数据中心运行可视化平台项目技术方案v1.0
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经渗透到各行各业,成为推动社会进步和产业升级的重要动力。
大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施,其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。
我国在用的大数据中心数量不断增加,规模不断扩大,应用领域也越来越广泛。
随着数据中心规模的快速扩张,运维管理复杂度也随之上升,如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。
智慧水厂大数据可视化云平台建设方案
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易于理解的视觉信息,提高决策效率和协同能力。
03
结合人工智能和机器学习等技术,实现数据预测和优
化,为水务运营提供智能支持。
02
CATALOGUE
智慧水厂大数据可视化云平台概述
定义与特点
定义:智慧水厂大数据可视化云平台是一种基于云计算 技术,集成了水厂生产、运营、管理等多个环节数据的 可视化展示和分析平台。 可视化展示:通过图表、图形等可视化元素,将水厂各 环节数据呈现出来,便于直观理解和分析。
平台架构设计
根据需求分析结果,设计智慧水厂 大数据可视化云平台的整体架构和 各功能模块。
技术研发与实施
按照平台架构设计,逐步实现各功 能模块的开发和集成。
测试与调试
对整个平台进行全面的测试,确保系 统的稳定性和性能。
上线运行与培训
将智慧水厂大数据可视化云平台正 式投入使用,并对水厂员工进行操 作培训。
04
CATALOGUE
平台硬件基础设施建设
服务器及存储设备
服务器
选择高性能的服务器,能够处理大量 的数据和并发请求,同时具备高可用 性和可扩展性。
存储设备
采用分布式存储系统,能够存储海量 的数据,并保证数据的安全性和可靠 性。
网络设备及安全设备
网络设备
使用高速交换机和路由器,以实现数据的高速传输和网络的 稳定运行。
数据传输
通过工业以太网、无线网络等 技术手段将采集到的数据传输 至数据处理中心。
数据存储
将处理后的数据存储在高性能 分布式数据库中,确保数据的 安全性和可靠性。
数据采集
通过各类传感器、仪表等设备 采集水厂运行过程中的关键指 标数据。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、整 理、分析和挖掘等处理。
《数智化城运维系统项目建设实施方案》(仅用于个人学习和研究)(参考模板)
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1)运营运维大数据管理系统实施方案1.1目标XXXX项目总体建设目标是要建设综合性XX管理台。
XX管理台提供流程管理、专项采集、集中监控、故障定位、隐患预警、业务管理、统一展现等管理功能,完成IT基础环境运行管理的全面收集、统一维护、快速处理、持续优化,形成一体化的管理模式。
及时、准确、全面反映与掌握IT环境的运行状态,保障XXXX各业务系统的正常运行。
进一步提高信息化服务的响应速度和效率,实现XX质量、效率和服务水的持续提升。
通过综合XX管理台的建设实现以下建设目标:(1)建立服务体系,强化标准流程通过管理人员、台技术和流程的有机结合,实现ITXX管理的标准化和规范化。
参照目前国际先进的XXXXXX管理标准,引进成熟的XX管理思路和自动化技术手段,将目前各系统维护人员集中起来,以专业化、规范化、流程化方式运作,并结合现有维护业务,制订一整套符合国际XXXX标准的XX管理和考核体系。
(2)保障设备稳定,支撑业务连续保障业务连续稳定运行是XX管理的主要目标,业务应用的连续运行与IT基础设施的稳定运行密不可分。
通过对各业务关联的服务器、网络设备、存储、数据库、中间件等IT基础设施的精细化、关联化的统一管理,由点到面的保障设备稳定运行,为业务连续运行提供基础支撑。
(3)实现集中管理,合理利用资源以IT资源可用性监控为主线,构建统一集成的IT资源及应用服务监控台,实时了解全部IT资源的负载与使用情况,能够主动、及时地发现问题,从整体角度考虑资源的使用并调度资源解决问题。
(4)快速定位故障,积累XX知识通过完善的告警分析、故障定位展现功能,提供灵活、自动化的事件处理能力。
当故障产生时,可以进行故障根原因的快速定位,为一线XX人员缩小排查范围,从而缩短故障解决时间,降低维护成本,提高系统整体可用性。
支持把XX过程中产生的丰富经验进行积累和总结,形成有效的知识库。
(5)加强隐患预警,减少故障频率辅助应用XX人员排查IT环境中潜在的隐患,定位可能导致设备、业务应用故障和运行性能瓶颈的问题。
2023-分布式可视化管理平台整体建设方案-1
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分布式可视化管理平台整体建设方案随着数字化时代的到来,数据的规模与复杂度逐渐增加,因此数据的可视化管理变得越来越重要。
为了更好地管理和分析数据,分布式可视化管理平台应运而生。
本文将从分布式可视化管理平台整体建设方案方面进行讨论,分步骤地阐述如何建立这样一个平台。
第一步,需明确平台的目标和功能。
在数字化时代,平台建设的主要目标是实现数据可视化管理,并辅以分布式技术,提高数据的安全性和效率。
因此,平台的功能需要涵盖数据上传、数据分析、数据查询等。
此外,分布式技术还使得平台具有独立部署和灵活扩展的特点。
第二步,需要选择合适的平台架构和部署工具。
在此,以Hadoop、Spark等技术为例,可以建立与这些技术相配套的分布式管理平台。
同时,按项目的具体情况,可采用物理机器和虚拟机器混合部署的方法来实现。
第三步,建立平台的数据收集机制。
在数据的可视化管理中,数据获取是一个关键环节。
应该根据项目的特点选择合适的数据收集方式,比如文件传输、API调用等。
同时,对于大规模的数据处理,可以考虑采用流数据的方式进行处理。
