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案例研究

FireMon 以策略可视性与管控能力,紧跟 AI 基础设施的高速增长

一家领先的 AI 计算企业,开发专用处理器与超级计算系统,以加速 AI 训练与推理。

成果

65%

人工工作量降低

1,800+

每年节省工时

$180,000

避免的人力成本

挑战

一家领先的 AI 基础设施企业在筹备爆发式增长时面临日益严峻的安全挑战,其防火墙基础设施规模将因此增长一倍以上。由于数据中心快速迁移期间产生了过度宽松的规则、规则文档完全缺失,且云端与本地环境之间摩擦不断,这支规模不大的安全团队需要一套能够随激进扩张计划同步扩展的解决方案。

该企业希望实现:

  • 识别并清理数据中心快速扩建期间产生的过度宽松防火墙规则。
  • 记录规则用途、业务责任人与到期日期,强化问责机制。
  • 提升 AWS 与本地环境的策略可视性,减少运营延误。
  • 实现 compliance 检查与规则审核的自动化,使小规模安全团队也能支撑持续增长。

解决方案

FireMon 提供了一套自动化、可扩展的策略管理平台。通过部署 FireMon Security Manager 与 Policy Optimizer,该企业即刻获得了对关键安全策略不合规问题的可视性,发现了“在本不应放行的位置允许互联网访问”的规则,并为自动化治理奠定基础,支撑其防火墙数量在 18 个月内从 36 台增长至 46 台以上。

FireMon 交付内容

  • Security Manager,为其 Palo Alto Networks 环境提供策略可视性与 compliance 监控
  • Policy Optimizer,实现规则重新认证与清理的自动化
  • 80 个防火墙许可证,并配套季度 true-up 协议,以适应快速扩张
  • 5,000 个网络设备许可证,支持端到端拓扑映射
  • 全分布式架构,配置多个数据采集器以实现全球覆盖

成果

  • 在生产环境概念验证期间发现了意料之外的互联网访问与策略不合规问题。
  • 获得了对不符合数据中心安全要求的防火墙规则的可视性。
  • 为自动化规则重新认证、策略清理与 compliance 监控奠定了基础。

“FireMon 的演示环境是一回事,用来展示特定功能确实很出色。但当您真正把它用在自己的环境中时,才会真正让人大开眼界。”

[网络安全工程师],负责 FireMon 的选型与部署

FireMon 以策略可视性与管控能力,紧跟 AI 基础设施的高速增长