OpenDaylight的运维数据采集系统设计与实现
基于大数据的轨道交通供电设备运维管理系统的设计与实践
基于大数据的轨道交通供电设备运维管理系统的设计与实践一、引言随着科技的不断发展,大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用。
在轨道交通行业中,基于大数据的供电设备运维管理系统可以有效地提高供电设备的运行效率和安全性,降低故障率,延长设备使用寿命。
本文将从理论和实践两个方面对基于大数据的轨道交通供电设备运维管理系统进行探讨。
二、理论分析1.1 大数据在轨道交通供电设备运维管理中的应用大数据技术可以帮助我们更好地收集、存储、处理和分析海量的数据,从而为轨道交通供电设备的运维管理提供有力支持。
通过对大量数据的分析,我们可以发现供电设备中的潜在问题,提前采取预防措施,避免故障的发生。
大数据还可以帮助企业优化供电设备的运行参数,提高设备的运行效率。
1.2 大数据在轨道交通供电设备运维管理中的优势与传统的运维管理方式相比,基于大数据的轨道交通供电设备运维管理系统具有以下优势:(1)提高了运维管理的效率。
通过大数据分析,我们可以快速地发现供电设备中的问题,及时进行维修和保养,减少因故障导致的停机时间。
(2)降低了运维管理的成本。
通过对大量数据的分析,我们可以优化供电设备的运行参数,降低能耗,减少设备的运行成本。
(3)提高了供电设备的安全性。
通过对大量数据的分析,我们可以发现供电设备中的潜在安全隐患,提前采取预防措施,确保设备的安全性。
三、实践探讨2.1 数据采集与处理要实现基于大数据的轨道交通供电设备运维管理,首先要对供电设备的各种运行参数进行实时监测和采集。
这些数据可以通过传感器、监控系统等设备获取。
获取到的数据需要进行预处理,包括数据清洗、去噪、归一化等,以便后续的分析和处理。
2.2 数据分析与挖掘通过对采集到的数据进行分析和挖掘,我们可以发现供电设备中的潜在问题和规律。
例如,通过对历史数据的分析,我们可以发现设备的运行参数存在一定的周期性波动,这可能是由于设备本身的特性或者外部环境的影响所导致。
通过这些规律,我们可以提前采取相应的措施,避免故障的发生。
智慧路灯信息采集系统设计方案
智慧路灯信息采集系统设计方案智慧路灯信息采集系统设计方案一、引言智慧路灯是指利用先进的技术手段对传统路灯进行升级,使其能够实现信息的采集和处理,以提供更加智能化的服务。
智慧路灯信息采集系统是整个智慧路灯系统中的核心部分,它负责采集路灯的各项数据,并将其传输至中央控制中心进行进一步处理和分析。
本方案旨在设计一种智慧路灯信息采集系统,以实现对路灯数据的高效采集和传输。
二、系统设计方案1.系统结构智慧路灯信息采集系统主要由路灯节点、数据传输网络和中央控制中心三大部分组成。
路灯节点负责采集路灯的各项数据,并将其传输至数据传输网络中。
数据传输网络负责将采集到的数据传输至中央控制中心。
中央控制中心负责接收、处理和分析采集到的数据,并根据数据进行相应的控制操作。
2.系统架构智慧路灯信息采集系统的架构采用分布式架构,以提高系统的可靠性和扩展性。
(1)路灯节点:每个路灯节点内嵌有传感器、控制器、通信模块等硬件设备,用于采集路灯的亮度、温度、电流等参数,并根据中央控制中心的指令实现灯光的控制。
(2)数据传输网络:数据传输网络利用有线或者无线通信技术,将采集到的数据传输至中央控制中心。
采用分布式架构,可以通过多个传输路径提高数据的可靠性。
(3)中央控制中心:中央控制中心负责接收、处理和分析采集到的数据,并根据数据进行相应的控制操作。
中央控制中心可以通过云平台实现数据的存储和管理,同时还可以提供数据可视化和报表分析功能。
3.系统功能智慧路灯信息采集系统具有以下主要功能:(1)数据采集:系统能够实时采集路灯的亮度、温度、电流等参数,并将其传输至中央控制中心。
(2)数据传输:系统能够通过有线或者无线通信技术将采集到的数据传输至中央控制中心,并通过分布式架构提高数据的可靠性。
(3)数据处理:中央控制中心能够接收、处理和分析采集到的数据,并根据数据进行相应的控制操作。
(4)数据管理:中央控制中心可以通过云平台实现数据的存储和管理,以便后续的查询和分析。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能,以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法,包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分,我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头,并配置了相应的驱动程序,以确保其稳定运行。
在软件架构上,我们采用了分层设计思想,将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次,以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面,我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法,通过优化算法参数和提高计算效率,实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面,我们根据运动目标的速度、方向等特性,设计了相应的PID控制器和模糊控制算法,以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