第四步,构建数据可视化管理系统。
可根据平台的目标和功能设置相关数据的可视化管理模块,包括数据的存储、统一管理、监控和报表生成等模块。
第五步,加强平台的安全管理。
这一步是十分重要的,可以采取多种技术手段,比如访问控制、安全架构设计等等。
同时,平台的使用人员需要接受必要的安全培训和教育。
总体而言,分布式可视化管理平台整体建设需要多方面的考虑和实践。
除此之外,还应该根据实际情况和项目需求不断优化和升级平台,以满足数据处理和管理的不断发展需求。
H3C iMC数据中心管理方案建议书V1.0(201108)[2]
![H3C iMC数据中心管理方案建议书V1.0(201108)[2]](https://img.taocdn.com/s3/m/3d6fc870f46527d3240ce08c.png)
H3C iMC数据中心管理方案建议书(V1.0)杭州华三通信技术有限公司All rights reserved版权所有侵权必究H3C iMC 数据中心管理方案建议书Keywords关键词:iMC,数据中心,网络流量,智能报表,虚拟化,ITIL,应用管理,SLA,零配置Abstract摘要:H3C iMC数据中管理方案提供了一体化、可视化的基础设施管理,虚拟化、自动化的IP资源管理,多维度、新模型的应用和流量管理,规范化、可衡量的IT运维流程管理,实现了管理平台、流量分析、行为审计、安全设备等各种资源之间的智能联动,为实现基于用户、开放式、自动化、智能化的数据中心管理打下了基础,为数据中心资源的动态调配、最优化利用提供了保障。
Abbr. List缩略语:目录1 综述 (6)1.1 建设背景 (6)1.2 现状分析 (6)1.3 建设目标 (7)1.4 建设内容 (7)2 H3C iMC数据中心管理方案介绍 (8)2.1 一体化、可视化的基础设施管理 (9)2.2 虚拟化、自动化的IP资源管理 (9)2.3 多维度、新模型的应用和流量管理 (10)2.4 规范化、可衡量的IT运维流程管理 (11)3 H3C iMC数据中心管理产品介绍 (12)3.1 基础设施管理 (12)3.1.1 全面的基础设施管理 (12)3.1.2 灵活方便的拓扑功能 (14)3.1.3 方便易用的性能管理 (19)3.1.4 设备配置管理 (20)3.1.5 智能的告警管理 (25)3.1.6 Syslog管理 (27)3.2 IP资源管理 (27)3.2.1 零配置自动化部署 (27)3.2.2 ACL管理 (29)3.2.3 VLAN管理 (31)3.2.4 IP/MAC管理 (33)3.3 网络应用流量分析 (38)3.3.1 任务式多角度网络流量分析 (38)3.3.2 结合拓扑、设备管理直观展示网络流量 (38)3.3.3 流量分析widget监控 (38)3.3.4 分布式流量监控能力 (39)3.3.5 总体流量趋势分析 (39)3.3.6 应用流量分析 (40)3.3.7 源主机\目的主机\会话流量分析 (40)3.3.8 智能基线及流量告警 (41)3.3.9 未知应用流量分析 (41)3.3.10 七层应用流量分析 (42)3.3.11 基于用户的流量分析 (42)3.3.12 主机连接数统计分析 (42)3.3.13 业务间流量统计分析 (43)3.3.14 VPN流量统计分析 (43)3.3.15 网络应用自定义 (44)3.4 虚拟化管理 (44)3.4.1 虚拟化网络管理 (44)3.4.2 VMWare虚拟服务器管理 (47)3.4.3 Hyper-V虚拟服务器管理 (50)3.5 应用性能管理 (51)3.5.1 简便灵活的web架构,易于部署和使用 (52)3.5.2 全方位的监视功能,更清晰地展示各种信息 (52)3.5.3 故障根源分析,协助管理人员快速解决问题 (53)3.5.4 丰富的报表功能,便于工作总结和汇报 (54)3.5.5 SLA水平测量,服务质量更有保障 (54)3.5.6 应用与拓扑融合管理,IP与IT的完美结合 (54)3.6 数据中心综合SLA分析 (55)3.6.1 增加KQI指标 (55)3.6.2 数据中心综合SLA分析报表 (56)3.7 智能报表分析 (57)3.7.1 集中的报表管理平台 (58)3.7.2 完备的开放数据源 (58)3.7.3 强大的智能分析能力 (58)3.7.4 丰富的预定义报表模板 (58)3.7.5 灵活而强大的报表设计功能 (58)3.7.6 无缝的设计环境和用户操作环境融合 (59)3.7.7 业界领先的报表展示 (59)3.7.8 快速自定义报表 (60)3.7.9 自动化的周期性报表机制 (61)3.7.10 实时的立即报表 (62)3.7.11 我的报表视图 (62)3.7.12 Email自动发放报表 (62)3.8 运维流程管理 (62)3.8.1 实时、精确的联合CMDB (63)3.8.2 完整的服务运维流程 (63)3.8.3 融合iMC告警模块的网络故障维护流程 (64)3.8.4 融合iMC配置管理的网络变更流程 (65)3.8.5 快捷灵活的流程定制能力 (65)3.8.6 集中的知识库管理 (66)3.8.7 服务台 (66)4 系统功能 (67)4.1 个性化首页定制 (67)4.2 系统安全管理 (68)4.2.1 操作员登陆管理 (68)4.2.2 操作员密码管理 (68)4.2.3 操作日志管理 (68)4.2.4 操作员在线监控和管理 (68)4.3 分权管理 (68)4.4 分级部署 (70)4.4.1 重要告警上报与下级网管状态监控 (71)4.4.2 无缝衔接的分级拓扑 (71)4.4.3 灵活丰富的分级报表 (71)4.5 硬件要求 (72)4.5.1 iMC平台部署硬件要求 (72)4.5.2 NTA组件部署硬件要求 (74)4.5.3 DIG采集器组件配置要求(可选) (75)4.5.4 APM部署方案(仅限Windows操作系统) (75)4.5.5 SOM部署方案 (75)4.5.6 iAR报表组件配置要求 (76)1 综述1.1 建设背景“网络三分靠建设,七分靠管理”,对于一个拥有一定规模数据中心的用户来说,管理永远是一个大“问题”。
