数据驱动的智能运维平台
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案概述
核心功能
一体化管理、智能监控、预警预 测、快速响应。
技术路线
基于云计算、大数据、AI和微服务 架构，整合各类政务资源，实现统 一监控、统一管理和统一服务。
价值体现
提高运维效率30%以上，降低故障 处理时间50%以上，确保政务服务 的高可用性和连续性。
01
02
03
04
智能化运维
通过自动化监控、诊断和排错 ，提高运维效率。
数据驱动决策
基于数据分析结果，为决策提 供科学依据。
统一管理平台
整合数字政务系统资源，实现 统一管理和调度。
高可用性和稳定性
确保数字政务系统连续、稳定 运行。
03
关键技术实现
大数据处理技术
数据采集
01
通过数据采集技术，从各个业务系统、网络设备、安全设备等
主要功能模块
监控管理模块
实时监控数字政务系统的运行状态，包括硬 件设备、操作系统、应用软件等。
运维管理模块
提供配置管理、权限管理、日志管理等功能 。
故障诊断与排除模块
自动诊断和定位故障，提供故障排除建议。
数据分析与可视化模块
对数字政务系统运行数据进行挖掘和分析， 提供可视化报表和图表。
平台优势与特点
高平台的灵活性和可维护性。
平台优化与升级
用户体验优化
通过改进用户界面和操作流程，提升用户体验 ，降低使用门槛。
安全性增强
加强平台的安全防护措施，提高数据传输和存 储的安全性。
自动化运维
提升平台的自动化运维水平，减轻运维人员的工作负担。
未来发展方向
01
跨部门协同
推动数字政务一体化智能运维平 台在各部门间的协同应用，实现 跨部门的数据共享和业务联动。
智慧交通运维管理平台解决方案
行业需求与趋势分析
高效运维
随着智慧交通系统的不断发展，对运 维管理的要求也越来越高，需要更加
高效、智能的运维管理方式。
云计算和边缘计算
云计算和边缘计算技术的发展，为智 慧交通的运维管理提供了新的解决方 案，可以实现更加灵活、高效的资源
客户评价反馈汇总
系统稳定性高
平台运行稳定，数据 传输和处理速度快， 能够满足大规模交通 网络的管理需求。
操作便捷易用
界面友好，功能齐全 ，操作流程简单易懂 ，方便用户快速上手 。
定制化程度高
平台提供丰富的API接 口和模块化设计，可 根据客户需求进行定 制化开发。
售后服务完善
提供专业的技术支持 和售后服务团队，能 够及时解决客户在使 用过程中遇到的问题 。
合作机会挖掘和共赢策略
与政府部门合作
01
与交通管理部门合作，共同推进智慧交通建设，提升城市交通
管理水平。
与产业链上下游企业合作
02
与智能交通设备制造商、通信运营商等产业链上下游企业合作
，共同打造智慧交通产业生态链。
与科研机构合作
03
与高校、科研机构等合作，共同开展智慧交通技术研发和创新
，推动智慧交通领域的技术进步和产业升级。
用户需求准确把握
通过深入调研和分析，准 确把握用户需求，确保平 台功能与实际业务相契合 。
技术创新与持续优化
采用先进的技术手段和工 具，不断创新和优化平台 功能，提升用户体验和满 意度。
风险评估与应对措施
技术风险
可能面临技术难题和实施障碍，需建 立技术攻关团队，制定详细的技术实
基于AI技术的数智化操作平台在IT运维中的应用
基于AI技术的数智化操作平台在IT运维中的应用发布时间：2022-01-18T07:25:02.322Z 来源：《现代电信科技》2021年第16期作者：朱心婷[导读] 伴随着互联网的高速发展，推进大数据AI能力在企业和行业的建设与应用、赋能生产赋能市场，已经从部分头部企业的“可选项”变为更广泛行业与企业共同的“必选项”。
在转型过程中，传统人工运维模式已经无法满足日益丰富的生态需求，基于此，本文结合IT日常运维的主要场景，旨在对基于AI技术的数智化操作平台在IT运维中的应用做分析与探讨。
（中国电信股份有限公司）摘要：伴随着互联网的高速发展，推进大数据AI能力在企业和行业的建设与应用、赋能生产赋能市场，已经从部分头部企业的“可选项”变为更广泛行业与企业共同的“必选项”。
