贵州轨道交通数字孪生运维产品***「在线咨询」

数字化运维所带来的的价值

       辅助应急管理：工厂管理人员可以在三维场景中快速直观查询厂区应急资源分布及具体信息，辅助应急响应与决策，提高应急救援的准确性和有效性，提高企业应急管理水平。辅助培训：工厂运维人员通过三维数字化工厂，快速学习掌握整条生产线工艺流程，了解该设备的空间位置、工程信息，查看与该设备三维模型关联的设备图纸、随机资料，可大幅提高培训效率和效果。

数字化运维赋能？

对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！

数字化运维工作现状介绍

1.运维工作既与需要运维的平台采用的技术息息相关，也与运维工具的发展息息相关，还与运维服务的用户相关。

2.运维对象从早期烟囱式的技术架构发展到以x86为主的架构，再到现在大量采用的微服务、云原生的架构，以及大数据、机器学习技术平台，运维对象发生了剧烈的变化。

3.运维工具从早期的基础设施监控，发展到日志监控，再到现在的应用性能监控（APM），可观察性监控。

4.运维面向的用户也从早期的以企业内部用户为主，发展到了以企业提供线上服务的用户为主。

数字化运维面临的问题

由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。

运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。