TacticalRMM v1.1.0发布:新增VNC远程控制与多项优化
2025-06-15 03:52:39作者:傅爽业Veleda
TacticalRMM是一款开源的远程监控和管理工具,专为IT管理员和技术支持团队设计。它提供了强大的远程控制、系统监控和自动化管理功能,能够帮助管理员高效地维护和管理大量设备。本次发布的v1.1.0版本带来了多项实用改进,特别是新增的VNC远程控制功能,为跨平台设备管理提供了更多可能性。
VNC远程控制功能
v1.1.0版本最显著的改进是新增了对VNC协议的支持。现在,管理员可以直接通过TacticalRMM界面连接到运行VNC服务器的代理设备,实现屏幕的远程控制。这一功能为管理员提供了更多选择:
- 使用方法简单直观:只需在代理设备上右键点击并选择"VNC"选项即可建立连接
- 跨平台兼容性:特别适合解决macOS 15设备上屏幕控制权限的问题
- 灵活的工作流程:可以作为现有远程控制方法的补充或替代方案
这项功能的加入显著提升了TacticalRMM在异构环境中的适应能力,特别是在处理不同操作系统和设备类型时。
稳定性与用户体验改进
除了VNC支持外,本次更新还包含多项重要改进:
-
修复Mesh同步崩溃问题:解决了可能导致Mesh同步功能崩溃的缺陷,消除了在尝试"Take Control"时出现空白屏幕的情况,提高了远程控制功能的可靠性。
-
增强操作确认机制:在执行关机或删除代理等关键操作时,现在会显示设备的主机名作为确认提示的一部分。这一改进减少了误操作的风险,使管理操作更加安全可靠。
-
依赖项更新:包含了多项底层依赖项的更新,提升了系统的整体稳定性和安全性。
技术实现与架构考虑
从技术架构角度看,VNC功能的集成展示了TacticalRMM的模块化设计理念。通过支持多种远程控制协议,系统能够更好地适应不同环境和需求。这种设计不仅提高了灵活性,也为未来集成更多协议奠定了基础。
对于企业IT环境而言,这些改进意味着:
- 更可靠的远程支持能力,减少因技术问题导致的服务中断
- 更安全的操作流程,降低人为错误风险
- 更广泛的设备兼容性,简化异构环境管理
总结
TacticalRMM v1.1.0通过引入VNC支持和多项稳定性改进,进一步巩固了其作为专业远程管理工具的地位。这些更新不仅解决了实际使用中的痛点,也为管理员提供了更多工具选择。对于正在寻找可靠远程管理解决方案的团队来说,这个版本值得考虑升级。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868