在转型过程中，传统人工运维模式已经无法满足日益丰富的生态需求，基于此，本文结合IT日常运维的主要场景，旨在对基于AI技术的数智化操作平台在IT运维中的应用做分析与探讨。
关键词：AI 数智化应用1 传统人工运维痛点1.1 业务庞杂，监控指标众多，故障发现困难大型IT企业中，业务繁多，变更不断，主机、应用数呈指数增长，海量指标参数配置耗时耗力，人工优化阈值不准确，运维人员淹没在告警中，误报漏报时有发生，故障发生到通知周期较长。
1.2 故障根因定位繁琐传统故障根因定位依赖工程师运维经验。
而目前，单个产品依赖软硬件、应用众多，故障排查依赖多系统，日志、变更、性能、网络、主机，一圈查下来，故障时长已严重影响用户感知。
1.3 人工操作效率低、风险大从日常作业计划到系统变更再到故障恢复，传统人工操作存在安全风险隐患，手工执行脚本、配置参数和修改数据不仅效率低，且操作过程容易引发故障。
2 智能化运维操作平台特点2.1 功能特点基于平台加上应用的模式，通过数据驱动和AI技术注智，构建统一的数智化运维平台，提供信息查询、远程作业计划、自动巡检360健康度报告、故障定位、日志采集、数据分析、应急处置等服务能力。
智慧运维平台
智慧运维平台智慧运维平台是一种集成了先进技术和智能算法的综合性管理系统，旨在提高运维效率、降低运维成本，并提供更好的用户体验。
该平台可以帮助企业实现设备的远程监控、故障诊断、预测性维护等功能，从而提高设备的可靠性和稳定性。
一、平台功能1. 远程监控：智慧运维平台具备实时监控设备状态的能力，可以通过网络远程监测设备的运行状况，包括温度、湿度、电流等参数。
同时，还可以实时获取设备的报警信息，及时发现并处理设备故障。
2. 故障诊断：智慧运维平台通过采集设备的历史数据和实时数据，并结合先进的算法进行分析，可以快速准确地诊断设备故障的原因。
在诊断出故障原因后，平台会给出相应的解决方案，提供技术支持。
3. 预测性维护：基于设备的历史数据和运行情况，智慧运维平台可以分析设备的寿命和性能变化趋势，预测设备可能出现的故障，并提前进行维护。
这种预测性维护可以避免设备突然故障造成的生产停工和损失，同时也可以减少维护成本。
4. 数据分析与报表：智慧运维平台会对设备的运行数据进行分析，提取有价值的信息，并生成相应的报表。
这些报表可以帮助企业了解设备的运行情况、故障频率、维修时间等指标，为企业的决策提供依据。
二、平台优势1. 高效性：智慧运维平台可以实现对大量设备的集中管理，减少人工干预，提高运维效率。
通过远程监控和故障诊断功能，可以快速定位设备故障，缩短故障处理时间，提高设备的可用性。
2. 精细化管理：智慧运维平台可以对设备进行精细化管理，包括设备的运行状态、维护记录、维修历史等信息都可以进行记录和查询。
这样可以更好地掌握设备的状况，及时制定维护计划，提高设备的稳定性和可靠性。
3. 数据驱动决策：智慧运维平台通过对设备数据的分析和挖掘，可以为企业提供有价值的信息和指导意见，帮助企业进行决策。
例如，根据设备的寿命预测结果，企业可以提前采购备件，避免因设备故障而造成的生产中断。
4. 扩展性强：智慧运维平台具备良好的扩展性，可以根据企业的需求进行定制开发。
智慧运维平台
智慧运维平台智慧运维平台是一种基于先进技术的设备管理和故障处理系统，旨在提高设备维护效率和降低运维成本。
该平台整合了物联网、大数据分析、人工智能等技术，为企业提供全面的设备监控、故障预警和维护管理服务。
一、平台概述智慧运维平台是为了满足企业对设备管理和故障处理的需求而开发的一种综合性解决方案。
该平台通过实时监测设备状态、分析设备数据、预测设备故障，并提供相应的维护建议，帮助企业实现设备的高效运行和故障的快速修复。
二、平台功能1. 设备监控：智慧运维平台可以实时监测设备的运行状态，包括温度、湿度、压力等参数。
通过传感器和物联网技术，平台可以远程监控设备，及时发现异常情况并进行预警。
