可视化运维

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智慧高速公路三维可视化运维系统建设方案

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利用GIS技术，实现高速公路的地理位置信息与三维模型的融合
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采用实时数据采集技术，实现高速公路的实时数据监控与展示
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利用数据分析技术，实现高速公路的运营数据分析与预测
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采用智能决策技术，实现高速公路的智能运维与管理
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视频监控：实时监控高速公路路况，及时发现异常情况
利用GIS、BIM等技术，构建高速公路的三维模型
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利用物联网技术，实时监测高速公路的运行状态，实现三维可视化运维管理
实时监控：通过摄像头、传感器等设备，实时监控高速公路的交通状况、设施状况等
智能分析：利用大数据、人工智能等技术，对监控数据进行实时分析，及时发现异常情况
预警机制：根据分析结果，提前发出预警信息，提醒相关部门采取措施，降低事故发生率
数据分析：利用大数据技术对采集到的数据进行深度分析，挖掘潜在规律和关联关系
决策支持：根据数据分析结果，为高速公路运营管理提供决策支持，包括优化交通调度、制定应急预案等
持续优化：根据实际运行情况，不断优化数据分析模型和决策支持策略，提高系统智能化水平
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需求分析：了解高速公路运营管理需求，明确系统建设目标
数据存储：将处理后的数据存储在数据中心，便于后续的分析和处理。
数据分析：利用大数据、人工智能等技术，对数据进行深度挖掘，分析高速公路的运行状况，为运维决策提供依据。
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利用激光扫描、摄影测量等技术，获取高速公路及周边环境的三维数据
03
利用虚拟现实技术，实现高速公路的三维可视化展示
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,A CLICK TO UNLIMITED POSSIBILITES

网络安全运维可视化系统

支持
自动化操作：自动化操作网络设备，减少
人工操作
提高响应速度：提高网络故障响应速度，减
少损失
实时监控：及时发现并处理网络安全威胁
智能分析：提供准确的安全风险评估和预
测
自动化响应：快速响应安全事件，减少损
失
提高效率：降低人工操作成本，提高运维
效率
实时监控：提供实时数据监控，帮助决策者快速了解网络安全状况
数据来源：网络设备、服务器、应用系统等
数据类型：日志、流量、性能、配置等
数据采集方式：实时采集、定时采集、事件触发采集等
数据处理：清洗、转换、聚合、分析等
数据存储：数据库、数据仓库、大数据平台等
数据展示：可视化图表、仪表盘、报表等
数据可视化：将数据转化为图形，便于用户理解和分析实时监控：实时展示网络安全状态，及时发现问题交互式操作：用户可以通过点击、拖动等方式与系统进行交互智能预警：系统自动识别异常情况，并给出预警提示
案例效果：该系统的应用提高了政府机构网络的安全防护能力，减少了网络安全事件的发生。
案例背景：某大型企业面临网络安全威胁，需要建立可视化系统进行运
维管理
系统功能：实时监控网络流量、安全事件、
设备状态等
应用效果：提高了网络安全防护能力，降低了运维成本
用户反馈：系统操作简便，功能强大，提高了工作效率
案例背景：某教育机构面临网络安全威胁，需要建立可视化系统进行运维管理
应用效果：提高了网络安全防护能力，降低了运维成本
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系统功能：实时监控网络流量、设备状态、安全事件等
用户反馈：系统操作简便，易于理解，提高了工作效率

