统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智能运维管理平台解决方案 (5)
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案引言随着云计算、大数据和人工智能的快速发展，运维管理也需要更高效、智能的方式进行。
为了满足企业对运维管理的需求，我们提出了一种统一运维大数据分析平台的建设方案，旨在打造一体化的智能运维管理平台，提供全面、准确的数据分析和决策支持。
背景在传统的运维管理过程中，往往需要手动收集、整理和分析大量的数据，这不仅费时费力，而且容易出现数据错误和遗漏。
而且，面对不断增长的数据量和复杂性，传统的运维管理方法已经无法满足企业快速发展的需求。
因此，建设一体化智能运维管理平台成为了企业迫切需要解决的问题。
目标本方案的目标是建设一个统一的运维大数据分析平台，实现以下目标： - 提供全面、准确的数据分析和决策支持； - 加速运维管理的自动化程度，降低人工成本； - 提升运维效率和质量； - 提供智能化的故障诊断和预测功能； - 建立统一的运维数据仓库，方便数据的存储和管理。
方案1. 数据采集建设统一运维大数据分析平台的第一步是进行数据采集。
通过与各个运维系统和设备进行对接，采集各种运维数据，包括但不限于：设备运行状态、日志信息、性能数据等。
同时，还可以结合外部数据源，如天气数据、市场数据等，以获取更全面的信息。
2. 数据存储和管理对采集到的数据进行存储和管理是统一运维大数据分析平台的核心。
建议采用大数据存储和计算平台，如Hadoop和Spark等，以满足数据量大、性能要求高的特点。
同时，还需要建立统一的数据仓库，以方便数据的管理和查询。
3. 数据清洗和处理在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和处理。
这一步可以通过编写数据处理的算法和脚本来实现，以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据分析和决策支持建设一体化智能运维管理平台的核心是数据分析和决策支持功能。
通过对采集到的数据进行分析和挖掘，可以获得各种有价值的信息，如设备运行状况、故障原因、预测性维护等。
医院后勤智慧运维一体化平台解决方案(2)
绿色环保
注重节能减排和环保，通过优化运维流程和减少不必要的能源消耗， 实现医院的可持续发展。
技术创新和升级
1 2
引入物联网技术
通过引入物联网技术，实现设备与设备之间的互 联互通，提高运维的效率和便捷性。
大数据应用
利用大数据技术对运维数据进行实时分析和预测 ，为决策提供更加准确的数据支持。
07
结论和建议
研究结论
1
医院后勤智慧运维一体化平台解决方案 是一种创新的医院后勤管理方式，能够 提高管理效率和管理质量，降低医院运 营成本。
2
该解决方案通过应用物联网、大数据、 云计算等先进技术，实现了医院后勤运 维的智能化、信息化和可视化，为医院 后勤管理带来了巨大的变革。
3
在实际应用中，该解决方案取得了显著 的成效，包括提高管理效率、降低运营 成本、优化资源配置、提升服务质量等 。
提升品牌
通过提升医院品牌形象和服务质量，增加患者对医院的信任度和 忠诚度，为医院带来更多的患者流量和收益。
06
智慧运维一体化平台的未来展望与 挑战
发展方向和趋势
数字化转型
随着医疗行业的快速发展，智慧运维一体化平台将更加注重数字化 转型，通过引入先进的技术和设备，实现运维过程的全面数字化管 理。
智能化升级
提升运维效率
实时监控
通过物联网技术实现设备设施实时监控，及时掌握运行状态，发 现问题，确保快速响应。
智能分析
利用大数据和人工智能技术对运行数据进行分析，预测设备设施可 能出现的问题，提前采取措施，减少故障率。
自动化管理
通过自动化管理系统，实现资源调度、人员分配、任务管理等环节 的优化，提高工作效率。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⼀体化智能运维管理平台解决⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⽬录第1章.⽅案概述 (4)1.1.项⽬背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设⽬标 (6)1.3.1.建⽴统⼀运维门户 (7)1.3.2.建⽴IT异构资源的全⾯集中化管理 (7)1.3.3.