路灯数据采集工作方案
路灯数据采集工作方案为了提高城市路灯的管理效率和节能减排水平,我们制定了以下路灯数据采集工作方案。
该方案旨在通过对路灯数据进行采集和管理,实现智能化路灯运营管理,提供科学依据和数据支持,从而为城市的安全和照明服务提供更好的支持。
一、背景介绍随着城市的不断发展,路灯的布设和使用越来越广泛,而传统的人工巡检和管理已经不能满足城市路灯的现状和需求。
因此,采集路灯数据并进行智能化管理成为了当务之急。
二、数据采集设备及原理为了实现路灯数据的采集,我们将在每个路灯上安装智能化数据采集设备。
该设备通过搭载传感器和通信模块,可以实现对路灯的各项数据进行实时监测和采集。
主要采集的数据包括但不限于灯具亮度、功率消耗、电流电压等参数。
三、数据采集流程1. 数据采集设备自动识别:路灯数据采集设备会自动识别所连接的路灯,并开始进行数据采集工作。
2. 数据实时采集:数据采集设备会实时采集路灯的各项数据,并生成相应的数据文件。
3. 数据传输:采集的数据将通过通信模块传输到后台数据管理系统。
传输的方式可以选择使用无线通信技术,如WiFi或蜂窝网络。
4. 数据处理和存储:后台数据管理系统对采集到的数据进行处理和存储,包括数据的清洗、整理和归档,以便于后续数据分析和使用。
四、数据管理系统为了对采集到的路灯数据进行有效的管理和分析,我们将建立一个完善的数据管理系统。
该系统将具备以下功能:1. 数据存储和备份:系统将数据进行持久化存储,并定期进行备份,以确保数据的安全性和完整性。
2. 数据查询和分析:系统可以对采集到的数据进行查询和分析,例如按时间段、地区等条件进行筛选和统计,帮助管理人员获取对应的数据分析报告。
3. 异常检测和报警:系统可以对路灯数据进行实时监测,并通过设定的阈值进行异常检测和报警,帮助管理人员及时发现问题并采取相应的措施。
4. 远程控制和调节:系统支持对路灯进行远程控制和调节,例如可以通过远程控制系统进行灯具亮度调节和定时开关控制,从而实现节能管理和优化运维成本。
OpenDaylight与Mininet应用实战_流表操作(三)
OpenDaylight与Mininet应用实战_流表操作本文简要介绍在虚拟机环境下,主要是针对openvswitch的流表操作,目的是熟悉添加删除流表的命令及设备通信的原理。
1流表作用在SDN环境下,当交换机收到一个数据包并且交换机中没有与该数据包匹配的流表项时,交换机将此数据包发送给控制器,由控制器决策数据包如何处理。
控制器下发决策后,交换机根据控制器下发的信息来进行数据包的处理,即转发或者丢弃该数据包。
我们可以通过对流表操作来控制交换机的转发行为。
下面简单介绍一下流表的基本操作。
2环境准备需要前两个专题中装好ODL和Mininet的虚拟机环境。
3Mininet连接OpenDaylight控制器首先我们在已安装有相关环境的虚拟机终端中启动OpenDaylight(以下简称ODL)和Mininet,Mininet创建一个默认树形拓扑并选择Mininet的控制器为ODL。
ODL启动详见ODL与Mininet应用实战之基本环境搭建(一)。
#mn–switch ovsk–controller=remote,ip=[ODL_IP],port=6633[默认端口]在ODL的Web界面中我们可以看到已连接上ODL的交换机。
4流表简单操作新建一个终端查看当前交换机上的流表,返回值应为空。
root@ubuntu:/#ovs-ofctl dump-flows s1NXST_FLOW reply(xid=0x4):在Mininet中pingall一下mininet>pingall***Ping:testing ping reachabilityh1->h2h2->h1***Results:0%dropped(0/2lost)此时再查看交换机s1中流表应为两条。
root@ubuntu:/#ovs-ofctl dump-flows s1NXST_FLOW reply(xid=0x4):cookie=0x0,duration=76.445s,table=0,n_packets=0,n_bytes=0, priority=1,ip,nw_dst=10.0.0.2actions=mod_dl_dst:4a:d3:cf:8c:cc:4c,output:2 cookie=0x0,duration=76.49s,table=0,n_packets=2,n_bytes=196, priority=1,ip,nw_dst=10.0.0.1actions=mod_dl_dst:46:bc:5d:64:2f:06,output:1我们看到每条流规则由一系列字段组成,分为基本字段、条件字段和动作字段三部分。
用电信息采集调试运维方案
用电信息采集调试运维方案
1.目标
电信息采集调试运维方案的主要目标是实现稳定、可靠、快速地采集
电信息,并根据采集到的电信息的不同情况,对电信运行状况进行实时调
试和分析,以提升电信运行效率和稳定性。
2.方案
(1)采集信息获取系统。
该系统主要采用智能感应器来采集电信息,并通过蓝牙或WiFi连接到后台服务器,以实现信息的实时传输和处理;