2. 故障预警：基于大数据分析和机器学习算法，智慧运维平台可以对设备运行数据进行实时监测和分析，预测设备故障的可能性。
一旦发现异常，平台会自动发送预警信息给相关人员，以便及时采取措施避免设备故障。
3. 维护管理：智慧运维平台可以记录设备的维护历史和维修记录，帮助企业建立完善的设备维护管理体系。
平台还可以提供维护计划和保养建议，帮助企业合理安排设备维护工作，延长设备的使用寿命。
4. 数据分析：智慧运维平台可以对设备运行数据进行深度分析，提取有价值的信息。
通过对设备数据的挖掘和分析，平台可以帮助企业发现设备运行中存在的问题，并提供相应的解决方案。
5. 远程操作：智慧运维平台支持远程操作设备，包括设备的开关、参数调整等。
通过远程操作，企业可以快速响应设备故障，并进行及时修复，减少停机时间和生产损失。
三、平台优势1. 提高效率：智慧运维平台可以实时监控设备状态，及时发现问题并进行预警，帮助企业快速响应和处理设备故障，提高设备维护效率。
2. 降低成本：通过智慧运维平台的数据分析和预测功能，企业可以提前预知设备故障，并采取相应措施进行维护，避免设备故障带来的生产损失和维修成本。
3. 提升安全性：智慧运维平台可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在的安全隐患，并采取措施进行预警和处理，确保设备运行的安全性和稳定性。
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究摘要：智能高速铁路已成为全球铁路的前沿发展方向，以数据为驱动，综合运用智能分析、故障诊断、设备健康状态评估等技术，使信号设备时刻处于可监督、可管控状态下，从而实现高速铁路信号的智能运维，也是顺应了这一发展方向。
随着高速铁路建设规模的不断扩大，实现信号设备的智能运维已成为电务维护人员的迫切需要。
电务部门积累了大量高速铁路信号监测检测、运营维护等数据，但数据还比较分散，数据的综合效能还没有发挥出来。
以数据为驱动，深入挖掘数据的价值，发现数据内在规律，实现信号设备全生命周期管理，提高信号设备的可靠性、可用性，减少信号设备故障对铁路运营的影响，保证旅客快捷、安全出行，是下一步需要深入研究的方向。
本文主要分析基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术。
关键词：高速铁路信号；数据驱动；智能运维；DTW算法；PHM引言近年来，我国高速铁路快速发展，大量具有自诊断功能、高技术含量的信号系统应用于铁路运营线上。
与此同时，随着高速铁路运用规模的逐渐扩大、运行速度的不断提高，高速铁路信号系统也已经从保障高速铁路安全高效运行，拓展到多层域状态智能感知、系统协同控制、安全态势评估、大数据融合与智能维护、行程智能引导等前沿技术与应用领域。
此外，随着分布式计算、4G/5G通信、大规模数据并行处理、深度学习、3D建模、高精度地图、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等计算机通信与智能相关技术的加快集成，建设基于数据驱动的信号智能运维系统成为可能。
因此，从高速铁路信号智能运维系统架构、关键技术、系统功能等方面对基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术进行研究。
1、系统架构设计1.1数据源接入信号智能运维系统的数据源，主要包括检测监测数据、检修维护数据、生产作业数据和公共信息数据。
检测监测数据主要包括计算机联锁、列控中心、信号集中监测等信号系统/设备数据；检修维护数据主要包括信号技术履历、器材入所检修和日常维护检修等数据；生产作业数据主要包括作业卡控和调度生产指挥等数据；公共信息数据主要包括气象和产品认证等数据。
智慧运维平台
智慧运维平台引言概述：随着信息技术的不断发展，企业的IT系统越来越复杂，运维工作也变得愈发繁重。
为了提高效率和降低成本，越来越多的企业开始采用智慧运维平台来管理和监控他们的IT系统。