建⽴全⾯准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建⽴符合最佳实践的服务流程管理 (8)1.3.5.建⽴IT资源全⾯直观的可视化管理 (8)第2章.解决⽅案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实⽤性和模块化原则 (10)2.1.2.⼀致性和开放性原则 (10)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (11)2.2.1.⽤户安全机制 (11)2.2.2.SSO统⼀认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设⽅法 (12)2.3.1.体系架构 (12)2.3.2.功能架构 (15)2.3.3.技术架构 (16)2.3.4.部署架构 (17)第3章.功能概述 (18)3.1.运维监控系统 (18)3.1.1.统⼀运维管理 (18)3.1.2.资源监控管理 (22)3.1.3.拓扑管理 (41)3.1.4.IP地址管理 (52)3.1.5.告警管理 (55)3.1.6.业务管理 (59)3.2.3D机房管理 (63)3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展⽰ (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78)3.2.8.⾃定义动画 (79)3.2.9.交互式演⽰汇报 (79) 3.3.配置⽂件管理 (80)3.3.1.巡检管理 (81)3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87)3.3.4.供应商管理 (87)3.3.5.配置建模管理 (88)3.3.6.空间资源管理 (90)3.3.7.配置项导⼊ (92)3.3.8.配置项管理 (93)3.3.9.配置项视图 (96)3.4.运维流程管理系统 (98)3.4.1.服务台 (98)3.4.2.服务设计 (105)3.4.3.服务产品设计向导 (106)3.4.4.服务流程管理 (123)3.4.5.服务量化管理 (154)3.4.6.值班管理 (170)3.4.7.任务管理 (175)3.4.8.公告管理 (176)3.4.9.移动终端运维 (177)3.4.10.报表统计分析 (179)3.4.11.第三⽅接⼝ (184)3.4.12.运维知识库系统 (185)3.5.统⼀运维⼤数据管理分析系统 (191)3.5.1.统⼀运维⼤数据基础系统 (191)3.5.2.统⼀运维数据分类管理 (191)3.5.3.运维⼤数据检索与展现 (196)3.5.4.海量⽇志⽂件分析 (200)3.5.5.指标动态基线预测 (204)3.5.6.运维⽀撑能⼒评估 (206)第1章.⽅案概述1.1.项⽬背景长沙市轨道交通集团有限公司（以下简称轨道集团）于2006年6⽉根据长政办函〔2006〕79号⽂件筹建成⽴。
大数据平台整体解决方案
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP 应用
-8-
中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
?DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
Байду номын сангаас
创新商业 模式
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据 数 ?话单XDR 据 ?性能监测 采 ?故障监测 集 ?网络资源
用户数据 ?HSS信息 ?BSS数据 ?OSS数据 ?终端
应用数据 ?内容 DPI ?Web ? Social media ?APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时 的内容智能感 知，策略执行， 连续更新
大数据2
非结构化的数据， 包括互联网日志、
web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理，事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
基于大数据分析的信息系统运维服务支撑平台建设方案
基于大数据分析的信息系统运维服务支撑平台建设方案背景随着信息技术的不断发展，企业的信息系统已经成为企业运营的核心和基础设施。