智能化数据中心运维项目-实施与售后方案
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智能化数据中心运维项目实施与售后方案目录1项目概述 (3)1.1现状分析 (3)1.2需求分析 (3)2总体方案 (6)2.1平台逻辑架构 (6)2.2平台部署架构 (8)3项目实施方案 (9)3.1项目实施方法 (9)3.2项目人员安排 (10)3.2.1项目组织架构图 (11)3.2.2项目成员职责说明 (12)3.3项目实施内容 (13)3.4项目实施计划 (16)4项目管理 (18)4.1工作方式 (18)4.2项目管理 (18)4.2.1范围管理 (18)4.2.2沟通管理 (19)4.2.3问题管理 (20)4.2.4质量管理 (23)4.2.5变更管理 (23)4.3风险管理 (24)4.3.1风险管理办法 (25)4.3.2项目风险 (28)4.4项目验收计划 (32)4.4.1验收测试计划 (32)4.4.2问题严重程度定义 (33)4.4.3验收 (34)4.5项目文档资料 (34)4.5.1项目成果文档清单 (34)4.5.2项目管理资料清单 (35)5培训计划 (37)5.1培训方式 (37)5.2课程列表 (38)6售后服务 (40)6.1技术支持及服务体系 (40)6.1.1服务质量 (40)6.1.2补丁更新服务 (41)6.1.3损坏产品介质的更换 (41)6.1.4快速响应现场服务 (41)6.1.5热线服务 (41)6.1.6Internet服务 (42)6.1.7服务响应时间 (42)6.2对服务承诺 (43)6.2.1热线服务 (44)6.2.2Internet服务 (44)6.2.3补丁更新服务 (45)6.2.4现场服务 (45)6.2.5定期巡检服务 (45)6.2.6服务响应时间 (45)1项目概述1.1现状分析运维平台经过多年建设,形成了较为完整的监管控体系架构,在各管理领域使用了多种专业工具,此种方式优势在于管理平台专业性强,实现对各领域的深度管控。
大数据可视化平台建设方案

数
据 分 析
数据 挖掘
多维 分析
灵活 报表
决策 仪
表盘
据 地图 自助 分 分析 分析 析
Ora智cl慧e 小区云服务E平台整体解K决in方gb案a智se慧D小B区C云lo服ud务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
T
DB2
L
MangoD
B
MPP
标准应用接口JDBC、ODBC等
数
据
并行
水平分区
xQuery 灵活报表 决策仪表盘 多维分析 地图分析
任务调度
+
统一语义模型
+
+
+
所有 数据源
监控视频
多维数据库
关系数据 库
Nosql数据库
数据仓库
Smartbi绝不是个报表设计器,而是个集成、扩展的平台
直观的图形展现
• 表现形式丰富:内置全国地图(到区县级)、表格、油量图、泡泡图、雷达图 、地图、柱图、饼图、曲线图等丰富的数据展示形式
在KingbaseDBCloud架构基础上,增加对HDFS 文件存储的支持,实现SQL和NoSQL统一访问接 口,同时支持SQL和NoSQL查询处理
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享(标准应用接口JDBC、ODBC等)
数
MPP
并行 SQL
水平分区 垂直分区
配置与变更
系统运维 调度与监控
数据分 析
大数据分析
灾备与恢复
分析决策人员 开发人员 运维人员
安全与审计
通信网络
主机
存储
基础设施
操作系统
数据库
智慧校园建设方案!高校统一数据中心解决方案
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智慧校园建设方案!高校统一数据中心解决方案1.项目背景随着办学规模的扩大,高校对信息化建设的要求越来越高,各种管理系统先后建成并投入使用。
在工作效率提高的同时,问题也逐渐显现:由于受系统使用或开发时间、经费、目的等限制,各部门之间的业务系统处于相互独立的状态,彼此之间不能实现数据交换,从而导致部门间形成“信息孤岛”,造成数据无法有效共享、应用缺乏有效集成以及冗余数据无法处理的现象,同时,高校信息化过程当中由于缺少行之有效的顶层设计,以及没有统一的信息化建设标准,导致各种业务系统数据不标准、不统一、质量差、冗余化。
且同样的数据在不同部门的使用过程当中产生越来越大的分歧。
因此,学校专属的信息化建设标准、可持续迭代的数据交换、共享、治理平台、可靠的本地化服务团队显得尤其关键。
因此,构建数字化校园,将全校范围内的各个业务系统进行高效整合,以实现管理的一体化和资源共享,已成为高校信息化的建设重点。
2.统一数据平台概述统一数据平台基于高校管理信息标准体系,结合考虑学校的管理业务域,构建学校的数据中心,提供数据交换平台、共享数据管理及数据服务平台,支持第三方应用系统数据集成,实现信息的顺畅交换和共享;提供基于主题的综合查询服务,并可按照学校的具体需求扩展业务主题及查询服务;提供基于共享数据的灵活报表,利用现代的数据可视化工具,可以灵活生成各类报表,为学校各级用户提供便利、多样的数据使用服务。
统一数据平台适合于各种规模、各种性质的高等院校以及其他教育管理机构。
3.技术核心ETL(Extraction-Transformtion-Loading),即数据的抽取、转换与加载,是将分散、零乱、标准不统一、码制不一致的数据整合到目标数据库中的技术。
它从各种原始的业务系统中提取数据,按照一定规则进行数据转换,最后将转换的数据按计划导入目标数据库中。
4.统一数据平台内容4.1统一数据平台架构如上图所示,各层次之间在逻辑上相对独立。
大数据可视化平台建设方案

04
平台功能实现
总结词
高效性、可靠性、全面性
详细描述
为了确保数据采集的效率,该平台需要具备高效的数据采集能力,包括对各类结构化和非结构化数据的快速采集。同时,平台需要确保数据采集的可靠性和全面性,能够从各种数据源获取所需数据,避免数据遗漏。
数据采集
数据存储与管理
可扩展性、安全性、高效性
总结词
