Probar cambios de reglas Zscaler antes del despliegue
Desde la vista general del portal, abrimos la función y seleccionamos el tipo de regla relevante. En este ejemplo, creamos una regla de URL Filtering para un grupo de destino seleccionado. Se pueden seleccionar usuarios, grupos y departamentos por separado. Se pueden añadir criterios avanzados como ubicaciones, métodos de solicitud o una fecha de caducidad cuando sea necesario.
Demostración en nuestra demo en vivo con datos de ejemplo. Los tiempos y pasos provienen de la demostración mostrada, no de una medición de referencia.
Capítulos
- 00:00Resumen
- 00:43Flujo de trabajo
- 01:15Detalles y evidencia
- 02:00Valor para los equipos
Leer la transcripción+
- 00:06
Change Effect Preview muestra lo que haría un cambio de regla planificado antes de que se active.
- 00:14
Desde la vista general del portal, abrimos la función y seleccionamos el tipo de regla relevante. En este ejemplo, creamos una regla de URL Filtering para un grupo de destino seleccionado.
- 00:29
Se pueden seleccionar usuarios, grupos y departamentos por separado. Se pueden añadir criterios avanzados como ubicaciones, métodos de solicitud o una fecha de caducidad cuando sea necesario.
- 00:43
Seleccionar Simulate changes no modifica nada en producción. CentaurNexus calcula primero qué usuarios y ubicaciones se verían afectados por la regla planificada.
- 00:54
El análisis prospectivo muestra el radio de cambio, incluyendo usuarios afectados, ubicaciones y usuarios de ejemplo específicos.
- 01:02
La vista histórica también muestra con qué frecuencia la regla habría coincidido durante los últimos siete, catorce o treinta días, incluyendo usuarios afectados y recuentos de coincidencias.
- 01:15
Si no hay un flujo de registros real disponible, esta sección permanece deliberadamente vacía. CentaurNexus no reemplaza los datos operativos faltantes con suposiciones, manteniendo transparente la base de la decisión.
- 01:30
Solo después de una simulación exitosa puede la regla individual entrar en la ruta de escritura controlada. Cuando la política lo requiere, el cambio espera la aprobación de una segunda persona autorizada.
- 01:46
Los administradores obtienen decisiones más claras y aprobaciones controladas. Los equipos de seguridad ven el alcance y los posibles efectos secundarios antes de que los usuarios se vean afectados.
- 02:00
Change Effect Preview ayuda a prevenir la configuración incorrecta y introduce cambios más seguros en las operaciones.
Esta página responde a
- probar cambio de regla Zscaler
- simular regla de filtrado URL ZIA
- impacto cambio de política Zscaler
- usuarios afectados antes del cambio
- análisis de impacto Zscaler
- probar regla antes de activar
- aprobación de cambios Zscaler