北京和远公司-轨道交通虚拟数字化运维

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，轨道交通虚拟数字化运维服务，了解该设备的空间位置、工程信息，轨道交通虚拟数字化运维，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。

数字化运维概念

智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。

但是，真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。

究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，轨道交通虚拟数字化运维方案，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。

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，应用程序的调用关系和数据流向关系等，轨道交通虚拟数字化运维技术，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。