网强信息技术（上海）有限公司（简称“网强”，英文名：Net Strong Information Technology (Shanghai)Co.,Ltd.），成立于2003年，是一家专业从事智能运维管理平台和IT综合管理软件开发的企业，是国内率先通过CMM1-4认证的网管软件厂商之一。持有CMMI-4认证、ITSS等资质网强公司一贯秉承“技术领先、服务至上”的发展宗旨，凭借20多年的技术积累与项目实践，现已成为国内市场占有率较高的网管软件开发及解决方案提供商。
网强公司成立于2003年，深耕行业二十余年，始终聚焦数字化运维管理赛道，专注研发、创新、落地全场景IT运维管理产品与行业解决方案，凭借扎实的技术沉淀与丰富的项目实践经验，成为国内极具竞争力的智能运维解决方案服务商。网强旗下有AImaster智能运维管理平台、信创运维管理平台、IT综合管理、网络管理、ITSM流程管理、3D可视化机房管理、NCloud云网管、桌面管理等，当前，已经成功和广泛应用于政府、教育、企业、医疗、工业、公检法、交通、金融、运营商、电力、能源等各个行业。为行业客户打造智能化、专业化、数字化、自动化的一站式运维管理体系，助力各行业客户IT架构高效、稳定、安全运行。
网强2003年成立后深耕网络运维监控领域，持续迭代核心网管产品，完成从基础设备监控到综合IT管理的技术积累。
●2003年推出1.0版本，实现多厂商网络设备统一监控；网络设备、服务器、安全设备应用、安全系统一体化管控能力。
●2008年推出第五代ITMaster5网管系统，创新业务管理架构，实现全网全资源监控，深度融合ITIL运维体系。
●2010年通过CMMI-4级认证，夯实研发管理能力。后续持续优化系统稳定性与交互体验，完善一体化网管核心能力。
2017年至2022年，公司聚焦产品功能升级、智能化优化与国产化适配，完成IT综合管理软件全系版本迭代。
●2017年上线6.0版本，并取得ITSS认证。
●2020年推出大数据可视化运维平台、行业专项解决方案及SaaS云网管产品。
●2022年发布6.5全栈智能化版本，打造业务视角集中运维平台，全面支持国产化环境部署。
2023年至2026年，公司全面落地AI智能运维与信创运维双体系，实现传统运维向AIOps全栈智能运维转型。
●2023年上线全新AImaster智能运维平台，搭建运维大数据中台，依托AIOps数据分析、故障告警、异常依赖关系、可视化大屏、无线管理、配置管理、IP地址管理、IP-MAC管理等实现多场景智能运维。
●2024年迭代升级智能运维平台视频管理、日志管理、智能基线、专线管理等功能的开发发布，并推出专业信创运维管理平台，实现国产IT资源一体化全域监控。
●2025年优化平台全场景业务管理、3D机房管理、AI智能助手、分级管理、自动化运维及安全溯源核心功能。
●2026年完成AImaster平台全面升级，实现全场景AI驱动与自动化运维创新，搭建新一代全栈智能运维体系。
AImaster智能运维管理平台定位于“四合一”数字化智能运维中台，通过平台化管理方式，对全栈IT资源进行全方位实时监控。平台以统一化运维数据中台为核心，整合机器学习、大数据分析与AI算法，实现指标基线趋势预测、异常检测及关联关系挖掘，精准定位故障根源。它构建了事前预防（实时监控与故障预测）、事中定位（告警压缩与根因分析）、事后分析（统计分析闭环） 的全流程智能运维体系，结合流程化处理与自动化运维能力，帮助客户快速建立敏捷运维管理体系。同时，平台具备强大的开放性，支持组件化微服务、场景化管理和低代码/无代码开发，允许有研发能力的用户自行扩展组件，满足数字化转型下的全行业、全场景智能运维需求，最终实现降本增效与AIOps智能化运维。
网强构建运维AI平台，实现应用微服务化、容器化、上线和扩容快的特点。能够支持百万级监控点，满足秒级监测频率，同时也提升资源使用率和业务交互的性能，满足高性能、高可用的稳健平台，提高IT运维协作效率。同时平台基于Java的开放式平台开发，符合行业标准协议，支持多种API，并可针对用户需求提供对接和开发，方便有能力的维护人员和开发人员，自行开发相关组件。接入网强智能运维平台，通过模板技术和AI智能化采集器模板采集定义，实现低代码或无代码的运维，提升IT运维部门的智能平台化运营服务能力，满足数字化转型需求。
AImaster智能运维管理平台,是专注于全方位IT运维监控管理软件,面向业务与IT基础设施的一体化综合监控产品,系统支持 IPv4/IPv6 双栈环境跨厂商跨平台,监控网络设备、服务器、安全设备、数据库、中间件、web服务、业务系统、虚拟化平台、存储设备、无线设备、摄像头、物联网设备、机房动环设备、工业设备、PON设备等IT全栈设备集中统一的可视化管理,实时掌握资源的健康状态,能够有效预防问题的产生及快速帮助客户定位故障,引入自动化运维提高效率。同时采用丰富的多维度报表为客户决策提供数据支撑,降低运维成本,实现AIOps智能化运维管理,提高整体运维效率。