智慧运维平台是一种集成了人工智能、大数据分析和自动化技术的综合性解决方案，能够帮助企业实现智能化运维管理，提高系统稳定性和安全性。
一、智慧运维平台的功能特点1.1 自动化运维：智慧运维平台能够自动监测和诊断系统故障，实现故障的自动修复和恢复，减少人工干预的需求。
1.2 大数据分析：通过对海量数据的分析和挖掘，智慧运维平台可以预测系统故障的发生，提前采取措施避免故障的发生。
1.3 智能决策：基于人工智能技术，智慧运维平台可以根据实时数据做出智能决策，提高运维效率和准确性。
二、智慧运维平台的应用场景2.1 云计算环境：在云计算环境下，智慧运维平台可以实现对虚拟化资源的自动化管理和优化，提高云平台的性能和稳定性。
2.2 大型数据中心：对于大型数据中心来说，智慧运维平台可以帮助管理人员实时监控数据中心的运行状态，及时发现并解决问题。
2.3 物联网设备：在物联网设备的管理中，智慧运维平台可以对设备进行远程监控和管理，实现设备的智能化运维。
三、智慧运维平台的优势3.1 提高效率：智慧运维平台能够自动化和智能化运维管理，减少人工干预，提高运维效率。
3.2 降低成本：通过预测系统故障和自动化修复，智慧运维平台可以降低企业的运维成本。
3.3 提高安全性：智慧运维平台能够及时发现系统漏洞和安全隐患，提高系统的安全性和稳定性。
四、智慧运维平台的发展趋势4.1 人工智能技术：随着人工智能技术的不断发展，智慧运维平台将更加智能化，能够做出更加准确的决策。
4.2 自动化技术：自动化技术将会更加成熟和普及，智慧运维平台将实现更高程度的自动化运维管理。
4.3 云原生架构：未来的智慧运维平台将更多地基于云原生架构，实现更高的弹性和灵活性。
五、智慧运维平台的未来展望5.1 智能化运维：智慧运维平台将成为企业IT系统管理的重要工具，实现智能化运维管理。
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案的概述
03
定义
目标
适用范围
数字政务一体化智能运维平台解决方案是 一种集成了自动化、智能化运维技术和政 务业务管理需求的综合解决方案。
提高政务服务的效率和质量，保障政务系 统的稳定性和安全性，提升政务管理的智 能化水平。
适用于各级政府机关、公共事业单位及其 他政务机构的运维管理工作。
解决方案的架构和组成
实施步骤
明确部署环境、配置要求和安 全措施。
02
完成平台部署与上线
01
制定部署方案
确保平台能够稳定运行，并具备 可扩展性。
实施步骤
建立运维体系
制定运维流程、规范和技术支持体系 。
进行持续升级与优化
根据业务发展和技术进步，不断更新 平台功能和性能。
案例分析
案例一：某市数字政务一体化智能运维平台
该平台成功整合了该市各级政务部门的IT资源 ，实现了统一监控、智能分析和预警功能，提 高了政务服务的响应速度和效率。
在推进数字政务发展的过程中，应重视数据安全和隐私保护问题，研究如何在实现高效运 维的同时确保数据安全和用户隐私不受侵犯。
跨部门协同与合作
未来的研究应关注如何加强跨部门间的协同与合作，促进信息共享和业务整合，进一步提 高一体化智能运维平台在数字政务中的实际应用效果。
THANKS
确保平台内各模块之间的数据流动与交互顺畅。
实施步骤
开发智能运维模块
根据设计，开发相应的智能运维功能模块。
完成系统集成与接口对接
确保各模块之间能够相互协作，实现数据共享。
实施步骤
进行系统测试
通过模拟实际运行场景，验证系统的稳定性 和功能完备性。
根据测试结果进行优化调 整
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
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
01
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
02
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
