1747769874
2025-05-20 14:29:00
ヘルスケアでは、組織が目指しています 運用および臨床ワークフローへの可視性 ダウンタイムを防ぎ、脅威からネットワークを確保するため。 24時間年中無休でオンラインで留まることは非常に重要であり、停止は経済的損失につながり、患者のケアに影響を与える可能性があります。
ヘルスシステムには、ネットワーク、サーバー、ストレージ、クラウドなど、複数の環境で監視するための数百のアプリケーションがあります。 観測可能性ツール、含まれます IBM Instana そして スプランクな観測可能性クラウド、必要を提供できます 可視性 ヘルスケアネットワークのシステムに。
「観察可能性ツールは、運用上および臨床ワークフローの収束への統一された可視性を提供し、システムの動作に関するデータの洞察を収集することにより、医療機関がケア提供を最適化するのに役立ちます」 スプランク、a シスコ 会社。
発見する: 観察可能性ツールは、ヘルスケア組織が5つの課題を解決するのに役立ちます。
自己認識ネットワークは、重要なアプリケーションの稼働時間を保護できます。ヘルスケアでは、患者の監視機器を意味する可能性があります。システムがダウンした場合、患者の生活はラインに登場する可能性がある、と自動化の製品管理担当副社長であるBill Lobig氏は述べています。 IBM。
ロビグは言う 観測可能性ツールは、システムの相互接続性を理解できます ネットワークエンドポイントと監視トランザクションとAPI呼び出し。医療提供者が患者のバイタルサインを監視するため、ITリーダーは、問題が発生したときにネットワークとトリアージの健康を監視する必要があると彼は付け加えます。
「重要な場所に脆弱性があるかどうかを知り、それらを隔離したり行動を起こすことができるかは、観察可能性ツールがヘルスケアアプリケーションに役立つ素晴らしい方法です」とロビグは言います。
ヘルスケア組織は、観察可能性の課題に直面しています
ヘルスケア組織では、観察可能性がサイロ化されたベンダー所有のものであることがよくあり、サービスレベルの契約(SLA)を維持するためにベンダーに依存しなければならないため、医療システムの視界を獲得する能力が制限されます。セグメント化されたサポートシステムは、「非効率性のカスケード効果」につながります、とリンは言います。
「一般的なツールと言語によって規定されている集中型ガバナンスがなければ、2つの反対であるが同様に望ましくない結果が現れます。過剰な所有権または問題に対する所有権の欠如です」と彼は言います。
ヘルスケア組織は、コードレベルの洞察を使用し、アプリケーションとハードウェアログ、ネットワークパストレース、およびそれを組み合わせることにより、パートナーとベンダーをSLAに責任を負わせることができます。 積極的な監視 プライベートネットワークとパブリックネットワークについて、Linはアドバイスします。
以下のバナーをクリックします サイバーレジリエンスがヘルスケアの成功に不可欠である理由を学ぶために。
AIOPSは、ヘルスシステムがアラートの疲労に取り組むのに役立ちます
アラート疲労 自己認識ネットワークを維持するためのもう1つの課題であり、ヘルスケアプロバイダーにはアラートが不足していません。 AIOPS、またはIT操作用の人工知能、ヘルスケア組織が重要なアラートに優先順位を付けることを可能にします、とリンは説明します。
「たとえば、観測可能性ツールにAIを埋め込むことは、歴史的なデータを使用して動的なベースラインを作成することにより、アラートを設定し、誤検知を減らすのに役立ちます」と彼は言い、ヘルスシステムはアラートをイベントにグループ化して視界を維持し、最初に監視するものを優先することができると付け加えます。
AIOPSにより、医療システムは自己治癒します AIと機械学習を使用して問題を検出し、 混乱が発生することなく問題を解決します。加えて、 AIエージェント ログエージェントやメトリックエージェントなどは、ネットワークの問題に関する情報を相関させてまとめることができます。 ITの問題、MLテクノロジー、および 大きな言語モデル これで、データを並べ替えることができます ログファイルで問題を見つけます そして、自己診断、ロビグは言う。
関連している: Splunk Enterpriseは、データが豊富な環境にエンドツーエンドの観測可能性をもたらします。
可視性とセキュリティを維持するための重要な戦略
自己認識を作成し、ITネットワークを保護するために、組織は「信頼」アプローチを採用する必要がある、とLinはアドバイスします。 (ゼロトラスト、「決して信頼しないで、常に検証する」アプローチに従うことは、「信頼が検証する」に代わるものです。
彼は、ヘルスケア組織がベンダーとのデータ主導の会話をすることを推奨しています。 卓越性の観測可能性センター モデル。 COEは、観察可能性を実行および維持するためのフレームワークを提供するグループです。これは、観察するものや観察方法など、観察可能性のルールと基準を説明することにより、ガバナンスに役立ちます。 COEは、使用する観測可能性ツールに関するガイダンスも提供します。
Open Telemetryは、テレメトリデータの統一されたフレームワークと、運用効率を向上させるプロセス、スクリプト、ツールの自動化とツールを作成します。 ダウンタイムを短縮します。それはデータ収集を開きます。これはしばしば独自の管理が困難であるとロビグは言います。さらに、観測可能性ツールはテレメトリを使用して、ネットワーク上の問題がどこに発生するかについてのコンテキスト情報を取得します。
Lobigは、脆弱性管理ツールを使用して、組織が多くのスキャンツール、ダイヤル、ノブからポップアップする偽陽性アラートを区別できるようにすることを推奨しています。
構成管理データベース 医療機関がネットワークに接続され、デバイスが長い間休眠しているかどうかを知る医療機関がどのデバイスを追跡できるかを許可することで、可視性を提供します。
セキュリティチーム(SECOPS)と観測可能性チーム(ITOPS)は、統一されたプラットフォームを使用してデータを共有して、発生する前にインシデントを検出し、脅威をより速く修正することができます。以前にインシデントを検出します 健康システムをより弾力性のあるものにすることができます、リンは言う。
#ヘルスケア組織はどのようにして自己認識を生み出しITネットワークを保護できますか