(2)根据采集到的电信息,开发相应的分析算法,以更好地分析和
预测电信的运行状况;
(3)结合电信操作经验和运行历史数据,对电信状况进行实时监控
和调整;
(4)搭建一套完善的运维体系,包括固定时间的电信检查,定期的
运行状态分析,预警设置等,以实现电信系统的高效、可靠运行。
3.运行维护
(1)对采集系统的日常维护检查:检查采集系统的联网状态,确保
采集数据的完整性;
(2)确保电信系统的安全可靠:定期检查电信系统的运行状况,及
时发现并处理问题,确保系统的安全可靠;
(3)根据新技术的发展情况,对系统进行定期更新和升级,以更好
地适应市场变化,保证电信系统性能的持续提。
电信行业云服务与数据中心建设方案
电信行业云服务与数据中心建设方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 电信行业发展趋势 (3)1.2 云服务与数据中心建设需求 (4)1.3 技术与业务挑战 (4)第2章云服务架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.1.1 基础设施 (5)2.1.2 平台服务 (5)2.1.3 应用服务 (5)2.2 服务架构 (5)2.2.1 IaaS层服务架构 (5)2.2.2 PaaS层服务架构 (5)2.2.3 SaaS层服务架构 (6)2.3 技术选型 (6)2.3.1 虚拟化技术 (6)2.3.2 分布式存储技术 (6)2.3.3 软件定义网络(SDN)技术 (6)2.3.4 分布式数据库 (6)2.3.5 分布式计算框架 (6)2.3.6 安全防护技术 (6)第3章数据中心基础设施规划 (6)3.1 场地选择与规划 (6)3.1.1 场地选择原则 (7)3.1.2 场地规划要求 (7)3.2 供电与散热系统设计 (7)3.2.1 供电系统设计 (7)3.2.2 散热系统设计 (7)3.3 网络与通信设施 (7)3.3.1 网络系统设计 (7)3.3.2 通信设施设计 (8)第4章云计算平台建设 (8)4.1 虚拟化资源池建设 (8)4.1.1 资源池规划 (8)4.1.2 虚拟化技术选型 (8)4.1.3 虚拟化资源池部署 (8)4.1.4 资源池优化与调整 (8)4.2 云管理平台选型与部署 (8)4.2.1 云管理平台功能需求 (8)4.2.2 云管理平台选型 (9)4.2.3 云管理平台部署 (9)4.3 云计算服务类型与配置 (9)4.3.1 计算服务 (9)4.3.2 存储服务 (9)4.3.3 网络服务 (9)4.3.4 数据库与大数据服务 (9)4.3.5 应用服务 (9)第5章数据中心网络安全 (9)5.1 安全体系架构 (9)5.1.1 物理安全 (9)5.1.2 网络安全 (10)5.1.3 主机安全 (10)5.1.4 应用安全 (10)5.2 防火墙与入侵检测系统 (10)5.2.1 防火墙 (10)5.2.2 入侵检测系统(IDS) (11)5.3 数据加密与备份 (11)5.3.1 数据加密 (11)5.3.2 数据备份 (11)第6章业务支撑系统建设 (11)6.1 OSS系统设计与部署 (11)6.1.1 系统架构设计 (11)6.1.2 系统功能模块 (11)6.1.3 系统部署策略 (12)6.2 BSS系统设计与部署 (12)6.2.1 系统架构设计 (12)6.2.2 系统功能模块 (12)6.2.3 系统部署策略 (12)6.3 业务流程优化 (12)6.3.1 业务流程梳理 (12)6.3.2 业务流程优化措施 (12)6.3.3 业务流程优化效果 (12)第7章云服务运营与维护 (12)7.1 运维管理体系构建 (12)7.1.1 组织架构 (13)7.1.2 管理制度 (13)7.1.3 运维流程 (13)7.1.4 人员培训 (13)7.2 监控与故障排查 (13)7.2.1 监控体系 (13)7.2.2 故障排查 (14)7.3 服务质量保障 (14)7.3.1 服务级别协议(SLA) (14)7.3.2 功能优化 (14)7.3.3 容灾备份 (14)7.3.4 安全防护 (14)第8章数据中心绿色节能 (14)8.1 节能技术选型与评估 (14)8.1.1 高效供电与配电技术 (15)8.1.2 服务器节能技术 (15)8.1.3 冷却系统节能技术 (15)8.1.4 存储节能技术 (15)8.1.5 节能评估指标 (15)8.2 能耗监测与优化 (15)8.2.1 能耗监测系统 (15)8.2.2 能耗数据分析 (15)8.2.3 能耗优化策略 (15)8.3 环保与可持续发展 (15)8.3.1 绿色能源应用 (15)8.3.2 废热利用 (16)8.3.3 环保材料与设备 (16)8.3.4 生态环境保护 (16)第9章项目实施与进度管理 (16)9.1 项目组织与团队建设 (16)9.1.1 项目组织架构 (16)9.1.2 团队建设 (16)9.2 项目进度计划与监控 (16)9.2.1 进度计划制定 (16)9.2.2 进度监控 (17)9.3 风险管理 (17)9.3.1 风险识别 (17)9.3.2 风险评估 (17)9.3.3 风险应对 (17)第10章案例分析与未来发展 (18)10.1 电信行业云服务成功案例 (18)10.1.1 案例一:某运营商云服务助力企业数字化转型 (18)10.1.2 案例二:某电信企业基于云服务的网络切片技术实践 (18)10.2 数据中心建设经验总结 (18)10.2.1 资源规划与选址 (18)10.2.2 技术选型与设备采购 (18)10.2.3 绿色节能与可持续发展 (18)10.3 未来发展趋势与挑战 (18)10.3.1 未来发展趋势 (18)10.3.2 面临的挑战 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 电信行业发展趋势信息技术的飞速发展,电信行业正面临着深刻的变革。