数据存储与管理是平台建设的基础,需要考虑可扩展性和高效性。在安全性方面,应采用加密等安全措施确保数据不被泄露和攻击。同时,需要建立一个完善的数据管理体系,确保数据的规范化和标准化,提高数据处理效率。
界面导航
说明如何上传和处理数据,包括数据预处理、清洗和转换等。
数据上传与处理
数据可视化分析培训
可视化工具介绍
介绍平台所提供的各种可视化工具和分析方法。
数据可视化分析流程
详细说明数据可视化分析的流程和步骤。
可视化图表类型与应用场景
介绍各种可视化图表的类型、特点和适用场景。
01
02
03
用户手册
详细介绍平台的功能、特点和操作方法,包括常见问题与解决方案。
2023
大数据可视化平台建设方案
目录
contents
方案概述平台需求分析平台架构设计平台功能实现安全性和可靠性设计平台部署和测试上手和用户培训维护和支持
01
方案概述
目的
大数据可视化平台的建设目的是为了提高数据处理和数据分析的效率与质量,同时方便对数据进行实时监控和管理。
背景
随着信息技术的不断发展,数据量的不断增加,传统数据处理方式已经无法满足需求,因此需要一种更加高效、直观的数据处理方式。
容灾和恢复测试
测试平台的容灾和恢复能力,以确保平台在发生故障或灾难时仍能保持可用性和稳定性。
01-uDCV产品介绍v1.0
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• 端到端的 IT 可视性
– 整合IT各个层面的信息,为IT团队创建统一 的、全息的IT视图 – 通过整合和可视化,使既有数据发挥更大价 值 – 可视性能够提升数据质量和准确度 – 降低和消除各个IT部门之间的信息壁垒 – 提升决策质量和决策速度 – – – – – – 提高资源利用率 缩短响应时间 降低使用多种管理工具的复杂度 提升运营效率 加速排障过程 提高可用性
配置管理系统
•配置项 •配置关系 •配置信息
资产管理系统
ITIL流程管理
•事件信息 •变更信息 •工单信息 •容量信息
其它系统
•虚机管理 •自动操作 •发现工具 •手工输入
•资产信息
支持多种接口及数据类型:
• • • • WebService ActiveMQ Socket ODBC/JDBC • • JSON XML
uinnova优锘产品家族?环控dcim系统?网管监控系统?cmdb资源配置?rfid资产盘点?其它it管理系统?环控dcim系统?网管监控系统?cmdb资源配置?rfid资产盘点?其它it管理系统uapi外接系统uapi外接系统?2500设备3d模型?内置设备参数?在线更新升级?2500设备3d模型?内置设备参数?在线更新升级umodel模型库umodel模型库uinnovadatacentervisualizerudcv数据中心可视化系统uinnovadatacentervisualizerudcv数据中心可视化系统?简捷高效场景建模?无需专业3d知识?在线自服务设计工具?支持专业visio设计插件?简捷高效场景建模?无需专业3d知识?在线自服务设计工具?支持专业visio设计插件udcbuilder设计系统udcbuilder设计系统数据模型场景?机柜级可视化?机房可视化?园区建筑可选?机柜级可视化?机房可视化?园区建筑可选基础可视化基础可视化?it设备级可视化?容量管理可视化?定位及信息查询?it设备级可视化?容量管理可视化?定位及信息查询资产容量可视化资产容量可视化?多系统监控集成?事件告警可视化?性能指标可视化?多系统监控集成?事件告警可视化?性能指标可视化监控可视化监控可视化?管路可视化展现?配线可视化管理?线路增删及查询?管路可视化展现?配线可视化管理?线路增删及查询配线可视化配线可视化?应用架构可视化?系统架构可视化?网络结构可视化?应用架构可视化?系统架构可视化?网络结构可视化it架构可视化it架构可视化uinnova?配置项?配置关系?配置信息?配置项?配置关系?配置信息配置管理系统配置管理系统?环境监控?网络监控?系统监控?应用监控?环境监控?网络监控?系统监控?应用监控监控系统监控系统?事件信息?变更信息?工单信息?容量信息?事件信息?变更信息?工单信息?容量信息itil流程管理itil流程管理?资产信息?资产信息资产管理系统资产管理系统uinnova数据中心可视化平台dcvuinnova数据中心可视化平台dcv?虚机管理?自动操作?发现工具?手工输入?虚机管理?自动操作?发现工具?手工输入其它系统其它系统支持多种接口及数据类型
数据中心机房可视化能源管理系统解决方案
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能源数据分析与报告
数据分析:系统支持对收集到的能源数据进行深 入挖掘和分析,找出能源使用中的浪费和不合理 现象,为节能改造提供数据支持。
优化建议:基于数据分析结果,系统能够给出针 对性的优化建议,如设备调整、运行策略优化等 ,帮助数据中心实现节能减排目标。
报表生成:系统能够根据分析结果自动生成各种 报表,如能源消耗报表、能源效率报表、设备运 行报表等,方便管理人员全面了解数据中心的能 源使用情况。
通过对机房能源的全面监控和管理 ,可以提高机房的运营效率,降低
运营成本。
B
C
D
提高管理水平
系统的可视化界面和报表生成功能,可以 提高管理员的管理水平,实现机房能源管 理的科学化和规范化。
节能环保
通过对历史数据的分析,可以实现机房设 备的节能优化,降低能耗,达到节能环保 的目的。
02
CATALOGUE
数据迁移与整合新系统 ,不影响业务正常运行。
数据整合方案
提供数据整合方案,将不同来源、格式的数据进行整合,实现统 一管理和分析。
数据校验与清洗
对数据进行校验和清洗,确保数据的准确性、完整性,提高数据 质量。
培训与支持
01
系统操作培训
为用户提供系统操作培训,熟悉 系统的基本功能、操作流程,提 高用户的工作效率。
预测与分析
能源消耗预测
设备寿命预测
故障模式分析
基于历史数据和机器学习算法 ,系统能够预测数据中心的未 来能源消耗趋势,为管理人员 提供决策依据。
通过分析设备的运行数据,系 统可以预测设备的剩余寿命, 帮助管理人员提前进行设备更 换规划。