自动发现采集：自动探测全网设备并采集基础信息、运行数据，实现资产与状态的快速摸排。
全栈资源监控：覆盖网络设备、服务器、安全设备、数据库、中间件、存储、虚拟化、超融合、云平台等全类型 IT 资源，支持多厂商设备及国产软硬件统一监控，实现资源状态全域感知。
链路管理：全程监控全网物理链路、虚拟链路、专线链路的运行状态，统一统计链路资源、排查链路故障，保障传输链路稳定通畅。
CMDB 资产管理：统一记录IT资产信息、关联关系与全生命周期状态提供维保提醒。
业务拨测管理：模拟真实用户访问场景主动探测业务可用性、响应速度，提前发现业务访问故障与体验问题。
动态拓扑可视化：自动生成网络拓扑架构图，直观呈现设备连接关系与网络架构变化。
故障快速定位：实时监测运行状态，一旦出现异常立即触发提醒，第一时间发现故障。
异常依赖关系：自动梳理业务、设备间关联链路，精准识别非正常依赖与链路异常，规避连锁故障风险。
告警自动派单：故障告警自动流转生成工单并分配对应人员，简化故障处置流程。
智能基线预测：依托历史数据建立运行基线，预判负载、性能等指标的变化趋势。
AI助手智维精灵：依托人工智能技术提供智能问答、故障辅助诊断、运维建议推送，全程助力简化运维工作。
性能数据分析：深度解析设备、链路及业务运行性能数据，定位性能瓶颈。
智能报表管理：自动汇总各类运维数据，灵活生成多维度统计报表，支撑复盘与决策。
AI智能巡检：按照预设规则自动完成设备与网络巡检，替代人工重复巡检工作。
可视化大屏展示：整合全平台核心数据，以大屏形式集中展示整体运维态势。
配置管理：统一保管、备份与恢复配置文件，保障配置合规且可追溯。
自动化运维管理：支持批量配置下发，将常规运维操作脚本化、自动化，减少人工干预，提升运维效率。
流量分析管理：监测全网网络流量走向、大小与分布，识别异常流量与带宽占用问题。
IP地址管理：统筹规划、分配与追踪全网 IP 资源，避免地址冲突、资源浪费。
IP-MAC 管理：绑定并管控IP与MAC 地址，实现终端身份识别与接入安全管控。
日志管理：集中收集、存储与检索系统及设备日志，为故障排查、安全审计提供依据。
无线管理：统一管理无线AP、AC及接入终端，保障无线网络稳定可用。
视频管理：对接并管控视频监控类设备在线离线状态，实现一体化运维监管。
分级管理：按组织、权限划分管理层级，实现多区域、多角色的分权运维管控。
3D 机房管理：以三维立体模型还原机房布局，直观展示设备位置、布线及机房整体环境。
ITSM流程管理：标准化梳理运维服务全流程，规范工单、变更、问题等事务的流转处置。
开放性数据中台—数字化运维：网强数据中台构建高可用、高性能、易扩展的数字化数据架构，统一数据采集、生产、共享、治理及安全全流程。开放采集框架支持自定义数据源快速接入，为企业沉淀数据资产，实现运维与运营数据的持久化治理。
网强信创运维管理软件是国产软件，自主研发，符合国家政策和法规要求。系统深度适配国内主流信创生态，支持龙芯、海光、兆芯、鲲鹏、飞腾系列国产中央处理器，兼容麒麟、统信 UOS 操作系统，以及达梦、人大金仓数据库、东方通、中创中间件等产品，可完成全品类信创软硬件的监控与运维工作。
全维度可视化监控，故障预警及时
网强运维管理平台全面纳管各类 IT 资源，实时监测设备性能与运行状态，实现无死角管理。搭配多渠道告警通知，快速推送故障信息，提前规避系统中断风险。
AI 驱动根因定位，排障效率升级
依托先进的AI算法、大数据分析与关联挖掘技术，本方案实现了从海量告警到精准根源的智能跃迁。通过高效的告警归并与智能分析，系统能自动屏蔽干扰信息，精准锁定故障源头，助力运维人员从繁杂的噪声中解放出来，聚焦核心业务问题。
智能自动化运维，降本减负增效
替代重复性人工运维工作，缩短故障平均修复时长，释放人力精力，优化团队工作效能，有效削减人力与时间成本。
数据智能研判，优化资源配置
结合机器学习与多类算法分析历史数据，实现趋势预测、动态阈值设定，精准识别资源瓶颈，提升基础设施利用率。
业务全景拓扑，逐层快速排查
搭建端到端业务拓扑视图，关联全链路 IT 组件，支持从业务层下钻至底层资源，快速分析故障影响范围，保障业务连续运行。
批量自动化作业，管控安全合规
支持跨设备批量配置、策略部署与命令下发，免去逐台操作；全流程留痕审计，降低人为失误，形成合规可追溯的运维闭环。
标准化工单流程，完善 ITSM 服务
搭建一站式 IT 服务管理流程，规范运维工作体系，大幅减少系统停机时长，持续提升整体 IT 服务水平。
开放灵活拓展，助力运维转型
提供开放式、低 / 无代码运维入口，可沉淀运维经验并打造专属智能策略，支持运维场景自主共创，助力团队向 SRE 转型。
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