电量采集系统运维服务方案
电量采集系统运维服务方案
一、系统介绍
电量采集系统是一个用于采集和控制用电量的智能系统。
它可以实时
监测和控制用电量,并通过联网的方式远程控制用电量。
它能够监测用户
的用电量,并可以根据用户的实际用电情况自动调整用电量,以达到节能
减排的目的。
电量采集系统采用了先进的技术,它包括物联网通信技术、
智能传感技术、多媒体技术、数据处理技术等,能够精确的采集和分析用
电量数据,以及智能的控制用电量。
二、系统功能
1、实现物联网连接,实现远程监控和控制功能。
2、智能传感技术可以精确采集用电量数据,以便更准确的分析和控
制用电量。
3、数据处理技术可以记录和跟踪用电量的各种历史数据,以便更有
针对性地进行控制和管理。
4、多媒体技术可以提供友好的用户界面,更好的交互和管理功能。
三、系统运维服务
1、现场维护:实施专业的现场维护,能够提供及时的维护保养服务,保持系统的稳定运行。
2、远程监控:采用远程监控技术,随时随地远程监控系统运行状态,并能够及时发现和处理现场问题。
3、数据分析:通过分析系统采集的数据,可以更有效的发现和解决存在的问题。
SDN环境部署与OpenDaylight开发入门
5 OpenDaylight综述
5.3 OpenDaylight的子项目简介
5.3.22 子项目Group Based Policy(GBP)/Project Facts(GBP项目)简介 5.3.23 子项目L2 Switch(L2层交换机项目)简介 5.3.24 子项目LACP(链接聚合控制协议项目)简介 5.3.25 子项目OF-CONFIG(OF-CONFIG项目)简介 5.3.26 子项目OpenDaylight DLUX(ODL的DLUX项 目)简介 5.3.27 子项目Service Function Chaining(服务功能 链项目)简介 5.3.28 子项目VTN(VTN项目)简介
4.8 POX控制器
4.11 博科的 Brocade SDN控制 器
4.9 Beacon控 制器
4.12 Maestro 控制器
4 现有SDN控制器简述
4.13 IRIS控 制器
4.14 Extreme公司 的OneController
控制器
4.15 本章总 结
4 现有SDN控制器简述
4.5 思科的APIห้องสมุดไป่ตู้控制器和Open SDN控制器
5 OpenDaylight综述
5.3 OpenDaylight的子项目简介
5.3.15 子项目FaaS(网络构造即服务项目)简介 5.3.16 子项目NeutronNorthbound(Neutron北向 项目)简介 5.3.17 子项目ALTO(应用层流量优化项目)简介 5.3.18 子项目CAPWAP(无线接入点的控制和提供)简 介 5.3.19 子项目Controller Core Functionality Tutorials(控制器核心功能向导项目)简介 5.3.20 子项目Controller Shield(控制器盾项目)简 介 5.3.21 子项目DIDM(设备认证和驱动管理项目)简介
opendaylight框架分析
分布式转发
控制器采用分布式转发架 构,将控制平面与数据平 面分离,提高了网络的可 靠性和扩展性。
协议支持
支持多种南向协议,如 OpenFlow、NETCONF 等,以实现对不同网络设 备的兼容和控制。
北向API
RESTCONF
Opendaylight提供RESTCONF北向API,支持通 过HTTP/HTTPS协议对网络进行管理和配置。
发展
经过多年的发展,Opendaylight已经成为SDN领域的重要开源项目之一,拥有广泛的社区支持和活跃的开发者 群体。
Opendaylight的架构和组件
架构
Opendaylight采用模块化设计,主要由控制器、存储库和插件模块组成。控制器负责处理网络流量 和控制逻辑;存储库提供数据持久化服务;插件模块支持南向协议和北向API的扩展。
04 Opendaylight的优缺点 分析
优点分析
开放性
标准化
Opendaylight是一个开源的SDN框架,允 许用户根据需求进行定制和扩展,降低了 技术门槛和成本。
Opendaylight遵循国际标准,保证了与其 他设备和系统的互操作性,提高了网络的 灵活性和可扩展性。
社区支持
丰富的功能
Opendaylight拥有庞大的开发者社区,可 以快速获取帮助和解决方案,加速了问题 的解决和功能的完善。
特点
具有模块化、可扩展性和灵活性,支 持多种南向协议(如NETCONF、 RESTCONF等),北向API丰富,易 于集成第三方应用。
Opendaylight的起源和发展
起源