系统运用大数据技术对设备故 障进行模式分析,识别常见的 故障类型和原因,有助于提高 运维团队的故障处理能力和预 防能力。
【数字孪生】智慧数据中心三维可视化物联网系统建设方案

【数字孪生】智慧数据中心三维可视化物联网系统建设方案智慧数据中心建设背景信息技术高速发展的今天,人类的活动时时刻刻都在产生着信息和数据,这些信息和数据的交换、处理、存储、管理与应用离不开安全稳定高效的运行环境——数据中心,数据中心建设也时刻面临着信息科技的快速发展所带来的挑战。
随着5G、工业互联网、云计算、人工智能等应用的快速发展,数据资源存储、计算和应用需求大幅提升,传统数据中心正加速与网络、云计算融合发展,加快数据中心技术和模式演进。
智慧数据中心系统功能机房全景概览利用数字孪生技术,将人、场、物与三维可视化图形进行映射孪生,采用全三维展示方式,在可视化管理环境中采用逐级下钻方式,实现园区、机房、楼层、房间、设备多级浏览。
支持导览模式切换,鹰眼图(小地图)能实时标识出当前视角所在场景中位置。
支持建筑楼层的逐层展开,点击任意楼层可切换到该楼层的详细展示界面,全景展示机房的整体概貌。
智能巡检系统可视化管理系统因其形象可视的展现、直观互动的操控、多系统信息的融合等独特优势,在提升管理水平的同时,也成为数据中心绝佳的演示手段。
演示可视化模块的汇报功能帮助数据中心更好的展示、汇报工作成果,动画管理功能可辅助用户进行日常的巡检工作,视图管理功能将帮助作业人员以最快速度切入与自己相关的对象或监控视角。
数据中心可视化管理系统支持第一人称和第三人称视角浏览,全方位总览数据中心机房全貌及状态,360°旋转,多角度切换,可以根据漫游、展示和巡检要求灵活而高效的自定义巡检路线,隐/显路径,并且可以放置模拟人物进行巡检演示,同时还可以实现单楼和多楼等多区域、多机房的自动漫游巡检。
动环监控系统视频监控系统:可集成视频系统,在可视化环境中实时查看、调取视频监控画面。
环境监控系统:实时监测精密空调、泄漏(漏水或漏油)监控、温湿度、蓄电池室氢气传感器、多联机系统、火灾状况等。
主机监控系统:集成主机监控系统,在可视化环境中查看主机的性能情况与告警信息。
大数据分析系统项目方案
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大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展,大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统,为企业提供全方位的数据支持,助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理,充分挖掘数据的潜在价值,为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目,企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率,从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集:实现多种数据源的数据采集,包括企业内部数据、外部数据等,确保数据的全面性和准确性。
数据存储:构建高效的数据存储方案,确保海量数据的安全存储和快速访问。
数据中心运维管理-技术方案
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数据中心运维管理软件技术方案文档修改记录目录1. 需求分析 (1)2. 项目建设目标 (2)3. 项目方案设计 (3)3.1. 设计原则 (3)3.2. 系统架构 (4)3.2.1. 逻辑架构 (4)3.2.2. 产品架构 (6)3.2.3. 技术路线 (8)3.3. 功能设计 (8)3.3.1. 数据采集 (8)3.3.2. 数据处理 (14)3.3.3. 综合管理 (16)3.3.4. 监控管理 (19)3.3.5. 拓扑管理 (25)3.3.6. 机房仿真 (28)3.3.7. 资产管理 (35)3.3.8. 安全事件分析 (36)3.3.9. 应用业务监控 (37)3.3.10. 风险管理 (44)3.3.11. 运维业务 (47)3.3.12. 告警中心 (49)3.3.13. 工作流管理 (54)3.3.14. 报表管理 (56)3.3.15. 脆弱性管理 (59)3.3.16. 知识库管理 (60)3.3.17. 宏观安全态势分析管理 (62)3.3.18. 系统自身的审计 (63)3.3.19. 统计分析 (66)3.3.20. 服务器应用软件监控配置 (68)3.3.21. 技术保障 (72)3.3.22. 数据中心系统压力测试 (74)3.3.23. 用户管理 (74)3.3.24. 系统管理 (78)3.4. 系统要求响应 (79)3.4.1. 软件通用设计 (79)3.4.2. 系统特性设计 (81)3.4.3. 系统接口设计 (85)3.4.4. 系统内部集成接口 (85)3.4.5. 与基础运维管理工具的集成接口 (85)3.4.6. 与综合运维平台的集成接口 (86)3.4.7. 统一身份认证与单点登录接口 (86)4. 方案特点与优势 (88)5. 系统培训、维护、升级和二次开发 (90)5.1. 系统培训 (90)5.1.1. 培训体系 (90)5.1.2. 培训组织 (90)5.1.3. 培训理念 (90)5.1.4. 培训目标 (91)5.1.5. 培训计划安排 (92)5.2. 系统维护升级 (92)5.2.1. 远程支持服务流程 (92)5.2.2. 现场服务流程 (94)5.2.3. 应急维护方案 (96)5.3. 二次开发 (97)6. 系统实施计划 (98)6.1. 实施步骤 (98)6.1.1. 实施指导思想 (98)6.1.2. 实施方案 (99)6.2. 项目团队 (107)6.2.1. 项目领导小组 (107)6.2.2. 项目指导小组 (108)6.2.3. 运维总负责人 (108)6.2.4. 总协调人 (109)6.2.5. 项目管理组 (109)6.2.6. 现场负责人 (109)6.2.7. 项目软件经理 (110)7. 