火车数字孪生运维系统-火车数字孪生运维-北京和远科技公司

数字化运维的数据源包括？

日志：包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息，主要属于K-V 结构的半结构化文本信息，可以用列簇式数据模型管理。

监控指标：包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型，主要属于时序性数据，可以通过时序型数据模型管理。

拓扑和跟踪：包括软硬件系统的物理、逻辑关系，火车数字孪生运维解决方案，应用程序的调用关系和数据流向关系等，属于复杂网络上的关系信息，可以通过图数据模型管理。

配置信息：包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息，属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据，可以通过结构化文档数据模型管理。

数据库数据：系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息，一般通过关系型数据表进行存储，也可以用于关联查询。

其他信息：如API 数据、客户关系数据、ITSM 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据，需要具体分析和处理。

数字化运维生态圈建设有待加强

现阶段，很多企业建设了自己的数字化转型生态圈，火车数字孪生运维，但真正参与的其他企业数量较少，火车数字孪生运维技术，其原因是企业建设的生态圈多以自我为中心，这必然导致不同企业间的生态圈存在冲突。

实际上，到底接入哪家企业的生态圈，终还要看企业的实力。基于数字化转型的深层次问题和困难，2021年，企业必须关注基于混合云的数字化转型解决方案。

虚拟培训主要功能

       认知培训。外观认知、结构认知、关键性能参数认知、功能与应用场景认知、工作理认知等。通过剖切透明等形式观看隐蔽结构，通过声、光、电、气等不可见能量传递可视化表现工作原理。

       组装、操作使用、保养维护及故障检修培训。新品整备、操作使用、易耗件更替，以及应对不同工况的操作培训，定期养护操作培训，典型故障的表现检测、分析判断、修复操作培训。提供的工况环境，可或随机预设各种故障。培训包含3种模式，全自教学演示、逐步提示下的熟悉训练、完全自主的训练与考核。