Logiciel médical Meraki MX

de gestion de donnéesde sécuritécloud

Le Cisco Meraki MX est une appliance d'entreprise multifonctionnelle de sécurité et de SD-WAN dotée d'un large éventail de capacités permettant de répondre à de multiples cas d'utilisation - à partir d'un appareil tout-en-un. Les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs d'activité comptent sur le MX pour offrir une connectivité sécurisée aux sites centraux ou aux environnements multicloud, ainsi qu'une qualité d'expérience des applications (QoE), grâce à des analyses avancées et à l'apprentissage automatique. Le MX est géré à 100 % dans le nuage, de sorte que l'installation et la gestion à distance sont vraiment sans contact, ce qui le rend idéal pour les succursales distribuées, les campus et les centres de données. Nativement intégré à une suite complète de capacités de réseau sécurisé et d'assurance, le MX élimine le besoin de multiples appareils. Ces fonctionnalités comprennent le pare-feu basé sur les applications, le filtrage de contenu, le filtrage des recherches sur le web, la détection et la prévention des intrusions basées sur SNORT®, la protection avancée contre les logiciels malveillants de Cisco (AMP), l'Auto VPN site à site, le VPN client, le basculement WAN et cellulaire, la sélection dynamique des chemins, la santé des applications web, la santé de la VoIP, et bien d'autres encore. Le SD-WAN peut facilement être étendu pour fournir un accès optimisé aux ressources dans des environnements de nuages publics et privés avec des appliances MX virtuelles (vMX). Les nuages publics pris en charge par vMX comprennent Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform et Alibaba Cloud, et les nuages privés sont pris en charge par Cisco NFVIS. Analyse avancée de la qualité de l'expérience (QoE) -Surveillez la santé de bout en bout des applications web d'un seul coup d'œil sur le LAN, le WAN et le serveur d'application, et le serveur d'application -Les seuils d'application intelligents appris par la machine s'appliquent de manière autonome pour identifier les véritables anomalies en fonction des modèles comportementaux antérieurs les seuils d'application intelligents appris par la machine s'appliquent de manière autonome pour identifier les véritables anomalies basées sur des modèles de comportement antérieurs