火车数字孪生运维解决方案-北京和远科技-火车数字孪生运维

数字化运维智能化

进入到云计算时代之后，IT的边界被完全打开，更多的联接、更多的设备、云化的系统和应用，以数据中心为例，采用分布式系统，且集群庞大，传统运维方式明显已经无法应对这么复杂的IT环境。因此数字化运维手段和工具的引入，不仅可以帮助运维业务减轻工作负担，提率，还可以改变运维的现状，帮助其走向数字化转型。

例如，随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟，火车数字孪生运维系统，AI技术将在业务运维体系中得到广泛的应用，也同时推动了智能运维的发展趋势，可以将运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中解放出来，而运维也将变得更加自动化、智能化。企业快速发展，应用不停地迭代，运维体系也需要不断迭代，从传统运维走向数字化运维，显然是大势所趋。

为什么需要数字化运维？

过去30年来，火车数字孪生运维解决方案，尤其是电商化、移动化的互联网技术的广泛应用，2C业务形态的不断发展和成熟，火车数字孪生运维方案，原来构建于客户和供应商之间的“围墙”慢慢被推倒，各类应用场景和应用体验深入人心，为企业互联网积累了广泛的数据基础和丰富的实践经验。

与此同时，***在各种级别的云计算数据中心、5G移动网络等各类新基建项目不断上马，给企业数字化转型构建了一个良好的网络基础环境。

国资委审时度势，不断推出适应新技术、新时***展需要的相关政策，践行新发展理念，促进数字经济和实体经济融合发展，构建新发展格局。

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，火车数字孪生运维，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。