为了保证信息系统的稳定运行，信息系统运维服务变得至关重要。
然而，面对日益复杂的系统环境和海量的数据，传统的运维方式已经无法满足需求。
因此，基于大数据分析的信息系统运维服务支撑平台的建设成为解决这一问题的有效途径。
目标本方案的目标是建设一个基于大数据分析的信息系统运维服务支撑平台，通过运用大数据技术和分析手段，提供高效、准确的信息系统运维服务，从而降低运维成本、提升运维效率。
方案内容1. 数据采集与存储：建立数据采集系统，收集来自各个环节的系统运维数据，包括系统性能指标、异常日志、用户反馈等，并将其存储在大数据存储平台上，以便后续的分析和处理。
2. 数据清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，去除异常数据和噪音，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析与建模：运用大数据分析技术，对清洗后的数据进行分析和建模，从中发现系统运维的问题和潜在风险，提供及时预警和决策支持。
4. 运维策略优化：基于数据分析结果，设计和优化信息系统的运维策略，包括资源调度、故障预防和处理方法等，提高运维效率和系统可靠性。
5. 自动化运维：引入自动化运维工具和机器研究算法，实现对信息系统的自动监控、自动调整和自动修复，降低人工干预的工作量，提升运维效率。
6. 可视化监控与报告：建立可视化监控系统，实时展示信息系统的运行状态和性能指标，并生成详尽的运维报告，为管理决策提供依据。
项目实施步骤1. 系统规划与需求分析：与相关部门合作，明确信息系统运维需求和目标，制定详细的系统规划和需求分析报告。
2. 技术选型与平台搭建：根据需求分析结果，选择适合的技术和工具，搭建基于大数据分析的信息系统运维服务支撑平台。
3. 数据采集与处理：建立数据采集系统，实现对系统运维数据的实时采集和处理。
4. 数据分析与建模：运用大数据分析技术，对采集到的数据进行分析和建模，提取有价值的信息和知识。
统一大数据分析管理平台建设方案
统一大数据分析管理平台建设方案目录一、项目概述 (2)1.1 项目背景分析 (3)1.2 项目目标确定 (4)1.3 项目预期成果展望 (5)二、需求分析 (5)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 性能需求分析 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (13)3.2 硬件设备选型与配置方案 (14)3.3 软件系统架构规划与设计 (15)3.4 数据存储与处理方案设计 (16)四、功能模块设计 (17)4.1 数据采集模块设计 (19)4.2 数据处理与分析模块设计 (20)4.3 数据可视化展示模块设计 (21)4.4 数据安全防护与控制模块设计 (22)五、技术实施方案 (23)5.1 数据采集技术实施方案 (25)5.2 数据处理与分析技术实施方案 (26)5.3 数据可视化展示技术实施方案 (27)5.4 数据安全与隐私保护技术实施方案 (28)六、平台测试与部署方案 (29)一、项目概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业和组织在决策、运营和创新等方面的重要驱动力。
统一大数据分析管理平台的建设，旨在实现对企业内部和外部数据的统一管理和分析，提高数据利用效率，为企业决策提供有力支持。
本项目将通过构建一个集成的数据采集、存储、处理、分析和应用的平台，实现对企业各类数据的全面整合和高效利用，为企业的持续发展提供数据支持。
需求分析：深入了解企业业务需求，明确数据分析管理平台的功能定位和目标，为企业提供有针对性的解决方案。
技术选型：根据项目需求，选择合适的技术框架和工具，确保平台的技术可行性和可扩展性。
系统设计：基于需求分析和技术选型，设计统一大数据分析管理平台的整体架构和模块划分，为后续开发工作奠定基础。
系统开发：按照系统设计方案，进行平台的开发工作，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。
系统集成与测试：将各个模块进行集成，确保平台的稳定性和可靠性。
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智能运维管理平台解决方案 (4)