01
02
03
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。
ServiceNow简要描述
ServiceNow简要描述一、概述ServiceNow是一种基于云计算的IT服务管理（ITSM）平台，致力于提供全面的企业级服务管理解决方案。
通过集中管理企业的服务、流程和资产，提高运营效率，降低成本，并提供更好的用户体验。
二、核心功能ServiceNow平台提供了丰富的功能，涵盖了多个核心领域：1. IT服务管理（ITSM）ServiceNow可以帮助企业更好地管理和提供IT服务。
它提供了自动化的服务请求处理、事件和问题管理、变更和配置管理等功能，以确保IT服务的高效交付和持续改进。
2. IT运维管理（ITOM）ServiceNow的ITOM功能可以帮助企业对IT基础设施进行全面的监控和管理。
它包括配置管理数据库（CMDB）、自动发现和依赖关系映射、性能分析等功能，以支持企业的运维决策和问题解决。
3. 企业服务管理（ESM）除了IT服务管理，ServiceNow还扩展到了其他企业服务领域。
企业服务管理（ESM）模块包括人力资源、财务、采购、法务等多个服务领域的管理，帮助企业提供全面的服务支持，简化流程，提高工作效率和客户满意度。
三、优势与价值ServiceNow平台的有几个关键优势和价值点：1. 全面性和集成性ServiceNow平台具备广泛的功能覆盖企业服务的各个领域，使得不同部门的服务、流程和数据能够得到集中管理和协同工作。
这使得企业能够获得更全面、一致和高效的服务管理体验。
2. 云原生架构ServiceNow使用云原生架构，具备高可用性、可扩展性和安全性等优势。
用户可以随时随地通过浏览器或移动设备访问ServiceNow平台，实现无缝的工作体验。
3. 自动化与智能化ServiceNow平台借助自动化和智能化技术，实现了服务请求的自动处理、问题的智能识别和自动解决等功能。
这不仅能提高效率，还能降低人工干预和错误。
4. 数据驱动和决策支持ServiceNow平台通过集成多个服务和流程，形成庞大的数据资产。
面向业务的智能运维系统探索与实践
面向业务的智能运维系统探索与实践一、BAIOPS-业务智能运维智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的运用，引用Gartner 的报告的一段话“到2020年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%”，最近2-3年智能运维的概念随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想，同时也有人谈AI色变，觉得人工智能只是一个愿景，要落地很难。
其实AI已经不是一个新的概念了，百度、微软、谷歌等公司早就在10几年前开始自己的人工智能布局了，到现在均已成为人工智能行业的领跑者了。
话不多说，人工智能那么强大，应用场景十分的广泛，当然也包括运维领域，而且面向业务的运维更是运维发展的热点趋势，下面我就和大家就“面向业务的智能运维体系建设的探索与实践”这个话题发表下我的个人见解。
二、传统运维-痛之又痛传统的运维中，存在着诸多痛点：（1）被动低效的运维难以保证业务连续性运维人员往往扮演着事后“救火”的角色，待事故发生后才去处理；数据分散在多处，出了故障无法快速修复，业务连续性难以有效保障；随着业务复杂性不断提高，人工运维的成本呈指数级增长。
（2）缺乏统一的运维监控体系和技术工具针对不同运维实体的烟囱式的运维工具，功能重叠、难以整合；运维的自动化程度偏低，运维脚本泛滥，层次化、模块化程度不足；监控、运维、告警平台林立，各成体系，缺乏统一化体系。
（3）海量的运维数据的价值无法充分挖掘传统运维系统收集了大量的运维数据，但是却缺乏有效的手段加以分析和利用；运维数据的利用仅限于简单的可视化和浅度的分析上，缺乏纵向数据的关联挖掘，无法快速定位故障根因；固定式的阈值告警造成了大量的误判和漏判，而且人工调整阈值的方式也比较费时费力。