2023-三维可视化运维管理平台建设方案V1-1

三维可视化运维管理平台建设方案V1随着云计算、大数据等先进技术的发展，企业信息化建设已成为企业发展的重要支撑。

而运维管理作为企业信息化建设中不可或缺的一环，如何提高运维效率和管理水平已成为企业面临的重要问题之一。

目前，运维管理中的三维可视化技术已逐渐普及，让企业运维管理更加直观、高效、快捷。

本文将详细阐述如何建设一套基于三维可视化技术的运维管理平台。

一、需求分析为了满足企业运维管理的需要，我们需要进行需求分析。

首先，根据企业的实际情况，确定运维管理平台的功能。

例如，设备监控、性能监测、告警管理、日志管理、资产管理等；其次，根据企业和用户的使用习惯和喜好，进一步确定运维管理平台的界面设计等方面的需求。

二、技术选型确定需求之后，需要根据需求选择具体的技术方案。

本平台使用三维可视化技术，可以使用WebGL进行前端开发，并使用jQuery、BootStrap等工具库进行美化、响应式布局等。

在服务器端，可以使用Java、Node.js等语言进行开发。

数据库方面，可以选用MySql、Mongodb等关系型或非关系型数据库。

三、系统架构设计根据技术选型，对系统进行架构设计。

在前端方面，需要进行数据可视化展示设计，包括2D、3D地图展示，图表展示等。

在后端方面，需要对数据进行存储和管理。

可以使用数据仓库、数据湖等方式进行数据管理，实现各种监控、告警等运维管理功能。

四、具体实现系统架构设计完成后，需要进行具体实现。

在具体实现的过程中，需要注意以下几点：1.前端界面的简洁易用，符合用户习惯；2.实现了监控、告警等多种运维管理功能，提高运维效率；3.实现数据的实时采集和处理，提高运维管理的准确性；4.符合安全性、可扩展性等要求。

五、测试和部署实现完成后，需要进行测试和部署。

在测试过程中，需要对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。

在部署过程中，需要按照实际情况选择公有云、私有云等部署方式，并进行相应的安全策略和可扩展性设计。

铁路信号系统三维可视化运维平台设计与实现

铁路信号系统三维可视化运维平台设计与实现肖锦绣（中国铁路设计集团有限公司电化电信工程设计研究院，天津300308）摘要：分析铁路信号系统运维现状及存在问题，提出建筑信息模型（BIM）技术在信号系统运维阶段的应用思路。

基于BIM技术，搭建信号系统三维可视化运维平台，阐述平台的设计原则、功能架构、数据流向和实现方式。

平台功能包括远期预留中心平台功能、中心平台功能和终端平台功能，具体包含数据融合展示、设备质量评价、设备趋势分析、知识案例库、设备查询、电缆信息、电路应急、临修报警、资产管理和运维扩展等功能模块。

重点论述中心平台数据流、终端平台数据流分析，以及终端平台主界面、电缆信息模块功能实现等。

该平台是BIM 技术在信号系统深度应用的典范，对BIM技术在信号系统全生命周期应用具有借鉴意义。

关键词：铁路信号；运维平台；BIM；三维；可视化中图分类号：U284；TP39 文献标识码：A 文章编号：1672-061X（2024）02-0049-07 DOI：10.19550/j.issn.1672-061x.2024.01.05.0020 引言目前铁路信号系统运维方式一般是在车站设置工区或车间等，运维人员长期在工区和车间驻守，对信号系统室内外设备进行周期性的巡检及维护，包括日常养护、集中检修等，运维工作量巨大，对现场运维人员数量、质量要求较高。

现场运维人员通过检查现场信号设备状态、查阅现场纸质资料等方式实现巡检及维护，运维手段较落后，运维效率不高。

尤其在设备发生故障等紧急情况下，仍然需要通过查阅纸质蓝图、设备说明书等方式排查故障，排查时间长，应对紧急情况的手段明显不足［1-5］。

为摆脱上述困境，提出一种新的维修维护理念，即运维集成化、数字化、智能化。

一旦信号设备发生故障，能够以最少时间调阅故障设备相关资料，协助分析、判断，充分利用计算机技术优势，实现快速定位故障、快速分析故障、快速决断处理方案［6-11］，因此研发铁路信号系统三维可视化运维平台。

AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案

率和准确性。
提升用户体验
通过实时监控和可视化呈现，让用户能够快速了解系统状态和问题，
提升用户体验。
降低成本和错误率
通过自动化和智能化运维，减少人工干预和错误，降低成本和错误率。
实现运维数据价值最大化
通过数据分析和挖掘，发现潜在问题和优化点，实现运维数据价值最大化。
02
建设方案概述
建设内容与架构
推动产业发展
该研究成果将推动AI智能+智能运维可视化平台建设相关产业的发展，为社会带来更多的经济效益和社会效益。
THANKS
感谢观看
采用Elasticsearch和MySQL的组合方式，实现数据的快速检索与存储。
平台功能模块介绍
设备管理模块
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对平台管理的所有设备进行统一管理，支持设备的快速接入与
配置，支持设备的状态监控与告警。
数据分析模块
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对平台收集的数据进行可视化展示，支持多维度的数据分析与
挖掘，支持数据的快速检索与查询。
平台建设内容
主要包括智能运维可视化平台和AI智能分析模块的建设。
平台架构
采用微服务架构，支持容器化和弹性伸缩，支持横向和纵向的扩展。
技术实现方案
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前端技术
后端技术
数据存储
采用React框架，基于组件化的开发模式，实现可复用的UI组件。
采用Spring Cloud框架，实现微服务的拆分与治理，支持服务的快速迭代与发布。
2
运维人员需要处理大量的数据和日志，以及进行故障排查和性能优化等工作，传统的手工操作方式效率低下且容易出错。
3
基于以上背景，企业需要构建一个AI智能+智能运维可视化平台，以提高运维效率和准确性，降低成本和错误率。

可视化运维管理系统解决方案V

可视化运维管理系统解决方案V.运维管理，听起来就让人联想到无数的命令行、繁杂的数据和报表，以及那些难以理解的系统状态。

但在数字化时代，这一切都可以变得简单直观。

让我们一起探讨如何打造一套可视化运维管理系统，让运维工作变得更加轻松高效。

一、需求分析1.数据可视化：将复杂的系统状态、性能数据、日志信息等转化为图表、曲线、地图等直观的形式，便于快速识别问题。

2.实时监控：对关键业务系统、设备进行实时监控，第一时间发现异常情况。

3.自动化处理：对常见问题进行自动化处理，减少人工干预，提高运维效率。

4.报警通知：当系统出现异常时，立即向运维人员发送报警通知，确保问题得到及时处理。

二、解决方案设计1.系统架构我们设计的可视化运维管理系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、数据展示层和应用层。