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案统一运维大数据分析平台建设方案：1. 架构设计：采用分布式架构，包括数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据可视化层。
数据采集层负责采集各种运维数据，数据存储层负责存储数据，数据计算层负责计算数据，数据可视化层提供可视化展示和报表。
2. 数据采集：通过Agent或采集器将各种运维数据（如日志、监控指标、业务数据等）实时采集到数据采集层。
可以利用已有的监控系统、日志管理系统等集成采集器，也可以自行开发Agent进行数据采集。
3. 数据存储：采用分布式存储系统，如Hadoop、HBase、Elasticsearch等，将采集到的数据存储在数据存储层。
保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据计算：采用分布式计算框架，如Spark、Flink等，对存储在数据存储层的数据进行实时或离线计算。
可以进行数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，得到更有价值的运维指标和统计信息。
5. 数据可视化：利用数据可视化工具，如Kibana、Grafana等，对计算得到的数据进行可视化展示。
可以生成各种图表、仪表盘和报表，方便用户进行数据分析和决策。
一体化智能运维管理平台解决方案：1. 统一数据集成：将各种运维数据集成到一体化平台中，包括设备监控数据、系统日志、性能指标、用户行为数据等。
通过统一的数据接口和数据格式，实现数据的集中管理和统一分析。
2. 自动化任务调度：通过智能调度引擎，实现各种运维任务的自动化调度和执行。
可以根据实时的系统状态和用户配置的规则，自动触发任务，提高运维效率。
3. 异常监测与预警：通过实时监测系统状态和运维数据，及时发现异常情况并进行预警。
可以设置各种告警规则和动作，如发送短信、邮件、微信通知等，提高系统的稳定性和可用性。
4. 故障诊断与优化：通过分析运维数据和系统日志，找出系统故障的根本原因，并提供优化建议。
可以通过机器学习和技术，自动识别和解决常见问题，减少故障处理时间和成本。
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智能运维管理平台解决方案
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案为了建设一套统一的运维大数据分析平台，并提供一体化智能运维管理解决方案，可以采取以下步骤：1. 确定需求：与相关部门、运维团队沟通，了解他们在运维大数据分析和智能运维管理方面的需求和问题，明确目标和需求。
2. 数据采集与存储：建立数据采集系统，收集各种运维数据，包括设备状态、性能指标、日志等。
选择合适的存储方案，如分布式存储系统，以满足海量数据存储的需求。
3. 数据处理与分析：构建数据处理和分析模块，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等功能。
使用合适的数据分析算法和工具，如机器学习、深度学习等，进行数据挖掘和智能分析。
提供可视化界面，方便用户进行数据分析和决策。
4. 运维管理模块：设计和开发一体化的运维管理模块，包括设备管理、故障管理、性能管理等功能。
通过与数据分析模块的集成，实现智能运维管理，如故障预警、自动化运维等。
5. 安全管理：确保平台的安全性，包括数据加密、访问控制、用户认证和权限管理等。
应用先进的安全技术和策略，保护用户数据安全。
6. 部署与维护：根据实际需求和规模，选择合适的硬件和软件环境进行部署。
建立运维团队，负责系统的维护和升级，及时处理故障和问题。
7. 培训与支持：为用户提供培训和技术支持，使其能够充分利用平台的功能和优势，提高运维效率和质量。
总之，建设统一的运维大数据分析平台和一体化智能运维管理解决方案需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析、运维管理和安全管理等多个方面的问题，同时注重用户需求和体验，确保平台能够提供高效、准确和可靠的运维决策支持。
智慧法院大数据分析平台建设和运营综合解决方案
智慧法院大数据分析平台建设和运营综合
解决方案
智慧法院大数据分析平台建设和运营的综合解决方案主要包括以下
几个方面：
1. 建设方案设计：根据法院的业务需求和数据特点，设计合理的分
析平台架构和数据模型，确定数据采集、存储和处理的流程，以及
