當代社會以步入小康社會，每天生成的報告數據以一種爆炸式的增長，但支持醫院網絡的IT團隊卻很難支持龐大的數據。再加上緊張的預算和安全問題，IT團隊的工作變得難上加難。這個可能會導致客戶或者患者的體驗和就醫的方便性及快捷性降低或治療時間不及時。這其中包括醫院工作人員訪問應用后臺提供患者護理服務，一級用于患者或訪客訪問網絡的應用程序和網絡訪問。例如以下醫院工作人員會經常使用的應用程序：

（1）醫務人員訪問患者記錄

（2）急診室申請及時接入

（3）患者入院系統

（4）保險支付系統

（5）藥房系統

（6）數字成像和通信

（7）需要醫務人員立即訪問的電子病歷，但也需要根據 HIPAA 規定安全存檔

VDI 和移動訪問

而明辰智航云安網絡與虛擬化性能管理系統可以幫您做到的：

（1）單個產品中的整體全棧監控

將單個產品中的業務和 IT 運營目標與應用程序可見性以及相關的網絡、計算和存儲洞察力保持一致，從而在最終用戶受到影響之前解決問題。

減少作戰室對話的時間，而是專注于業務加速項目。

虛擬化數據中心的全?？梢娦?#xff08;應用程序性能監控、基礎設施性能監控、網絡監控、存儲監控）將故障排除時間從幾天縮短到幾分鐘，使精益 IT 團隊能夠騰出時間開展更具戰略意義的項目

識別基礎設施中的盲點，并通過自動化的根本原因和取證消除基礎設施和應用程序團隊之間的相互指責。

（2）超過 3,700 種應用程序的無代理和無縫發現，包括 HL7 和 DICOM：

具有深度數據包檢測功能的 3,700 多個應用程序的應用程序自動發現。

識別并解決 HL7 和 DICOM 問題，這些問題可能會影響您的患者入院系統、計費系統等。

在不干擾現有流程和服務的情況下，查看每個應用程序的應用程序響應時間、交易量和流量。

使用嵌入式機器學習算法自動 DPI 對以前未知的流量進行分類。

IT 團隊可以識別基礎設施中的盲點，并通過自動化的根本原因和取證消除基礎設施和應用程序團隊之間的相互指責。

通過根本原因分析高速排除故障

監控應用程序性能并執行快速根本原因分析并將 MTTR 從幾天縮短到幾分鐘。

利用連續機器學習 (ML) 和行為學習算法從性能基線而不是手動猜測中識別異常，以提供前所未有的準確度。

僅針對重要問題獲取警報，從而防止警報風暴和誤報。

無需手動解釋來自多個來源的問題。讓 云安?為您做這件事。

實時或過去的時間旅行以檢測和解決間歇性問題。

快速檢測網絡異常和威脅

實時完整的網絡安全洞察，具有全面的應用程序、網絡和基礎設施以及跨虛擬機的東西向流量統計信息。

檢測東西向流量，這可能表明惡意軟件滲透了外部安全邊界并在易受攻擊的數據中心內發起了進一步的攻擊。

識別數據中心中的休眠 VM 漏洞。

檢測連接和流量的異常模式，表明可能影響業務服務性能和運營的網絡安全威脅

用于深度數據包檢測和取證證據的數據包捕獲，以解決網絡安全挑戰

能夠識別幾乎所有 IP 流背后的協議和應用程序，在移動和有線網絡上，在任何地理區域。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的虚拟化运维工具医院解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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