（4）缺乏全方位端到端的运维监控手段大部分的运维监控仅停留在针对主机、网络的层面，忽略了业务层面的识别手段，故障的发生无法从最直接的业务层面得以发现，产生预警；性能管理大多停留在服务单应用性能的管理和分析上，无法提供端到端的掌控。
智慧运维解决方案
03 应用领域：智慧运维将在更多领域得到应 用，如金融、医疗、教育等。
04 发展趋势：智慧运维将向平台化、服务化 方向发展，提供更加全面的运维解决方案。
绿色建筑：通过智能控制， 实现建筑节能，降低环境 污染
环保监测：实时监测环境 质量，及时发现污染源， 降低环境风险
安全管理与风险防范
系统架构与设计
A 整体架构：分层设计， 模块化，可扩展
B
硬件设备：服务器、 网络设备、传感器等
C 软件系统：操作系统、 数据库、应用软件等
D 数据处理：数据采集、 清洗、分析、可视化等
02 制定应急预案，包括应急处置流程、应急资源配置等
03
定期进行应急演练，提高应急处置能力和协作能力
04
建立应急处置专家团队，提供专业指导和支持
05
加强应急处置技术研究，提高应急处置效率和效果
事后总结与改进
1
2
总结事故原因：分 析事故发生的原因，
找出问题所在
制定改进措施：根 据事故原因，制定 针对性的改进措施
3
培训与演练：加强 员工培训，提高应 急处理能力，定期
进行应急演练
4
优化应急预案：根 据事故处理情况， 优化应急预案，提
高应急处理效率
成功案例与经验分享
某大型数据中心的智能 化运维实践
某知名互联网公司的AI 运维平台建设经验
某传统制造业的智能工 厂建设案例
某政府机构的智慧城市 运维实践
某高校的智慧校园建设 案例
提高运维安全：通 过安全审计、风险 评估等技术，提高 运维安全，降低安 全风险。
智慧运维的发展趋势
智慧IT运维平台解决方案
智慧IT运维平台解决方案xx年xx月xx日•引言•平台架构设计•平台功能特点目录•平台应用场景及优势•技术实现与部署方案•服务与支持体系•总结与展望01引言1背景介绍23随着企业信息化的不断推进，IT运维管理已成为企业运营管理的重要环节。
在当前云计算、大数据、人工智能等技术的推动下，IT运维管理面临着越来越多的挑战和需求。
如何提高IT运维效率、降低成本、保障信息安全已成为企业亟待解决的问题。
目的和意义01智慧IT运维平台解决方案旨在解决以上问题，为企业提供高效、智能、安全的IT运维管理服务。
02通过引入人工智能、大数据等技术，提高IT运维的自动化和智能化水平，降低人力成本，提高运维效率。
03同时，保障企业信息安全，满足合规要求，提升企业竞争力。
智慧IT运维平台解决方案基于云计算、大数据、人工智能等技术构建，提供全方位的IT运维管理服务。
同时，结合大数据分析技术，对海量运维数据进行挖掘和分析，为企业提供数据支持和决策依据。
具备高可用性、高扩展性、高安全性等特点，满足不同行业和不同规模的企业的需求。
包括监控管理、告警预警、故障排查、自动化巡检等功能，实现对企业IT系统的实时监控、智能分析和主动预警。
解决方案概述02平台架构设计架构设计原则保证系统的稳定性和可用性，避免因单点故障导致整个系统的瘫痪。
稳定性原则可扩展性原则安全性原则高性能原则充分考虑未来业务的发展和变化，确保系统可以方便地进行扩展和升级。
保证系统的数据安全和隐私保护，防范各种潜在的安全风险。
优化系统性能，提高系统的响应速度和吞吐量，满足大规模并发访问的需求。
数据采集层负责从各种IT资源（如服务器、存储、网络设备等）中采集数据，并将数据传输到数据处理层。
对采集到的数据进行清洗、整理、分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识。
对数据处理层提取出的信息和知识进行监控和预警，及时发现潜在的问题和风险。
提供各种运维管理功能，如任务管理、工单管理、资源管理等，帮助运维人员高效地进行IT运维工作。