（1）数据采集层：通过SNMP、SSH、API等方式，实时采集系统、设备、应用的性能数据、日志信息等。

（2）数据处理层：对采集到的数据进行清洗、转换、存储，为数据展示层提供数据支持。

（3）数据展示层：通过图表、曲线、地图等可视化手段，展示系统状态、性能数据、日志信息等。

（4）应用层：提供实时监控、自动化处理、报警通知等功能，方便运维人员对系统进行管理和维护。

2.关键技术（1）数据可视化：采用ECharts、Highcharts等前端图表库，实现数据可视化展示。

（2）实时监控：利用WebSocket、长轮询等技术，实现实时数据推送。

（3）自动化处理：通过Python、Shell等脚本语言，实现常见问题的自动化处理。

（4）报警通知：使用邮件、短信、企业等通知方式，确保运维人员及时收到报警信息。

三、功能模块1.数据展示模块（1）系统概况：展示系统总体状态，包括CPU使用率、内存使用率、磁盘空间占用等。

（2）性能监控：展示关键业务系统的性能数据，如响应时间、并发用户数、系统负载等。

（3）日志分析：展示系统、设备、应用的日志信息，便于分析问题原因。

变电站的运维数据可视化和分析技术

变电站的运维数据可视化和分析技术随着能源的转型，能源行业发生了很大的变化。

在过去，能源行业主要以火电为主，但近年来，随着可再生能源的广泛使用，能源行业也开始呈现多元化的发展。

在这个新时代，变电站作为能源的重要组成部分，其运维管理也显得尤为重要。

如何提高变电站的效率和稳定性，成为了能源行业必须解决的问题。

而数据可视化和分析技术，是提高变电站运维质量和效率的重要手段之一。

一、什么是变电站的运维数据可视化和分析技术？变电站的运维数据可视化和分析技术主要是通过自动化采集、处理、分析、报告等方式，将变电站的各项运维数据（如电流、电压、功率、温度等）整合、可视化、分析，以便变电站人员及时识别并解决问题，进而提高其运维水平。

通过使用数据和模型来识别运行中的异常行为，这种技术可以支持系统维护人员的决策过程。

二、数据可视化和分析技术的主要应用场景变电站的运维数据可视化和分析技术可以应用在很多方面，如：1.协助运维人员进行故障诊断和问题的解决2.对设备的安全运行状态进行监测3.提高设备的维护效率和减少维护成本4.优化设备运行的稳定性和持久性。

5.支持可靠性分析和风险评估6.制定维护计划和预算7.通过运维数据分析，帮助更好的预测未来设备运行状态。

三、数据可视化和分析技术的主要特点1.高效性：变电站的运维数据可视化和分析技术可以自动采集变电站的各项运维数据，提升了工作效率。

2.准确性：数据可视化和分析技术可以全面地监测变电站的运行情况，避免因误证和操作不当等问题造成的故障和事故。

3.实时性：数据可视化和分析技术可以随时随地监测变电站的运行情况，及时识别异常和故障，避免事故和损失的发生。

4.多样性：数据可视化和分析技术可以从多个维度、多个角度对数据进行分析，方便相关人员进行综合决策。

5.智慧化：通过数据可视化和分析技术，可以对变电站的运行情况进行智能判断和分析，提高其运行时效率和稳定性。

四、数据可视化和分析技术的主要实现方式1.监控指标分析：对监控系统、设备状态和相关指标进行数据采集和分析，发现异常状况并生成实时警报，实现设备的实时监控和预防性维护。

可视化智能运维工作内容

可视化智能运维是指利用数据可视化技术结合人工智能等技术手段，对运维数据、监控信息等进行可视化展示和分析，以便运维团队更好地理解系统状态、诊断问题、进行决策和优化。