项目经费预算 (113)7.1. 项目预算表 (113)7.2. 项目预算明细表 (114)7.2.1. 设计费明细表 (114)7.2.2. 材料费明细表 (115)7.2.3. 燃料动力费预算明细表(专项) (116)7.2.4. 差旅费概算明细表 (117)7.2.5. 会议费概算明细表 (119)7.2.6. 出版/文献/信息传播/知识产权事务费 (120)7.2.7. 测试化验加工费预算明细表 (121)7.2.8. 固定人员费概算明细表 (122)8. 项目进度规划 (123)9. 售后服务及技术支持 (124)1.需求分析作为工程信息化基础工程建设的一部分,数据中心运维管理系统是数据中心IT基础设施运维管理和性能监控平台,它从硬件设施和性能的不同层次,采集和监测数据中心的服务器设备性能信息、存储设备性能信息、链路质量信息等指标型数据,并通过可视化方式向运维管理用户提供管理、维护与监控接口,提供与设备无关的数据中心基础设施通用监测管理平台,在此基础上为IT基础设施的管理、评估,统计分析和决策支持,帮助定位故障,预测故障以及上层应用提供服务支持。
23_三维可视化管理平台技术方案
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YOUR LOGO三维可视化管理平台技术方案汇报人:xx时间:20XX-XX-XX目录01平台概述03技术方案实现02技术方案设计04技术方案测试与评估05技术方案应用场景与价值平台概述PART 1平台简介三维可视化管理平台是一种基于三维建模和可视化技术的管理平台。
平台通过将数据、模型和可视化技术相结合,实现对复杂系统的直观展示和实时监控。
平台适用于各种行业和领域,如建筑、交通、能源、医疗等。
平台具有高度的可扩展性和灵活性,可以根据用户需求进行定制和扩展。
平台架构硬件层:服务器、网络设备、存储设备等A应用层:三维可视化管理平台、数据分析工具等CB D软件层:操作系统、数据库、中间件等数据层:数据采集、数据处理、数据存储等平台特点010203040506安全性:采用加密技术,保障数据安全扩展性:支持自定义功能,满足不同需求交互性:支持用户与平台进行交互,提高操作效率实时性:实时更新数据,提供最新信息可视化:通过三维模型展示数据,直观易懂集成化:整合多种数据来源,提供统一视图技术方案设计PART 2数据采集与处理数据来源:传感器、设备、系统等数据类型:实时数据、历史数据、预测数据等数据处理:清洗、转换、聚合、分析等数据可视化:图表、地图、仪表盘等数据分析:趋势分析、关联分析、预测分析等三维可视化展示设计技术原理:利用三维建模、渲染等技术,将数据转化为三维可视化图像展示方式:支持多种展示方式,如3D模型、3D动画、3D地图等数据集成:支持多种数据格式,如CAD、BIM、GIS等交互功能:支持多种交互方式,如点击、拖拽、缩放等,方便用户操作和查看应用场景:适用于建筑、工程、规划、设计等领域,帮助用户更直观地理解和分析数据交互式操作设计界面设计:简洁明了,易于操作功能模块:模块化设计,易于扩展和维护数据可视化:采用三维可视化技术,直观展示数据交互方式:支持多种交互方式,如鼠标、键盘、触摸屏等03技术方案实现数据采集与处理实现数据采集:通过传感器、摄像头等设备实时采集数据数据存储:将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中数据分析:利用机器学习、深度学习等方法对数据进行分析,挖掘有价值的信息数据预处理:对数据进行清洗、去噪、归一化等处理数据可视化:将分析结果以三维可视化的方式展示,便于理解和决策三维可视化展示实现技术原理:利用计算机图形学和虚拟现实技术,将数据转化为三维图像01应用场景:适用于建筑、工程、医疗、教育等多个领域03展示方式:通过三维模型、动画、交互等方式,实现数据的可视化展示02技术挑战:需要解决数据采集、数据处理、可视化渲染等多个技术难题04交互式操作实现支持鼠标、键盘和触摸屏等多种输入设备03提供丰富的API和开发工具,方便用户进行二次开发和定制04基于WebGL的三维可视化技术01采用HTML5和Javascript编写交互式操作界面0204技术方案测试与评估测试方案设计01测试目标:验证三维可视化管理平台的功能和性能02测试方法:黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等03测试场景:模拟实际应用场景,如建筑、工厂、园区等04测试指标:响应时间、吞吐量、稳定性等05测试工具:自动化测试工具、性能测试工具等06测试报告:记录测试结果,分析测试数据,提出优化建议测试结果及分析测试环境:硬件配置、软件版本、网络环境等01测试方法:功能测试、性能测试、兼容性测试等0203测试数据:测试样本、测试结果、测试覆盖率等04测试结论:系统稳定性、性能表现、兼容性等优化建议:针对测试结果,提出优化方案和改进措施05方案评估及优化建议评估指标:功能完整性、性能、易用性、兼容性等优化建议:优化算法、提高性能、简化操作流程等评估结果:通过/不通过,需要改进的地方等测试方法:黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等05技术方案应用场景与价值应用场景介绍建筑行业:三维可视化管理平台可以帮助设计师、工程师和施工人员更好地理解和沟通建筑设计方案,提高设计质量和施工效率。
数据中心3D可视化运行平台建设方案
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数据中心3D可视化运行平台建设方案随着信息技术的飞速发展,数据中心的规模和复杂性不断增加,对于其高效管理和运维的需求也日益迫切。
传统的数据中心管理方式往往依赖于表格、图表和简单的监控工具,难以直观地展现数据中心的整体运行状况和潜在问题。
为了更好地应对这一挑战,建设一个数据中心 3D 可视化运行平台成为了一种创新且有效的解决方案。
一、需求分析1、全面监控需求需要实时、准确地获取数据中心各类设备(如服务器、存储设备、网络设备等)的运行状态、性能指标和告警信息。
