federal mediante análisis avanzados y estrategias basadas en datos.
Una gran agencia del gobierno federal compuesta por más de 8.000 empleados estaba buscando soluciones de supervisión del rendimiento para los mainframes de Unisys.
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Libros electrónicos
Lanzamiento de Sightline EDM 6.0.5
En Sightline Systems, priorizamos la mejora continua, la confiabilidad y la transparencia. El lanzamiento de EDM...
Lanzamiento de Sightline EDM 6.0
Notas de la versión Sightline EDM 6.0 Introducción Sightline EDM proporciona recopilación de datos centralizada, alertas, archivado...
Potentes análisis predictivos para la extrusión de láminas y películas
Conozca cómo los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han hecho posible automatizar la detección de anomalías para identificar valores atípicos y evitar períodos de inactividad.
Caso de Uso: Análisis de Causa Raíz Para Operaciones de IIoT
Resumen Las industrias manufactureras y manufactureras se enfrentan a una gran cantidad de retos únicos...
Planificación de la capacidad: 6 pasos para automatizar la gestión de recursos de TI
Esta guía detalla los seis pasos que pueden dar los equipos de operaciones de TI proactivos para automatizar la planificación de la capacidad, reducir los gastos de aprovisionamiento excesivo y predecir las limitaciones de capacidad de forma anticipada.
5 pasos para automatizar el análisis de causa raíz
Esta guía detalla los cinco pasos que han dado los equipos de operaciones de TI proactivos para aprovechar la detección de anomalías y la correlación de eventos para reducir el tiempo promedio de resolución.