以下是可视化智能运维的一些典型工作内容：
1.监控数据可视化：将系统各项指标、性能数据以图表、仪表盘等形式展示，实时反映系统运行状态。

可以实时监控服务器负载、网络流量、内存使用等信息，及时发现异常。

2.告警和预警可视化：将告警信息以视觉化方式呈现，可以标识不同级别的告警，帮助运维人员快速发现和处理问题。

3.故障诊断：在可视化界面上呈现系统拓扑图、架构图，帮助运维人员分析故障根因，定位问题所在。

4.日志分析和可视化：对系统产生的日志进行分析，并将关键信息以图表、图像等形式展示，帮助识别异常和问题。

5.容量规划：通过数据可视化分析历史数据和趋势，预测系统的资源使用情况，为容量规划提供依据。

6.性能优化：利用可视化工具分析系统性能数据，识别性能瓶颈，针对问题进行调优。

7.自动化运维：将自动化脚本、任务状态等信息以可视化方式展示，便于监控和管理自动化运维流程。

8.运维流程管理：可视化展示运维流程、任务分配、进度追踪，确保运维工作有序进行。

9.用户行为分析：对用户在系统中的行为进行分析，从而优化用户体验和系统性能。

10.报表和统计：利用数据可视化工具生成报表和统计图表，帮助运维团队向上级汇报工作成果和系统状况。

可视化智能运维工作的核心是将海量的运维数据转化为可视化的图表、仪表盘、拓扑图等，以便运维人员能够更直观地理解问题和情况，并在实际操作中做出更明智的决策。

这可以提高运维效率、降低故障处理时间，从而提升系统稳定性和用户体验。

3D机房运维可视化系统介绍

靠性运行。
报表管理
系统提供各种报表功能，包括运行状态报表、流量报表、故障报表等，以便管理人员能够全面了解机房设备的运行情况和管理决
策。
管理功能
系统具有强大的管理功能，包括设备管理、用户管理、角色管理等，以确保机房运维工作的有效
性和规范性。
集中监控、告警通知、短信邮件等
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集中监控
设备资产可视化管理
实现在三维可视化环境中进行设备上下架操作
运维人员可以在三维可视化系统中预演设备上架过程，设备上架后，设备的型号、房间名、机柜、U高等基本信息能够自动关联，自动赋予上架设备基本的属性信息，实现设备资产上架、下架的自动化管理。
提供历史跟踪和查询记录
通过历史跟踪和查询记录功能，可以查看设备的上架历史、下架历史、迁移历史等记录，从而实现对设备资产的精细化管理。
告警统计视图
通过各类告警的数量、发生时间、影响范围等进行统计展示。
响应时间视图
以直观的表格和图形展示设备响应时间的历史数据。
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应用效果
机房环境可视化仿真
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真实展现机房环境
通过三维虚拟仿真技术，真实展现机房的环境，包括机柜安装布局摆放情况、配线桥架的走向、静电地板、玻璃隔断、机房门及配电设备、空调设备、UPS、监控设备等辅助设施的布局摆放情况。
实现在三维可视化系统中对设备进行定位
运维管理人员可以通过在三维可视化系统中对设备进行定位，方便在后续的运维管理工作中快速找到设备的具体位置。
机柜容量可视化展示
以3D形式做可视化展示Байду номын сангаас
通过颜色分割展现不同容量范围的机柜空间，用色彩明确区分不同容量范围的机柜空间。

