服務
服務
我們的運作方式
首先建立資料平台。接著在此基礎上建構事件應變機制。
事件應變過程中的多數困難，歸根結柢都源於資料問題。雖然做出決策所需的日誌、指標、工單和聊天紀錄皆已存在，但它們散佈於各系統之中，既缺乏共通的資料模型，也無存取控制機制，更無資料保留政策。在這種狀態下遭遇攻擊或系統中斷時，應變工作只能仰賴個人，而事後追責則變得難以實現。SIGQ 的建立正是為了改變這種結構。 我們首先建構一個安全且具備全球規模的資料平台，接著在其上整合偵測、指揮與稽核功能。這就是我們開發Incident Lake 的方式。
以下所有功能皆運行於我們日常生產環境中使用的相同架構、資料模型及安全控制措施之上。若無法經受我們自身值班（On-call） 運作的考驗，我們便不會將其推出。
我們所建置與營運的系統
一款產品。一個基礎。
Incident Lake
Incident Lake 這是 SIGQ 自行開發、營運並應用於其服務中的事件管理主動型人工智慧。它將監控、工單系統與聊天功能整合為單一平台資料層 ，將「部落式記憶」轉化為結構化的組織知識，並在應對過程中自動產生稽核軌跡，而非事後重建。服務水準目標（SLOs）、警示、升級流程及事後檢討 皆內建於產品中，因此每起事件都能轉化為可量化的改善成果。
• 以數據形式呈現的組織知識
• 標準化的應變工作流程
• 自動化初步應變
• 高層管理階層的可視性
• 潛在風險的識別與分析
• 與現有系統的整合
• 內部控制與證據管理
• 快速應變準備狀態
產品詳情請見incidentlake.com
服務 01
資料平台工程
我們設計並建構了資料基礎架構 ，這是事件應變、可觀察性與合規性皆仰賴的基礎：包含串流與批次資料匯入、共享的營運資料 模型、基於角色的存取控制、資料保留與成本管控，以及稽核人員所關注的資料血統。本平台專為受監管企業所需的規模與安全態勢而打造。我們將受監管企業及公共機構所需的数据治理——即存取控制、資料保留、資料血統與稽核軌跡——作為平台的先決條件，而非事後才考慮的附加功能。
• 基於 RAG（檢索增強生成（RAG） ）的處理流程
• 高效能搜尋與向量檢索