Opendaylight起源于2013年,由一组网络行业的领军企业(包括思科、IBM、Juniper等)共同发起,旨在开发 一个开源的SDN控制器。
智能电表用电采集系统全过程运维管控系统方案
及时处理故障,恢复智能电表和相关设备 的正常运行,降低对用电的影响。
05
安全与性能保障
系统安全性设计
物理安全
确保系统所在环境的安全,包括访问控制、视频监控 等措施。
网络安全
采用防火墙、入侵检测等技术,防止网络攻击和非法 入侵。
数据加密
对敏感数据进行加密存储和传输,保护用户隐私和系 统安全。
展望未来,智能电表用电采集系统 全过程运维管控系统将在电力行业 中发挥更加重要的作用,为电力公 司和用户带来更多的便利和价值。
谢谢您的聆听
THANKS
关键技术和发展趋势
• 数据处理与分析技术:系统需要处理大量 的用电数据,因此需要高效的数据处理和 分析技术。
关键技术和发展趋势
智能化
随着人工智能技术的发展 ,未来的智能电表用电采 集系统将更加智能化,能 够实现更加复杂和精细的
管理和控制。
集成化
系统将进一步集成化,实 现多功能的统一管理和控
制,提高管理效率。
系统开发
按照设计要求,进行系统开发 和编码工作。
部署上线
将系统部署到实际运行环境中 ,并进行数据迁移和配置工作 。
技术支持和培训
技术支持
提供系统运行过程中的技术支持,解决用户遇到的技术问题。
培训服务
为用户提供系统使用培训,确保用户能够熟练操作和使用系统。
后期维护和升级
维护服务
定期对系统进行维护和检查,确保系 统稳定运行。
促进智能电网发展
全过程运维管控系统方案的应用 有助于推动智能电网的发展,提 升电力行业的整体水平。
02
智能电表用电采集系统概述
系统组成和功能
01 系统组成
智能电表用电采集系统主要由 智能电表、数据采集器、通信 网络和数据中心等部分组成。
采集运维工程实施方案
采集运维工程实施方案一、项目背景随着大数据和人工智能技术的发展,采集运维工程成为了企业信息化建设的重要组成部分。
采集运维工程一方面可以帮助企业实时获取数据,并进行有效的存储和分析,另一方面,它还可以保障企业信息系统的安全性和稳定性。
因此,制定一套完善的采集运维工程实施方案,对于企业的发展至关重要。
二、目标1. 实现实时数据采集并存储2. 提高数据的安全性和稳定性3. 降低数据采集运维成本4. 优化数据采集运维流程三、实施方案1. 硬件设备采购首先,针对企业的实际业务需求和数据规模,对采集运维的硬件设备进行采购。
硬件设备包括服务器、存储设备、网络设备等,需满足数据处理速度快、存储容量大、网络连接稳定等要求。
2. 网络环境搭建在硬件设备采购完成后,需根据实际需求搭建合适的网络环境。
网络环境包括局域网、广域网、数据中心等,需确保数据的实时采集和传输稳定可靠。
3. 数据采集系统设计根据企业的业务需求和数据规模,设计合理的数据采集系统。
数据采集系统需满足实时采集、存储和处理数据的需求,同时,还需考虑数据的安全性和稳定性。
4. 数据安全保障在数据采集过程中,需采取一系列措施保障数据的安全性。
如加密传输、访问权限控制、数据备份等,确保企业数据不受到外部攻击或意外损坏。
5. 数据采集流程优化针对现有数据采集运维流程,进行优化和改进。
如对数据采集的自动化处理、监控和报警机制的建立等,以提高数据采集的效率和稳定性。
6. 数据采集运维团队建设建立专业的数据采集运维团队,拥有丰富的经验和专业技能。
团队成员需具备良好的沟通协作能力,能够快速响应和解决各种运维问题。
7. 数据采集运维服务管理建立完善的数据采集运维服务管理机制,包括服务级别协议、运维工作报告、问题处理记录等。
确保数据采集运维服务能够按时按质地执行。
四、实施步骤1. 项目启动阶段明确项目目标、范围和需求,确定项目实施计划和资源投入,成立项目组织和管理机构。
2. 环境搭建阶段采购所需的硬件设备和网络设备,搭建合适的网络环境,确保数据采集运维的基础条件。
网络资源管理的重要性
网络资源管理的重要性网络资源管理的重要性当前网络技术创新中面临的最核心问题是网络资源机制问题,承载网络需要通过构建统一强健的网络资源管理层,实现对网络资源的统一架构管理与高效灵活的按需调度,真正实现“网随云动”。
接下来为大家推荐的是网络资源管理的重要性,欢送阅读。
当前网络资源管理机制面临严重挑战,网络资源管理理念和方式将迎来重大技术变革。
首先,粗放的网络资源管理方式面临巨大本钱建立本钱压力。
自从运营商的主营业务从语音逐步转向以视频为代表的数据业务以来,运营商一直面临网络建立本钱远高于网络运营收入的量收“剪刀差”的困扰。
运营商量收剪刀差由xx年的1.8个百分点持续拉大至xx年的20.9个百分点,通信业增量不增收的趋势进一步显现。
当前IP网络一直坚持“弱管理”的理念,分布式路由导致全局网络带宽利用率缺乏30%;“Best Effort”机制通过建立多张网络并采用轻载方式用带宽本钱换取效劳质量,导致各网络之间资源不能共享,网络本钱增加,网络效率低下。
吉尔德定律决定主干网带宽大概是每八个月增长一倍,这种粗放的网络资源管理方式的建立和运维本钱将指数级增加。
其次,刚性的网络资源管理方式难以支持个性化业务。
云计算的开展使得网络互联对象变成了“虚拟机(VM),VM的灵活部署对网络资源调配提出了弹性化要求。
但是,现有网络技术难以高效支持大规模的跨域虚拟机互联,成为制约云计算开展的重要因素。