2023-IT运维可视化监控平台技术方案V2-1

IT运维可视化监控平台技术方案V2IT运维可视化监控平台技术方案V2是一款高效、可靠的监控平台，旨在帮助企业准确了解其网络基础设施的运行状态。

本文将分步骤阐述该平台的技术方案。

第一步：设计数据库架构运维监控平台的一个关键部分是其数据库架构。

IT运维可视化监控平台技术方案V2采用关系型数据库，该数据库采用了三层架构设计。

其中的第一层是数据库管理系统，第二层是数据访问层，负责与应用程序交互，并提取需要的数据。

第三层是表示层，用于将数据可视化展现出来，帮助管理员更好地了解网络基础设施的运行情况。

第二步：搭建监控系统IT运维可视化监控平台技术方案V2采用MIMIC SNMP模拟器进行搭建监控系统。

该模拟器可以模拟复杂网络设备的行为，并生成多种类型的SNMP消息。

可以在基本功能的基础上实现网络基础架构设备的监控，同时可以监视网络流量和端口性能，并在发生故障和离散事件时发送警报。

第三步：可视化界面设计该监控平台使用了一个可视化的界面，管理员可以通过该界面轻松地针对网络基础设施运行状态采取行动。

平台采用了响应式设计，可适配各种设备，如PC、移动设备等。

管理员可以以图表、数据报告、仪表板等多种形式来呈现数据。

第四步：自动化警报系统IT运维可视化监控平台技术方案V2还包括一个自动化警报系统。

平台可以通过第三方应用程序、邮件、短信等渠道向管理员发送警报，以提醒管理员关注网络设备在运行过程中出现的问题。

报警条件可以设定为在达到特定阈值时触发，这些阈值可以通过调整启用的传感器进行设置。

综上所述，IT运维可视化监控平台技术方案V2是一款高效、可靠的监控平台，其设计数据库架构、搭建监控系统、可视化界面设计、自动化警报系统等多方面都得到了充分考虑。

这使得平台不仅能够监控网络设备的运行状态，还可以快速响应故障事件并进行适当的处理。

可视化智能IT运维系统

关联分析
通过分析数据之间的关联关系，找出可能影响系统性能的关键因素。
趋势预测
基于历史数据，运用统计学和时间序列分析方法，预测未来系统性能的变化趋势。
案例分析
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系统性能监控
通过可视化展示系统性能指标，及时发现性能瓶颈，提高系统稳定性。
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故障诊断与定位
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容量规划与优化
结合可视化展示和数据分析方法，快速定位故障原因，提高故障排除效率。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
研究成果总结
可视化智能IT运维系统的设计与实现
成功构建了一个高效、智能的可视化IT运维系统，实现了对大规模IT环境的全面监控和管理。
关键技术的创新与突破
在数据处理、特征提取、故障预测等方面取得了重要突破，提高了系统的智能化水平。
国内外研究现状
国外研究现状
国外在可视化智能运维领域的研究起步较早，已形成较为完善的理论体系和实践应用，如Google的Borg系统、 Facebook的FBAR系统等。
国内研究现状
国内近年来在可视化智能运维领域的研究发展迅速，涌现出了一批优秀的科研成果和实际应用案例，如阿里云的云效平台、腾讯的蓝鲸智云等。
根据历史数据和趋势预测结果，合理规划系统资源，提高资源利用率。
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智能故障诊断与预测
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
故障诊断方法
基于规则的诊断
通过预设的规则和阈值，对系统状态进行监控和判断，实现故障的快速定位和诊断。
基于机器学习的诊断
利用历史数据训练模型，通过数据分析和挖掘，实现对故障的智能识别和分类。

浅议智慧建筑可视化运维管理平台

浅议智慧建筑可视化运维管理平台祝肖烈中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司浙江杭州 311122摘要随着建筑群和大型单体建筑的建设越来越成熟，越来越多的智能化设施设备和系统的使用，以及人们在建筑环境中的活动越来越多元化，仅仅靠传统的机械开关、各个系统独立控制、运维人员后知后觉地值守，已经远远不能满足当前对于智慧建筑的需求和使用，未来对智慧建筑的要求是管理集中化、运维系统化、系统可视化、联动场景化的全面提升。

关键词智慧建筑；运维管理；集成管理；可视化运维；三维可视化引言对智慧建筑可视化运维管理平台的起源发展，以及未来的方向应用做了一个系统性的介绍、分析和判断。

1 IBMS集成管理系统的产生背景在20世纪90年代，随着我国家经济的快速发展，建筑及园区的建设增多，各种新技术和新系统，在公共建筑，尤其是高层建筑中机电设备数量逐渐增多，如何进行集中控制和管理，随之变成一个亟待解决的问题[1]。

建筑设备监控系统就是在这个时期引入中国的，系统主要是将变配电、给排水、暖通空调等建筑机电设备进行集中控制。

系统的局限性也是很明显的，就是BA只是集中了部分的机电设备，很多其他的系统包括安防系统中的视频监控、门禁系统、入侵报警、巡更系统、停车场系统，其他系统如智能照明、信息发布等均未纳入建筑设备监控系统。

在这些系统诞生的时候，计算机系统功能还不够强大，界面不够友好，基本上是以单机色的显示屏，用编号和代号标志实际建筑中的各个设备点位，这带来的操作门槛和管理的文化素质要求，以及对建筑的结构和位置的熟悉程度的要求，都非常高。

2 IBMS集成管理系统的发展迭代到了21世纪初的时候，国内原创诞生了第一代的IBMS系统，突出的特点就是集成。

不光是BA系统的集成，而且是跨系统的，包括安防系统、消防系统、信息化系统的大集成。

同时通过二维的电子地图的形式展示出来，通过软件通信协议对接的形式，将各个系统统一接入到一个平台上进行展示和管理，并且界面更加直观，操作的门槛也更低，同时能够积累各个系统的设备在运行中日积月累产生的大量数据。