数据驱动的新能源场站智能运维管理策略研究
数据驱动的新能源场站智能运维管理策略研究在新能源场站的运维管理中，数据驱动的智能化策略正逐渐成为关键。
这种策略基于对大量数据的收集、分析和应用，以优化设备运行、维护和管理流程，提高场站运行效率和可靠性。
本文将探讨数据驱动的新能源场站智能运维管理策略的研究现状和发展趋势。
一、智能设备监测与诊断随着物联网技术的发展，新能源场站中的设备日益智能化和互联化。
传感器、监控装置等设备能够实时监测并收集到各种数据，如温度、湿度、电压、电流等。
通过对这些数据进行实时分析和诊断，可以及时发现设备运行异常或故障，预防事故发生，并进行远程控制或指导维修。
二、预测性维护与优化利用大数据分析技术，结合设备历史数据和实时监测数据，可以实现对设备的预测性维护。
通过建立设备运行模型和故障预测模型，预测设备的寿命和维护周期，提前制定维护计划，减少停机时间，降低维护成本。
同时，还可以对设备运行参数进行优化调整，提高设备的运行效率和能量利用率。
三、智能能耗管理与节能减排新能源场站的运行和维护会消耗大量的能源资源，因此能耗管理是管理的重要环节之一。
利用数据分析技术，可以实现对能源消耗的实时监测和分析，发现能源消耗异常或浪费现象，并及时采取措施进行调整和优化，实现能源的合理利用和节能减排的目标。
四、安全风险预警与应急管理新能源场站的安全风险主要包括设备故障、天气灾害、安全事故等。
通过数据驱动的智能监测和分析，可以实现对安全风险的预警和评估，及时发现潜在的安全隐患，并采取预防措施进行管理和控制。
同时，还可以建立应急响应机制和预案，提高场站的安全防范能力和应急处置能力。
五、智能决策支持与管理优化数据驱动的智能运维管理策略不仅可以帮助实现设备的监测和维护，还可以为管理决策提供支持。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现设备运行和管理中的潜在问题和瓶颈，提出优化建议和改进措施，为场站的长期发展和运营管理提供科学依据和决策支持。
六、结语数据驱动的智能运维管理策略是新能源场站管理的重要发展方向，将为场站的运行效率、可靠性和安全性提供强大支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能运维的运用 & 路径
• 异常检测 • 归因分析 • 智能警报 • 未来预测 • 能力分配 • 数据概要 • 主动监控
• 异常检测 -> 主动监控 • 数据概要 -> 异常检测 -> 主动监控 • 未来预测 -> 容量规划 / 异常检测 • 根因分析 -> 智能警报 -> 自动化
01
时序预测
监控指标，时间序列数据，RRDtool，holt-winters
• 一个稳定的IT环境中，时序数据通常具有趋势性，甚至季节性。 1. Simple exponential smoothing
2. Double exponential smoothing (Holt’s linear trend)
3. Seasonal triple exponential smoothing (Holt Winters)
我们需要机器学习的运用
• AppDynamics的2016年度总结：
• 商业智能（Business Intelligence） • 异常检测（Anomaly Detection） • 归因分析（Correlation & Root Cause Analysis） • 智能警报（Intelligent Alerting） • 未来预测（Forecasting & Prediction） • 能力分配（Capacity Planning） • 数据概要（Data Summarization） • 自动化（Automation） • 主动监控（Proactive Monitoring）
TechNeo 技术沙龙第18期—智能化运维发展趋势
数据驱动的智能运维平台
目录
架构概述
异常检测
时序预测
模式聚类
Who Am I?