光传送网通常按照业务最大峰值配置静态带宽,造成业务费用高昂,网络资源浪费,难以适应云互联需求。
IP网络层面VxLAN技术是普遍采用的VM互联技术,但是VxLAN只是实现了虚拟专用“线”,在组大网时,面临STP收敛缓慢,以及组网的N平方问题,很难作为大范围使用的VM跨域组网技术。
另外,孤立的网络资源管理方式难以满足融合业务需求。
目前IP网络与CDN网络缺乏必要的协同调度机制,运营商的IP网络和WDM网络各自建立、独立规划、分配、管理和控制,造成网络灵活性弱,资源效率低。
电量采集系统运维服务方案
电量采集系统运维服务方案
具有参考价值
1、对电量采集系统的运维服务内容:
(1)对电量采集系统的硬件维护:合理保养采集设备的硬件设施,确保其正常运行;
(2)对电量采集系统的软件维护:定期检查采集系统的软件程序,对存在问题的系统进行调整,保证采集系统的正常工作;
(3)对采集系统的升级和维修:根据对采集系统的监测,及时检查采集系统的安全性,保证采集系统的稳定性,如需要升级则及时进行,以保证采集系统的正常工作;
(4)对采集系统的数据算法优化:根据采集系统的运行情况,对采集系统的数据算法进行优化,为用户提供更多的服务;
(5)对采集系统的系统监控:定期检查系统的运行,监控采集系统的各项性能,以及采集系统的网络连接状况,确保系统的安全和稳定。
2、电量采集系统运维服务方案的实施方式:
(1)远程运维:通过远程控制中心,我们可以实现对远程采集系统的运维服务,以提高用户服务质量。
(2)现场维护:对有特殊维护要求的用户,我们可以实施现场维护服务,以确保采集系统正常工作。
基于OpenDayLight控制器的流量控制方法简述
基于OpenDayLight控制器的流量控制方法简述作者:冯谦来源:《科学导报·学术》2020年第39期摘要:当前已有的QoS流量控制方法大多存在对网络资源的利用率低、可扩展性差等问题。
如何利用有限的网络资源进行有效的流量控制,从而保障业务的QoS已成为一个非常迫切的问题。
为解决此类问题,通过软件定义网络提出的控制层与数据层分离新思想,提出了一种基于 OpenDayLight控制器的 QoS 流量控制方法,利用控制器约束QoS路由技术提高了QoS 控制的灵活性与可靠性,实现了对网络资源的高效利用。
关键词:ODL控制器;SDN网络;QoS1、概述随着互联网进入 21 世纪,网络发展趋于扁平化,同时网络的规模也越来越大。
传统网络的分布式控制体系架构已经难以满足现代的通信传输对网络的要求,并且在可扩展性、安全性、灵活性上存在不足。
在这种情况下,SDN的概念得到了业界的广泛关注和认可。
SDN 网络架构核心是在网络中引入一个SDN控制器,实现转控分离和集中控制。
SDN控制器掌控全局网络并持有全局网络状态,向上提供API接口(北向接口)供SDN应用调用,实现其需要定义的各种功能;控制器向下通过南向接口跟数据平面的转发设备连接,实现控制管理。
目前主流的南向接口例如OpenFlow协议,相对传统网络而言,SDN具有集中控制、转控分离、网络能力开放的特点。
随着新型网络应用的兴起,各种应用对网络的性能要求各有不同,例如,实时多媒体需要高比特率的吞吐量,VoIP 要求低的延时和低抖动。
所以,如何利用现在有限的网络资源来提供更好的网络服务质量保证一直是网络研究热点。
本文设计了一种基于OpenDayLight控制器的QoS 流量控制方法,从而达到了对网络资源的有效利用,其中OpenDayLight项目旨在加快创新、并促使SDN和NFV变得更加开发和透明。
OpenDayLight项目是社区领导和企业支持的开源框架,任何个人和团队都可基于该框架进行SDN控制器的相关开发工作。
SDN和Openflow详解mininet与opendaylight环境搭建与测试
基于OpenFlow的SDN技术1. SDN与OpenFlow技术简介SDN指的是软件定义网络。
你可以这样去理解SDN:如果将网络中所有的网络设备视为被管理的资源,那么参考操作系统的原理,可以抽象出一个网络操作系统(Network OS)的概念—这个网络操作系统一方面抽象了底层网络设备的具体细节,同时还为上层应用提供了统一的管理视图和编程接口。
这样,基于网络操作系统这个平台,用户可以开发各种应用程序,通过软件来定义逻辑上的网络拓扑,以满足对网络资源的不同需求,而无需关心底层网络的物理拓扑结构。
云计算的发展,是以虚拟化技术为基础的。
云计算服务商以按需分配为原则,为客户提供具有高可用性、高扩展性的计算、存储和网络等IT资源。
虚拟化技术将各种物理资源抽象为逻辑上的资源,隐藏了各种物理上的限制,为在更细粒度上对其进行管理和应用提供了可能性。
近些年,计算的虚拟化技术(主要指x86平台的虚拟化)取得了长足的发展;相比较而言,尽管存储和网络的虚拟化也得到了诸多发展,但是还有很多问题亟需解决,在云计算环境中尤其如此。
OpenFlow和SDN尽管不是专门为网络虚拟化而生,但是它们带来的标准化和灵活性却给网络虚拟化的发展带来无限可能。
SDN的最重要特征:将传统网络设备的数据转发(data plane)和路由控制(control plane)两个功能模块相分离,通过集中式的控制器(Controller)以标准化的接口对各种网络设备进行管理和配置,那么这将为网络资源的设计、管理和使用提供更多的可能性,从而更容易推动网络的革新与发展。
