TacticalRMM 仪表盘视图优化:设备类型标识增强
2025-06-20 11:29:49作者:霍妲思
背景介绍
在IT运维管理领域,TacticalRMM作为一款远程监控和管理工具,其仪表盘视图功能对于管理员快速识别和管理各类设备至关重要。在实际使用中,管理员经常需要在"混合视图"(Mixed View)下同时查看工作站和服务器设备,但原版本界面缺乏直观的设备类型标识,这给日常运维工作带来了一定不便。
问题分析
当管理员使用混合视图模式时,虽然可以同时显示所有设备,但存在以下痛点:
- 缺乏直观的设备类型区分标识
- 需要额外点击或切换视图才能确认设备类型
- 在大量设备列表中难以快速定位特定类型设备
这种设计缺陷增加了管理员的工作负担,降低了运维效率,特别是在处理紧急事件时,快速识别设备类型尤为重要。
解决方案实现
开发团队针对这一问题进行了优化,在最新版本中实现了以下改进:
-
视觉标识增强:在操作系统图标旁新增了设备类型图标
- 服务器设备显示服务器图标
- 工作站设备显示工作站图标
-
界面布局优化:保持了原有界面简洁性的同时,增加了有效信息密度
-
即时识别功能:无需切换视图或点击详情,即可一目了然地识别设备类型
技术实现细节
该功能改进涉及以下技术要点:
-
前端界面调整:修改了设备列表项的渲染逻辑,增加了设备类型图标的显示组件
-
数据模型扩展:在设备数据模型中强化了类型标识字段的处理
-
响应式设计:确保新增图标在不同屏幕尺寸下都能正确显示
实际效果展示
优化后的界面效果如下:
- 每个设备条目在操作系统图标旁新增了设备类型图标
- 服务器和工作站使用不同的图标区分
- 保持了原有界面的整洁性和一致性
未来优化方向
虽然当前改进已解决核心问题,但仍有进一步优化的空间:
-
图标自定义:允许管理员自定义不同类型设备的显示图标
-
颜色区分:考虑使用颜色编码增强视觉识别度
-
筛选增强:在混合视图中增加基于设备类型的次级筛选功能
总结
TacticalRMM此次针对设备类型标识的优化,显著提升了管理员在混合视图下的工作效率。通过简单的视觉元素添加,解决了实际使用中的痛点,体现了以用户为中心的设计理念。这类看似小的界面改进,往往能带来运维体验的实质性提升,值得在IT管理工具的设计中借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100