电力能源AR数字化运维方案-北京和远科技有限公司

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，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，电力能源AR数字化运维，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。

数字化运维背景

       越来越多复杂的机器进入到工作场所，设备维护和故障排除时长发生，工作场所的工人明明有操作能力，但身边却没有那么多来指导，这样的问题时有发生。如果在外地甚至国外这样的问题将更加严重，不仅等待周期较长，业务损失较大还要额外付出高昂的差旅费用，既费时又增加了业务成本。利用AR与远程通讯技术结合的AR远程指导解决方案，专门为满足以上需求设计，可以大大提高技术指导效率，电力能源AR数字化运维方案，缩短指导周期，电力能源AR数字化运维解决方案，节约业务成本。

数字化运维解决方案

如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。

基于IT运维价值和平台化架构治理视角出发，引流企业IT运维“两个并存、两个发展”：运维形态需要稳定与敏捷并存，运维价值的业务连续性与运营辅助并存，运维系统从烟囱转向平台，组织则从被动转向技术运营，终实现企业IT运维体系从烟囱到平台、功能孤岛到融合协同，以及持续改进和主动运营。