分析一站式可视化数据运维管理平台建设中全链路的应用价值

分析一站式可视化数据运维管理平台建设中全链路的应用价值一站式可视化数据运维管理平台的建设，是当前企业信息化建设中的重要一环。

它通过全链路的数据采集、分析、监控和运维管理，可以为企业提供更全面的数据支持和决策参考。

本文将从应用角度分析一站式可视化数据运维管理平台建设中全链路的应用价值。

一、数据采集环节的应用价值在企业运营中，海量的数据是不可或缺的信息资源。

一站式可视化数据运维管理平台在数据采集环节的应用中，可以帮助企业自动采集各类数据，包括业务数据、系统性能数据、网络数据等。

通过对这些数据的采集和整合，企业可以实现全面的数据监控和应用分析，为决策提供更加可靠的数据支持。

一家电商企业通过一站式可视化数据运维管理平台，可以实时监控用户购物行为数据、库存数据、订单数据等，从而及时调整销售策略和库存管理，提高销售效率和用户满意度。

又如一家银行通过一站式可视化数据运维管理平台，可以及时监控用户账户数据、交易数据、风险数据等，以应对金融市场的变化，保障企业的稳健经营。

一站式可视化数据运维管理平台在数据分析环节的应用中，可以帮助企业通过各类数据的加工和分析，发现数据的价值和规律，提高数据利用率。

在企业营销领域，通过一站式可视化数据运维管理平台，可以对用户行为数据和市场数据进行深入分析，发现用户的偏好和需求，提供个性化的营销服务，提高营销的精准度和效果。

在企业生产运营领域，通过一站式可视化数据运维管理平台，可以对生产数据和设备数据进行分析，及时发现设备故障和生产异常，保障生产的稳定和效率。

在企业信息安全领域，通过一站式可视化数据运维管理平台，可以实时监控系统日志、网络流量、用户行为等数据，及时发现异常行为和攻击行为，及时做出安全响应，保障企业的信息安全。