分析和预测算法的选择和应用方式。
2. 数据采集和整合：通过与各个相关系统的对接，实现对法院的各
项数据的实时采集和整合，包括案件信息、裁判文书、嫌疑人信息、律师信息等。
3. 数据存储和管理：设计和建立可扩展的数据存储和管理系统，包
括数据库和云存储等，确保数据的安全性、稳定性和易用性。
4. 数据分析和挖掘：利用大数据分析和挖掘技术，对法院的庞大数
据进行深入挖掘和分析，包括数据清洗、数据建模、数据可视化、
关联分析、预测分析等，提取有价值的信息和洞察。
5. 智能推荐和决策支持：基于数据分析结果，设计并实现智能推荐和决策支持功能，对法官、律师和公众提供个性化的信息推荐、案件办理辅助和决策支持服务。
6. 平台运维和优化：负责平台的日常运维和维护工作，确保平台的稳定运行和数据的安全性，同时根据用户反馈和实际需求，不断优化平台的功能和性能。
7. 数据安全和隐私保护：建立完善的数据安全和隐私保护机制，包括数据加密、访问权限控制、数据备份和应急恢复等，确保用户数据的安全和隐私不被泄露。
8. 用户培训和支持：提供平台使用培训和技术支持，帮助用户熟悉平台的功能和操作，解决平台使用过程中的问题和困难。
综上所述，智慧法院大数据分析平台建设和运营综合解决方案涵盖了从建设规划到系统实施和运营的各个环节，以实现对法院数据的全面分析和利用，提供精准的决策支持和服务。
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统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
通过对运维过程中每分每秒产生的亿万条海量数据进行挖掘，它可以提取和生成有价值的运维分析数据，帮助企事业单位用户找到问题根源和优化改进的关键点，从而对当前业务系统及运维系统多角度精准评估和把控。
随着运维精细化要求的日益提升，企事业单位需要积累更多的能力辅助智能化运维场景和策略，实现更多管理途径的扩展。
异构化环境的复杂化，导致企事业单位用户对数据分析的要求越来越高。
借助海量的运维数据优化改进当前工作方法，建立在大数据分析基础上的智能化运维时代已经来临。
将大数据技术与运维管理系统无缝结合，对运维过程中产生的大量数据进行关联挖掘、周期预测、行为学习、规律分析等，为用户提供更加精确且符合企业业务的解决方案，提前定位和预知各类故障，从而进行趋势预测、业务分析和多角度评估。
传统的运维，通过各类运维工具或网管软件来实现日常管理，数据格式各不相同，告警内容及规则各异。
勤智ITBA运维大数据能够将各个独立分散的系统进行整合，并提供标准接口。
运维整合，体现在数据的采集、分析、汇总、处理、总结、预案等几个层面。
运维以“让运维更智能，让业务更高效”为理念，在业界率先提出基于运维大数据的智能化解决方案，通过OneCenter平台中的运维大数据分析系统，帮助运维人员预防故障发生和快速解决故障，也可为运维决策提供预测依据。
1.2.需求分析通过对客户的信息化建设和运维管理现状的调研和深入分析后，了解到目前客户IT运维发展的现状：❖公司IT应用不断扩大，越来越多的应用和业务在网络上运行，对网络的依赖越来越大，缺少一套针对IT软硬件的统一监控系统，无法及时了解IT软硬件设备的运行趋势，无法快速故障定位，故障处理效率低；❖业务服务的规模增大，规划、维护、安全、管理等分工更加细致，缺乏对业务系统健康状况和运行趋势的监测，无法判定业务系统是否存在运行瓶颈、是否需要扩容或网络调优；❖无法对多种设备系统、业务系统的运行信息、告警信息进行集中管理，并对以上信息进行智能化分析、统计，得出有利于网络管理和维护的数据，达到高效、快捷处理问题的目的；❖全网资产配置情况、使用状况和分布情况难以及时了解；❖缺乏对数据中心机房多样化资产可视化再现能力，不利于运维管理人员对机房资源的全面掌控；❖前端视频监控设备建设规模的不断扩大，缺乏有效的视频监控手段，无法诊断视频质量及内容，影响安全防护工作的开展；❖面对复杂的IT环境，缺乏规范化、自动化的运维管理流程，缺乏完善的故障处理和快速修复机制；❖管理人员不断增多，管理流程日益复杂，管理成本不断上升，没有建立统一、规范、层次化的服务管理流程和技术管理体系，同时缺乏对IT部门运维人员量化考核的依据；❖缺乏能够真实反映设备和业务运行情况与运行质量的统计分析报表，无法为决策层提供数据依据。
通过对客户信息化和运维管理现状的深入了解，其运维服务需要改变传统的运维管理模式，变被动式为主动式运维，切实达到7*24小时不间断运维，进而保障客户的业务系统正常运转。