• 饶琛琳(@ARGV)
• 日志易产品总监(2015-?) • 微博SRE系统架构师(2014-2015) • 人人网技术专家(2012-2014) • 《网站运维技术与实践》作者 • 《ELK Stack权威指南》(第一版、第二版)作者 • 《Puppet 3 Cookbook》译者 • 《Learning Puppet 4》译者
《Google SRE book》运维需求层级
智能运维的运用 & 路径
• 商业智能（Business Intelligence） • 异常检测（Anomaly Detection） • 归因分析（Correlation & Root Cause Analysis） • 智能警报（Intelligent Alerting） • 未来预测（Forecasting & Prediction） • 能力分配（Capacity Planning） • 数据概要（Data Summarization） • 自动化（Automation） • 主动监控（Proactive Monitoring）
• 什么才算是靠谱的未来预测需求：
• 我有过去三年的XXX指标时序数据，能预测未来x小时/天的情况么？ • 我有这批服务器的型号参数配置和状态监控历史，能预测它的磁盘/CPU故障么？
时序预测——依然太大的话题
• 不同算法的预测表现示例：
• 指数平滑 • 多层感知 • 线性回归
时间序列的常见形式
IT环境下的时序预测
IT环境下的时序预测
• 人工分析选择模型，调节α，β，γ三个参数，工作量太大。 • 采用统计分析算法自动化调参过程：
1. 扩展迪基-福勒检验(Augmented Dickey-Fuller test)检测时序的平稳 性；
2. 自相关函数(Autocorrelation Function)检测时序与自身滞后版本的相 关性，由此得到周期数值；
未来预测——太大的话题
• 在和各种企业的交流中，我碰过如下这类未来预测的伪需求：
• 能帮我预测央行什么时候调整政策么？ (那我还干什么苦逼运维)☆☆☆☆☆ • 能帮我预测明年我要采购多少设备么？ (一年后很多事都黄了好吧)☆☆☆☆ • 能帮我预测什么时候故障怎么修复么？ (故障太多种，可以聊聊细节)☆☆☆
3. 赤池信息量准则(Akaike information criterion)确定最佳模型阶次； 4. 下山单纯形法(Nelder-Mead simplex)获得最小的MSE，确定最佳参数
。
日志易的自动时序预测
时序预测的开源选择
• Facebook在今年2月刚开源的Prophet库。 (R/Python) • RedHat在2015年开源的hawkular项目。(Java) • Elasticsearch在去年的pipeline aggregation。 (Java，基于holt-winters) • RRDtool在1997年实现的HWPREDICT。(C，基于 holt-winters) • 。。。
01
架构概述
智能运维是什么？能干什么？为什么要这么干？
如何驱动：AIOps
• Gartner 2016.04: • Algorithmic IT Operations Platforms • 基于算法的IT运维平台
• 2019年，全球有25%的企业 将搭Байду номын сангаас好自己的AIOps平台， 而这个数字目前是不到5%。
What's inside AIOps?
• 三大作用： • 更灵活、更易用的访问和分析数据； • 能分析过去散落在各组件中未利用上的业务数据
和上下文； • 快速的探索和实验平台，提供独特的洞擦力
What's inside AIOps?
• 从『系统组成』看AIOps架构： • 数据湖、 • 自动化系统、 • 记录系统、 • 交互系统 • 监控生态圈
Ansible) • 交互系统: 降噪和实时分发信息到真正负责的人，以及一些早期检测
和修复；(Nagios, Zabbix, Zenoss) • 数据湖: 诊断、即时图表和仪表盘。保存你所有可能会用到的日志，
用于深度分析
OK, but what’s DEEP inside?!
我们不需要一个机器学习平台
What's inside AIOps?
• 监控系统: 硬件和虚拟平台的检测，管理服务质量；(StatsD, CollectD)
• 记录系统: 问题记录和知识库积累，并与CMDB关联；(Jira, GitLab) • 自动化系统: 自动执行固化事件的解决脚本；(Puppet, Saltstack,