汽車制造業信息化挑戰與業務保障解決方案
全球汽車行業正在經歷一場顛覆性的行業革命,以智能化、數字化、電氣化、新能源等新技術主導的新汽車制造正在崛起。來自市場環境不斷變化、技術變革與創新、增長預期、研發策略與供應鏈優化多個不同維度的壓力與挑戰正在推動汽車企業信息化不斷進行技術創新。根據Frost & Sullivan全球汽車行業信息處理展望報告,可以看到如下的汽車行業信息化趨勢:
信息化挑戰與場景1:車聯網
在車聯網中,IT挑戰包含如何進行大規模數據的自動采集、轉發以及數據共享,上述能力將直接決定車聯網數據、資源整合共享使用的上限,同時配合數據進行分級分類,能夠更精準的定位客戶需求。此外,車聯網還需要智能機器學習,對原始數據深度解析與溯源并不斷進行業務建模。
信息化挑戰與場景2:智慧城市計劃
信息化挑戰與場景3:網絡安全
信息化挑戰與場景4:供應鏈端到端可見性
供應鏈系統是訂單驅動的端到端流程管理,構建端到端流程,打通企業的信息壁壘,而后才能實施數字化系統。供應鏈需要對分布于世界各地例如北美、南美、歐洲和非洲的供應鏈條進行實時跟蹤,報告準確的裝運位置、溫度狀態、預計到達時間和貨物的交付狀態。
端到端流程由垂直端到端流程和水平端到端流程組成。面對每一個端到端業務流程,任何一個端點均可能對整體訂單交付產生重大影響,因此每一個IT流轉環節均需要具備高度可視化。如何實現業務與流程的IT可視化?需要全業務流量可溯源,在能夠溯源每一筆交易的基礎上,對于業務的網絡進行網絡可視化判斷,例如響應慢、超時、應用錯誤等現象,同時需要對業務的故障做到可追蹤,當交易出現故障代碼時能夠第一時間掌握故障信息,并將所有信息內容統一呈現并關聯到業務的端到端流程中進行故障分析與定位。
信息化挑戰與場景5:5G專網服務質量
目前國內企業的5G建設基本就是在建設5G專網,那什么是5G專網呢?5G專網是一個局域網(LAN),它將使用5G技術創建一個專用網絡,該網絡具有統一的連接性,優化的服務和特定區域內的安全通信方式。面向智能制造、智慧園區、智慧城市、交通/運輸、醫療/醫院、港口、電網、油田等等各行各業,利用5G的大帶寬、低時延、高可靠、廣連接的網絡能力和邊緣計算,來實現數字化轉型,提升生產效率。
企業5G專網建設通常由5G gNB基站、UPF用戶面功能、MEC邊緣計算、UDM統一數據管理組合而成,建設企業本地5G專網將為企業帶來低網絡時延、網絡自主可控與數據的安全性,但同時也存在缺點,例如部署成本較高,且需要培養專業的運維人員,因此部分客戶在建設前期為了節省部署與運維成本,采用與運營商合作與租用等多種方式共同建設本地5G專網。
一、全路徑透視,智能化服務保障
平臺架構設計
平臺建設達成效果(網絡可視化)
平臺建設達成效果(業務可視化)
二、高效精準的網絡威脅監測和調查,保障安全
NETSCOUT 基于專利的自適應服務智能(AdaptiveService Intelligence,簡稱ASI)技術,使OCI能夠提供早期檢測、高保真的數據包分析和調查,并與第三方SIEM 集成,以幫助組織減少來自安全相關事件的威脅。這個高度彈性的、深度的數據包檢查引擎利用NETSCOUT InfiniStreamNG (簡稱ISNG)探針設備以及vSTREAM 虛擬設備對數據包數據的連續、實時監控。獲得全面的可見性只是開始,增加上下文、實時分析和威脅情報,將大量的網絡在線數據轉化為有效的網絡威脅檢測和調查的可操作的洞見。通過實時觀測超過1/3的互聯網流量,NETSCOUT主動威脅級別分析系統(簡稱ATLAS)收集、分析、定義優先級和傳播關于新出現的威脅的數據。NETSCOUT的ATLAS安全和工程研究團隊(簡稱ASERT)在全球范圍內研究惡意軟件活動和僵尸網絡,為整個網絡環境的威脅提供急需的上下文。精心挑選的威脅情報通過ATLAS威脅情報源 (簡稱AIF)自動更新給OCI,使其能夠實時檢測基于網絡的威脅。OCI還提供具有邏輯、直觀、上下文相關的鉆取分析的工作流,檢測到的威脅將與詳細的安全取證分析相關聯,使用會話級和數據包級證據完成安全事件分診和調查。OCI 是一個跨數據中心、虛擬化、私有或公有云的數據包級可視性,并具備成本效益的高效威脅調查解決方案。
三、端到端的5G專網分析,實現IT/CT/OT融合的業務保障
NETSCOUT針對5G專網業務保障的解決方案
5G專網示意圖
端到端的5G呼叫追蹤
掃描,DDoS,數據泄露
垃圾郵件,垃圾短信,語音欺詐
切片選擇
IoT / M2M
Outbound /Cross-Bound DDoS 攻擊
控制面攻擊 / 資源耗盡
“Rogue”節點 (如:偽基站)
業務分段和提供商的大量增加
控制面攻擊/資源耗盡
NETSCOUT幫助企業防護來自內部與互聯網的各類DDoS攻擊,第一時間完成威脅檢測并進行阻止,并不斷智能加強攻擊分析,推動基于網絡的智能化與自動化攻擊緩解,擴展使用智能數據檢測到的威脅范圍,增強告警分析,并提供詳細的基于內容分析的防御報告。
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