2、空间管理需求清晰了解数据中心机房的物理布局,包括机柜的位置、设备的摆放、线缆的走向等,以便进行有效的空间规划和资源分配。
3、能耗管理需求掌握数据中心的能耗分布情况,识别高能耗设备和区域,实现节能减排,降低运营成本。
4、故障预警与快速定位需求能够提前发现潜在的故障隐患,并在故障发生时迅速定位故障设备和位置,缩短故障恢复时间。
5、可视化展示需求以直观、生动的 3D 形式展示数据中心的整体架构和运行情况,方便管理人员快速理解和决策。
二、技术选型1、 3D 建模技术选择适合数据中心场景的 3D 建模工具,如 3ds Max、Maya 或Blender 等,创建高精度的机房模型和设备模型。
2、数据采集技术采用传感器、SNMP 协议、API 接口等方式,从各类设备中采集运行数据和状态信息。
3、数据处理与分析技术运用大数据处理框架(如 Hadoop、Spark)和数据分析算法,对采集到的数据进行清洗、整合和分析,提取有价值的信息。
4、可视化引擎技术选用性能优越的可视化引擎(如 Unity、Unreal Engine 或 WebGL 等),将 3D 模型和数据进行融合展示,并实现交互操作。
5、数据库技术选择可靠的数据库(如 MySQL、Oracle 或 MongoDB 等)存储设备信息、运行数据、告警记录等。
三、平台架构设计1、数据采集层负责从数据中心的各种设备和系统中采集数据,包括设备的性能指标、状态信息、能耗数据等。
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数据中心运行可视化平台技术方案北京优锘科技有限公司2015-08-13目录第1章项目背景4第2章建设内容52.1地理位置可视化 (5)2.2数据中心可视化 (5)2.3IT架构可视化 (6)第3章建设目标6第4章解决方案74.1地理位置可视化 (7)4.1.1位置分布可视化 (7)4.1.2分级浏览可视化 (8)4.1.3场景浏览可视化 (8)4.1.4网点配置可视化 (8)4.2数据中心可视化 (9)4.2.1环境可视化 (9)4.2.2资产可视化 (10)4.2.3配线可视化 (11)4.2.4容量可视化 (12)4.2.5监控可视化 (12)4.2.6演示可视化 (13)4.3IT架构可视化 (14)4.3.1业务交易可视化 (14)4.3.2应用关系可视化 (14)4.3.3系统架构可视化 (15)4.3.4应用组件可视化 (15)4.3.5基础设施可视化 (16)4.3.6监控数据可视化 (17)4.4第三方系统集成 (17)第1章项目背景随着业务的飞速发展,IT规模也越来越庞大而复杂,为保障IT 系统的正常运行,针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设,关注各类管理对象的数据采集、异常报警,并取得了良好的监控效果。
在建设过程中,比较缺乏从统一可视化的角度,整合监控数据,构建整合的可视化操作平台。
目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升,充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。
存在如下问题:监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图,各个技术团队只能看到管理范围内的监控对象和内容,缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力,对系统整体的理解存在一定偏差。
应用系统监控缺乏全景视角,各个系统采用独立监控的方式,无法从应用端到端管理的角度,实现跨系统的监控分析和可视化管理,在出现应用系统运行出现故障时,无法快速定位到发生故障的根源应用系统,同时,在一个应用系统监控报警时,无法判断其所影响的关联应用系统。
应用层监控与系统层监控整合程度较低,当应用系统出现故障时,无法快速定位是应用本身问题,还是所支撑的IT组件问题。
同时,在系统层面出现故障时,无法直观评估其所影响的应用系统范围。
系统层监控与物理层监控脱节,当系统层出现故障时,无法定位其所依赖的基础设施和硬件设备。
同时,当物理设备出现故障时,无法判断其所影响的系统平台范围。
因此,在统一可视化监控平台的建设过程中,会着力从“平台整合,组织结合,用户友好”的角度出发,借鉴先进数据中心可视化监控管理的理念,结合实际情况,引入业界领先的前端工具平台,构建直观易用、功能完备、体系统一的新一代可视化监控平台。
第2章建设内容2.1地理位置可视化实现Google Earth式的地球立体全景展示,以直观互动的3D可视化交互技术,悬浮方式显示多个数据中心节点3D机房管理场景,并可点击场景效果图进入该数据中心或节点的3D虚拟仿真管理场景。
支持Google Earth式层级化递进地进行全球级浏览、国家级浏览、省区级浏览以及城市级浏览。
结合各数据中心真实的地理位置数据和静态管理信息,地理位置可视化平台会以节点方式准确、直观地展现和管理跨地域的各个数据中心节点。
支持以点击方式进入相应的数据中心3D管理场景,查看浏览机房的3D虚拟环境。
2.2数据中心可视化以3D形式展现数据中心的建筑机房布局、基础设施设备及IT 设备设备,可与IT监控管理系统集成,实现3D场景中IT设备状态、性能及告警信息,可与机房动环系统(包括:环境监控、电力监控)、楼宇自控、安防监控(包括门禁监控、视频监控)、消防监控集成,展示冷冻机、空调、UPS、PDU、视频摄像头、温湿度探头、烟感等设备的监控告警信息。
具体建设内容如下:2.3IT架构可视化以3D形式展现IT架构的端到端视图,包括业务、应用、软件、服务器之间的关联关系及应用和主机的监控告警信息。
可实现与3D 数据中心物理环境的无缝衔接,定位到设备所在的机房。
功能范围:业务交易可视化、应用关系可视化、应用架构可视化、应用组件可视化、基础设施可视化、监控数据可视化。
集成范围:CMDB、网管监控、主机监控和应用监控等。
第3章建设目标针对数据中心的日常运维管理,本项目能够充分利用最新的计算机图形技术,基于3D虚拟现实的最佳表现形式建立IT管理的可视化平台。