OpenFlow是实现SDN最常用的的一种协议,OpenFlow的原理和基本架构如下图。
其实,这张图还很好地表明了OpenFlow Switch规范所定义的范围—从图上可以看出,OpenFlow Switch规范主要定义了Switch的功能模块以及其与Controller之间的通信信道等方面。
采集运维方案
采集运维方案概述采集运维是指利用各种渠道、工具和技术获取系统和应用的运行状况、性能数据,并进行分析和监控,以便及时发现和解决潜在问题,提高系统的可用性和稳定性。
本文将介绍一种采集运维方案,包括采集的数据类型、采集频率、采集工具等内容。
采集数据类型在采集运维方案中,需要采集的数据类型包括但不限于:1.系统性能数据:包括CPU 使用率、内存使用率、磁盘空间、网络流量等。
2.应用性能数据:包括应用的响应时间、吞吐量、错误率等。
3.日志数据:包括系统日志、应用日志等。
4.事件数据:包括系统和应用的事件、警报等。
以上数据类型将提供给运维团队和开发团队,以便监控和分析系统的运行状况,及时发现问题并进行处理。
采集频率采集频率是指采集数据的时间间隔。
在采集运维方案中,采集频率应根据具体的应用场景和需求进行调整。
对于系统性能数据和应用性能数据,可以根据系统和应用的实际负载情况进行配置。
例如,高负载的系统可能需要更频繁地采集数据,以便及时监控和调整系统参数。
一般建议采集频率为1分钟到5分钟一次。
对于日志数据和事件数据,可以根据日志产生的频率和重要性进行配置。
例如,关键的系统日志和应用事件可能需要实时采集和监控,而其他较为普通的日志数据可以适量延迟采集,以减少对系统资源的消耗。
采集工具采集运维方案需要借助一些专门的工具来实现数据的采集和处理。
以下是一些常用的采集工具:1.Nagios: 一个开源的系统和网络监视工具,可以监控主机、服务、网络和应用等,并实时报警。
2.Zabbix: 一个综合的企业级开源监控解决方案,可以进行性能监控、告警、容量规划等。
3.Prometheus: 一个开源的系统监控和报警工具,广泛应用于云原生领域,支持多种数据采集方式和灵活的告警机制。
4.ELK Stack: 由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成,可以用于集中管理和分析大量的日志数据。
5.Fluentd: 一个开源的日志收集工具,支持多种数据源和目标,可以将日志数据统一采集到中央存储,方便查询和分析。
open-falcon 原理与流程
open-falcon 原理与流程OpenFalcon 是一款开放源代码的系统监控解决方案,具有高度可扩展性和灵活性,广泛应用于网络运维、云计算、大数据等领域。
本文将详细介绍OpenFalcon 的原理与流程,以帮助读者更好地理解和运用该监控工具。
一、OpenFalcon 的原理OpenFalcon 的监控原理基于传统的客户端-服务端架构。
其中,客户端负责数据采集和传输,而服务端则负责数据存储和展示。
1. 数据采集OpenFalcon 客户端通过Agent 的形式安装在被监控设备上,使用插件机制采集各种指标数据,如CPU 利用率、内存使用量、磁盘空间、网络流量等。
同时,也支持用户自定义插件,以满足特定的监控需求。
2. 数据传输客户端采集到的数据通过JSON 格式进行封装,并发送到服务端。
传输方式有两种:主动和被动。
主动传输是指客户端主动将数据发送到服务端,而被动传输则是客户端通过Agent 与服务端之间建立TCP 连接,由服务端发起数据请求,客户端将数据推送给服务端。
3. 数据存储OpenFalcon 使用RRDTool 存储监控数据。
RRDTool 是一种时间序列数据库,可以高效地存储和处理大量数据,并提供图表展示功能。
OpenFalcon 的服务端将客户端传输过来的监控数据存储在RRDTool 中,以便后续查询和分析。
4. 数据展示OpenFalcon 提供了Web 界面用于数据展示和监控。
用户可以通过浏览器访问OpenFalcon 的Web 界面,查看监控数据以及生成各种图表。
二、OpenFalcon 的流程OpenFalcon 的监控流程分为数据采集、数据传输、数据存储和数据展示四个阶段。
下面将逐步介绍每个阶段的具体流程。
1. 数据采集OpenFalcon 客户端Agent 通过插件机制采集各种指标数据。
插件可以是系统自带的,如cpu、memory、disk、network 等,也可以是用户自定义的,如业务相关的指标。
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实验结果表明,加载时间序列数据模块后,OpenDaylight控制器内部数据状况对于开发者来说不再是一个空洞,不论是第三方插件,还是数据库的查询更加直观地将OpenDaylight控制器的运维信息展现出来。
随着软件定义网络(SDN)的出现,不同的SDN平台如雨后春笋般涌现出来。包括各种开源组织,例如OpenDaylight、FloodLight、Beacon、Ryu;当然也包括各大厂商私有的,例如APIC(Cisco)、Active Fabric Controller(Dell)、Smart Network Controller(Huawei)等等。各种控制器都是为了实现SDN这种新网络架构的理念,并且各具特色[1]。在此,主要研究的为OpenDaylight控制器[2]。