因此该客户的信息中心运维服务管理平台的具体要求如下：❖能够全面详细地监视系统中所有IT资源的运行情况，提供一致的系统管理风格❖能够实时监视网络和业务的性能状况，能够通过客观数据分析当前系统性能状况和长期系统性能变化规律和趋势，为系统升级和扩容提供科学的依据。
❖具有全面而深入的数据库管理功能，保证数据库系统的可靠和高性能运作，从而使数据库变成最优的后台支撑系统。
❖提供运营商级IT系统中所需要的各种功能，及集成化的管理模式，可降低系统管理的成本❖实现业务可视化管理，分析深层次原因等问题1.3.建设目标根据轨道集团数据中心信息化现有的建设和运维管理现状，此次OneCenter一体化智能运维管理平台的建设目标有：1.3.1.建立统一运维门户通过建设统一的运维门户Portal，作为整个一体化智能运维管理平台的统一入口，具备统一认证、单点登录、自定义首页工作界面、分权分域管理等功能，统一建立用户账号，实现简单化用户管理。
OneCenter一体化智能运维管理平台提供运维管理门户网站、移动APP、个人工作台、自助服务台等多种形式的服务窗口。
❖向上对接上级轨道集团门户，实现从上级门户到运维门户的访问流程；❖向下对接集成展示动环监控、云平台监控、其他第三方系统等内容，并实现轨道集团信息系统的统一用户管理，实现统一认证登录；❖平台提供资源监控管理，运维服务流程管理等功能，在一个统一界面上形成快速呈现工作内容，提高工作效率。
1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理随着IT信息化规模的发展和信息化建设水平的提高，轨道集团信息化建设已达到相当规模，设备种类多且规模大（网络设备、服务器、存储等）；涵盖不同厂家，各种型号的IT设备，涉及传统的物理设备和云计算平台。
通过OneCenter一体化智能运维管理平台，以统一监控管理为中心，实现对数据中心信息化IT基础设施的集中监控管理，提供数据中心基础软硬件资源及各类应用的监控管理，包括对网络设备、安全设备、服务器、存储、数据库、中间件、业务应用系统、虚拟化资源、网络服务等性能采集和事件处理，同时支持与第三方系统（如动环系统、安防系统、应急指挥系统等）对接，构建统一集成的系统资源监控平台，主动、及时地发现问题，解决被动服务的局面，提供集中的监控告警管理及监控性能数据展示。
此外，通过OneCenter一体化智能运维管理平台的自动化运维功能，管理平台能够在故障发生时自动获取故障设备相关的各项指标数据及指标状态，确保相应告警和事件发生时的状态能够详细记录并关联，在必要时能够实现自动恢复、自动化巡检、批量操作作业等运维自动化场景。
1.3.3.建立全面准确的资产配置管理做好数据中心的IT运维管理，首先必须对种类繁多、规模庞大的IT资源进行有效管理，以免信息的更新不及时，造成信息难以统计、查询、分析和利用。
理清IT资产配置台账，梳理配置项之间的关联关系，做好资产生命周期管理，这是实现数据中心一体化运维管理的基础。
通过统一的配置管理库（CMDB），实现对云数据中心所有IT资源的配置信息管理，保证配置项的完整性和精准性，构建运维管理元数据，帮助用户建立统一的IT基础设施台帐。
通过一系列配置建模、自动采集、调和、变更控制等手段，保证IT生产环境中配置项的完整性和精准性，为资源监控和服务流程提供数据支撑。
1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理OneCenter一体化智能运维管理平台的流程管理提供了面向于最终用户的服务目录及服务级别管理，并提供规范的ITIL服务支撑流程及资产管理流程。
通过流程管理系统进行IT运维服务的流程化、规范化管理；通过与底层统一监控系统的集成，实现了IT运维的自动化；通过完善知识库建设，实现知识库共享；从而提高信息服务效率，提高用户的满意度，帮助用户有效管理人员、信息、资产和知识库，为IT服务管理的规范化建立基础。
1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理通过OneCenter一体化智能运维管理平台，用户可以实时查看管理对象的日常运行情况，操作简单，界面直观明了。
在信息集成的基础上，通过提供的各种运行分析和性能报告，形成全网统一管理数据视图，提供关键绩效指标体系所需数据基础，管理人员能根据这些数据准确评估整个IT环境运行情况，及时发现故障隐患和评估威胁。
平台预留了符合国家信息技术服务标准（ITSS）的多种对外标准接口，能够实现和第三方系统的功能或数据集成对接，包括短信系统、邮件系统等，有效整合信息展示。