可视化平台是统一IT管理系统的数据展现平台,也是重要的信息交互和获取界面,更是IT运维管理走向可视化管理的重要基础。
本项目通过3D技术实现对数据中心的真实展现,能够实现基于三维环境对数据中心、机柜和各类设备的管理功能,构建数据中心环境、设备和管理信息的可视化平台,集成现有的数据中心环境监控系统、网络监控系统和主机监控系统,实现所有资产对象的管理及相关监控信息整合展示,让相关管理人员清晰直观的掌握IT运营中的有效信息,实现透明化与可视化的管理。
可视化管理能让IT的资产配置信息和运行状况更加直观,使复杂的IT信息变得易于表达、理解和传播,从而消除IT运营过程中不同角色之间的认知偏差和监管盲区,实现管理的透明化,更进而有效提升资产管理与监控管理的效率,真正实现一个立体式、可视化的新一代数据中心运行管理系统。
第4章解决方案能够充分利用最新的计算机图形技术,以3D虚拟仿真的最佳形式实现对数据中心的真实展现,能够实现基于3D环境对机房的运行情况进行实时监控,同时可以支持充分的针对机房、机柜和各类设备的管理功能,真正实现一个立体式、可视化的新一代机房运行管理平台,充分满足端到端IT架构的展现需求,本期项目将实现以下内容:4.1地理位置可视化本项目主要实现Google Earth式的地球立体全景展示,依据真实的经纬度信息展示的多个数据中心节点的地理位置分布,并结合直观互动的3D可视化交互技术,通过点击“数据中心机房场景效果图”进入该机房的3D虚拟仿真管理场景。
4.1.1位置分布可视化实现Google Earth式的地球立体全景展示,以直观互动的3D可视化交互技术,依据真实的经纬度信息展示多个数据中心节点的地理位置分布。
实现Google Earth式的地球立体全景展示,以直观互动的3D可视化交互技术,层次化递进地各层级网点机构位置信息4.1.2分级浏览可视化以直观互动的3D场景浏览技术,层次化递进地实现全球级浏览、国家级浏览、省区级浏览和城市级浏览,逐层以图标方式或数据板方式展现各层级范围内的节点。
在全球地图立体全景展示,浏览国家级相关网点机构信息在中国地图立体全景展示,浏览省区级相关网点机构信息在省级地图立体全景展示,浏览本省内各地市级网点机构信息4.1.3场景浏览可视化实现Google Earth式的地球立体全景展示,以直观互动的3D可视化交互技术,展示当前场景范围内的节点,并可以节点方式、悬浮方式等显示各节点的关键信息,并支持以点击方式进入各节点相应的管理界面或3D管理场景多中心虚拟仿真:实现uEarth地理信息机构网点与物理环境三维虚拟场景互连互通功能。
在Google Earth式的立体地球背景上,悬浮出现多数据中心节点的场景效果图,并可点击场景效果图进入该数据中心或节点的3D虚拟仿真管理场景。
4.1.4网点配置可视化多中心地理位置管理实现多个应用机构物理场景在Google Earth 式的地球立体地理信息地图上位置信息摆点配置及节点对应数据中心关联配置。
地理位置分布配置:在Google Earth式的地球立体地理信息地图上,对用户两地三中心的所在的地理位置分布摆放配置。
4.2数据中心可视化以3D形式展现数据中心机房所在建筑、机房布局、设备及网络链路,实现3D场景中设备及网络链路的可视化管理。
实现以机柜为单位的数据中心机房容量管理,对于机柜的空间、电力和承重等容量信息进行统计和展现,并与主机监控、网管监控和日志监控系统集成,实现对设备性能、告警的实时监控。
4.2.1环境可视化将目前数据中心机房的物理环境做虚拟仿真,从机房到机柜、机柜内IT设备及数据中心机房的各类基础设施。
根据建筑图纸和机房实际部署情况建立完整楼层、机房、设备部署情况及动力环境等附属设施的直观3D展示场景。
为数据中心机房基础设备管理提供与实际情况相一致的3D可视化管理环境和统一的用户访问界面。
系统所有展示效果要求全3D方式,包括:建筑3D可视化:建筑外观,楼层结构,机房结构和内部装修;机柜级设备3D可视化:机房内部所有机柜级IT 及配套设备,如独立小型机,独立存储设备,供配电设备,空调设备,UPS,监控设备等;机柜内设备3D可视化:机柜内的各类IT设备,如机架式服务器,存储,网络设备,安全设备等;设备和线缆的3D可视化:主要设备的前后面板并独立表现其端口;机房内部的网络线缆(基础、端口跳线)和供电线路。
3D模型要求:机房3D模型:展现机房楼层的结构布局和典型特征;设备3D模型:通过模型可以明确识别设备品牌和型号,支持数据中心机房机房已有设备的前后面板展现。
4.2.2资产可视化可采用Excel导入方式,将各个机柜及机柜内设备的基本配置信息纳入可视化平台,通过任何物理可见的设备就可查找到相关的配置信息,通过任何一条配置信息也可以查找到相关设备,完成资产配置可视化。
信息查询:支持在3D可视化环境中通过鼠标点击操作实现对设备台帐信息的直观查询。
机柜搜索、定位:通过输入机柜模糊查询条件检索机柜,系统在当前视图范围内列出符合条件的机柜名列表。
根据用户选择的机柜进行定位,未被选择的机柜以虚化表示。
机柜模糊查询的条件包括此机柜所有资产信息属性名称。
设备搜索、定位:通过输入设备模糊查询条件,系统在当前视图范围内列出符合条件的设备ID列表,并根据选择的设备进行设备定位,未被选择的设备以虚化表示。
设备模糊查询的条件包括此设备所有资产信息属性名称。
设备位置跟踪:当上架设备物理位置发生变化时,在3D场景中自动变更设备物理位置。
设备信息管理:支持基于现场实际机柜布局和已有设备台账数据自动生成机房3D场景。
在相关场景中,机柜间的位置关系、设备在机柜中的位置与实际中的布局一致。
设备端口管理:以3D可视环境中直观展现实现配线架,和设备前后面板、端口占用情况的直观展现和信息查询。
4.2.3配线可视化可采用自管理或集成其它CMDB或资源管理系统的方式,将各个机柜内设备的连接信息信息纳入可视化平台,通过任何物理可见的设备就可以查找到相关的链路信息,通过任何一条链路信息也可以查找到相关设备端口信息,完成链路配置可视化。
按设备连接查看:查看一个设备的所有对外的网络连接,包括经过的每一个中间设备的每一个端口信息。
按线路连接查看:查看一条网络链路的所有跳线信息,包括经过的每一个中间设备的每一个端口信息。