在企业系统运行领域，通过一站式可视化数据运维管理平台，可以实时监控系统性能数据、服务响应时间、负载情况等，及时发现系统故障和性能异常，降低系统故障对企业的影响。

一体两翼”可视化质效型运维管理体系

一体两翼”可视化质效型运维管理体系一体两翼可视化质效型运维管理体系随着信息技术的快速发展，企业的IT系统已经成为企业运营不可或缺的一部分。

为了保证IT系统的稳定运行和高效绩效，企业需要建立一套有效的运维管理体系。

在这个过程中，“一体两翼”可视化质效型运维管理体系应运而生。

我们来了解一下“一体两翼”可视化质效型运维管理体系的概念。

它包括了“一体”和“两翼”两个层面的内容。

其中，“一体”指的是运维管理体系的整体性和一体化，即将各个环节和部门的运维工作整合起来，形成一个完整的管理体系。

而“两翼”则是指运维管理体系的两个关键支撑，即质量和效率。

质量指的是保证IT系统稳定运行和服务质量，效率则是提高运维工作效率和资源利用率。

在“一体两翼”可视化质效型运维管理体系中，可视化是重要的手段和工具。

通过可视化的方式，可以将运维管理的各个环节和指标以图表、报表等形式展示出来，从而实现对运维工作的全面监控和分析。

通过可视化，运维团队可以清晰地了解IT系统的运行状态、问题和瓶颈，及时采取相应措施进行修复和优化。

同时，领导层也可以通过可视化的方式了解运维团队的工作情况和绩效，为决策提供有力的依据。

在建立“一体两翼”可视化质效型运维管理体系时，需要注意以下几点。

首先，要明确运维管理的目标和指标。

不同的企业和系统可能有不同的目标和指标，需要根据实际情况进行设定。

其次，要建立起完整的运维管理流程和规范，包括问题管理、变更管理、容量管理等。

这些流程和规范是保证运维工作有序进行的基础。

同时，还需要建立起相应的绩效评估体系，用于评估运维团队的工作质量和效率。

最后，需要选择合适的可视化工具和技术，将运维管理的数据和指标可视化展示出来。

这可以通过自建系统、采用第三方工具或者使用开源工具来实现。

通过建立“一体两翼”可视化质效型运维管理体系，企业可以实现以下几个方面的收益。

首先，可以提高IT系统的稳定性和可靠性。

通过对运维工作进行全面监控和分析，可以及时发现和解决问题，从而减少系统故障和停机时间。

VMWare SD-WAN可视化运维解决方案

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短/ 长期基准应用性能
自动了解应用性能基准
自动检测配置并对基准进行人工注释以验证变更的影响
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针对行业对应用性能进行基准测试
针对相同垂直行业中类似规模的企业或针对内部站点，客观了解应用性能
针对类似站点比较根本原因
您的站点在比较中处于什么位置
11
分布式办公的业务连续性
如果分支机构/ 园区的员工频繁在家办公，企业 IT 部门如何应对？客户面临的挑战 • 新冠疫情深刻改变了企业员工的工作方式；在家办公可能会继续下去 • 企业 IT 部门如何对员工获得统一的洞悉，为在家办公的员工或现场员工提供 IoT 设备体验？ • IT 部门如何能够主动缓解员工连接和应用问题，特别是在统一通信 (UC) 方面
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隔离最有可能出现问题的分段
使用多个有利位置的分支统计信息
▪ 在多个有利位置（边缘、中心、网关）看到的流
▪ 将数据传输边缘网络智能平台进行分析
▪ 边缘网络智能可以确定导致应用问题的分段
SD-WAN Gateway 云
客户端 LAN 分段
终端客户端设备
SD-WAN Edge
企业级 WAN
SD-WAN HUB
• 即将在 Android 和 iOS 上推出
• 主要应用场景：
• 为终端用户轻松排查连接问题 • 将数据发回边缘网络智能后端，以获
取历史指标、进行分析、建立基准以及将根本原因与其他数据源关联等 • 从家庭 VCE 获取额外见解（即将推出）
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深入了解本地 Wi-Fi/获得有线网络体验
通过简单的指标指示总体 WLAN / LAN 连接状态
为安全的分布式企业环境提供终端用户和 IoT 设备体验

基于AI(人工智能)智能运维可视化平台解决方案精选全文

NLP
AIOps算法层
指标分布预测
指标聚类
KPI联动分析
KPI事件关联
日志事件序列提取
日志事件模板提取
技术能力层
数据源异常标记
单指标异常检测
多指标异常检测
关联分析
故障拓扑图
故障树
根因分析
调用链
告警压缩
单故障止损
灰度版本止损
配置优化
成本分析
容量规划
资源调度
发现问题
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解决问题
其他
应用层
自适应异常检测
深度挖掘
如何从IT数据中获得洞察？
人工智能算法与分析篇
结合领域知识的人工智能算法
人工智能算法
聚类、决策树、随机森林、卷积神经网络
运维领域知识
异常检测、多维分析、根因分析、故障预测
行业运维经验
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AIOps
OneAPM人工智能算法与分析平台
基础数据层
机器学习算法层
模拟拨测
通过定时任务模拟用户访问和系统调用，主动探测应用服务的可用性指标采集
SDK/API
可根据数据采集（任意数据、任意格式）需要，在应用开发过程中调用SDK和接口采集数据
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAPMAIOps
海量数据处理与存储篇
IT数据梳理与关联篇
通过数据模型（Data Module）梳理IT数据
CPU利用率 %
数据库服务错误数
数据库服务请求数
数据库平均响应时间
数据库死锁率
内存空闲率 %
存储空闲率 %
数据库连接池利用率 %