MeshCentral设备连接状态过滤功能解析
在设备管理平台MeshCentral中,管理员经常需要根据设备的连接方式进行快速筛选和批量操作。最新版本中引入了一项重要功能改进——基于设备连接状态的精细化过滤机制,这显著提升了混合连接环境下的管理效率。
核心过滤参数解析
系统现已支持通过connectivity:
前缀或简写的c:
前缀进行连接状态筛选,支持以下六种基础连接模式:
-
Agent模式
筛选仅通过常驻代理程序连接的设备
语法示例:connectivity:agent
或c:agent
-
CIRA模式
专用于通过Intel AMT的CIRA(Client Initiated Remote Access)技术连接的设备
语法示例:connectivity:cira
-
AMT模式
识别纯AMT(Active Management Technology)带外管理设备
语法示例:connectivity:amt
-
Relay中继模式
适用于通过中继服务器连接的设备
语法示例:connectivity:relay
-
Local本地模式
筛选直接本地网络连接的设备
语法示例:connectivity:local
高级连接状态支持
系统还包含三种特殊连接状态的筛选支持(需注意实际环境中的可用性):
-
MQTT协议设备
connectivity:mqtt
适用于物联网场景 -
KVM-over-IP设备
connectivity:ipkvm
筛选带远程控制功能的设备 -
网络交换机设备
connectivity:switch
识别网络基础设施设备
技术实现建议
-
复合查询策略
虽然系统暂不支持+
符号的多状态联合查询,但可通过多次筛选或结合标签系统实现复杂条件过滤。 -
管理界面优化
在设备列表页面的搜索栏直接输入连接状态条件,实时显示过滤结果,无需额外界面元素。 -
批量操作流程
先通过连接状态筛选目标设备群组,再使用顶部复选框全选,最后应用所需批量操作(如远程命令、软件部署等)。
典型应用场景
-
AMT设备发现
使用c:amt
快速定位所有支持带外管理的设备,进行固件升级等操作 -
网络隔离区管理
通过connectivity:cira
筛选通过专用网络连接的设备,单独应用安全策略 -
混合环境诊断
对比agent
和relay
设备的响应延迟,识别网络瓶颈
该功能的加入使得MeshCentral在复杂企业环境中的设备管理能力得到显著提升,特别是对于同时存在直连设备、云连接设备和带外管理设备的混合架构。管理员现在可以更精准地针对不同连接特性的设备组实施差异化管理策略。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