在软件定义网络开源控制器中,OpenDaylight作为最大的开源组织推出了OpenDaylight控制器,代码贡献者来自于知名网络公司思科、DELL、NEC、Juniper等。虽然是开源平台,各大厂商已经通过内部的扩展研发,让OpenDaylight控制器功能更大强大、应用领域更广。对OpenDaylight控制器,笔者已有两年的研发经验,项目开发中经过了很多思考。从OpenDaylight控制器中学习到了很多,但是也看到了一些不足或者说是亟待增强的功能。此次的研究内容为开发时间序列数据仓库模块,作为OpenDaylight的大数据平台,具体工作包括采集OpenDaylight控制器中平台运行数据、协议运维数据、网络流量监控数据;构造数据模型,融合、存储运维数据。本次系统设计的意义为增加智能属性于OpenDaylight控制器,后期应用机器学习或者人工智能技术。
在学术界,美国GENI、Internet2、欧洲OFELIA和日本的JGN2plus先后展开对SDN 的研究和部署[14],国内由清华大学牵头,中科院计算所、北邮、东南大学、北京大学等单位参与开展了类SDN思想的”未来网络体系结构和创新环境”863项目研究[15]。
在标准化方面,除了ONF的标准化工作,IETF(互联网工程任务组)、IRTF(互联网研究任务组)、ITU-T(国际电信联盟电信标准化部门)、ETSI(欧洲电信标准化协会)等也已成立相应的工作组,围绕各自领域的SDN应用和架构展开标准研究和制定工作[16]。
TSDR模块的设计目的是为实现收集、存储、查询、维护OpenDaylight控制器中的状态数据,包括配置数据和操作数据。例如,目前OpenFlow协议插件提供了收集OpenFlow协议的状态数据,状态数据的获取是通过与OpenDaylight控制器相连并且支持OpenFlow协议的交换机发送的。OpenDaylight控制器将这些数据存储在状态数据库中[6]。TSDR运维数据收集可以按照固定的时间将ODL的状态数据库中的OpenFlow运维数据拉取出,附加时间段属性,存储在该模块的数据仓库中。
随着新的网络架构软件定义网络概念的提出,NFV、IOT、云计算Paas层,等很多领域都在进行着技术变迁与改革。而且根据调研,软件定义网络目前已成为当前全球网络领域最热门的研究方向,在权威机构IT领域预测未来五年十大关键趋势和技术影响中排名第二。互联网公司均在软件定义网络领域投入了大量的科研力量;传统网络服务公司,比如华为、思科、爱立信、IBM、惠普等也正在研制软件定义网络控制器和交换机。软件定义网络的核心思想是分离设备的转发层和控制层,控制层从设备侧抽象出,具体化为控制器。设备不再执行复杂的网络转发,路径计算等任务。
随着OpenDaylight已经广泛地应用于网络业务处理中[7],据此,TSDR可以被应用到的领域有:IoT(物联网)应用、NFV案例、软件定义数据中心的分析与自动化等等[8]。例如,能应用于IoT数据分析的应用的原因是由于TSDR具有通用性、开放性、弹性的、可扩展的特点。应用于NFV数据分析与自动化的原因,同样是因为TSDR采用一套通用的数据模型,基于通用的时间序列数据平台。应用于软件定义数据中心的分析是因为TSDR可以防范DDos的攻击[9]。
1.3 国内外研究概况
SDN的前身最早可追朔到“可编程网络”的概念,此后陆续有学者提出相应的可编程网络思想和方法。2004年,4D Project项目提出了一种Clean-Slate的网络设计方案[10],该方案重点突出了网元之间的交互协议与路由决策逻辑的分离[11]。2011年,McKeown 等研究者组织成立了开放式网络基金会(Open Networking Foundation,简称ONF)[12],专门负责相关标准的制定和推广,包括OpenFlow 标准、OpenFlow 配置协议和SDN 白皮书,这大大推进了OpenFlow 和SDN 的标准化工作,也使其成为了全球开放网络架构和网络虚拟化领域的研究热点[13]。
OpenDaylight的数据库比较封闭,当然在已知的具体的数据节点的条件下,可以访问到数据。虽然增加了安全性,但是又不够灵活[5]。
1.2 课题研究目的和意义
时间序列仓库模块的设计是为了解决此类问题。采集并且存储不同的类型的时间序列数据,包括OpenFlow、Snmp、流量统计信息、日志信息等等。并且TSDR相对于OpenDaylight来说是一个可插拔的模块,数据库也是可选的,客户端可以按需自由选择。
SDN领域的技术成果、水平方面,国外还是走在国内的前面。从2006年,SDN的理念提出之后,国外已经开始了这方面的研究。随后诞生了很多SDN控制器,如开源的Ryu、FloodLight、NOX等等[17]。在编程语言发面,开发了新的声明式编程语言P4[18]。P4用于编程程序已下达命令给数据转发面的设备[19Байду номын сангаас。如今,设计一款高性能的网络设备是相当的痛苦,你要确定你所需要的设备有哪些特性,然后你要找到一块最符合特性需求的交换机芯片。接着你要签署一份保密协议获得软件开发工具包(SDK),最后调用合适的API进行编程使芯片满足你的系统需求[20]。但是由于你系统取决于SDK,所以设计是被芯片厂商锁定的[21]。P4试图在从根本上改变我们设计网络系统的方式。