大数据时代应运而生的智能运维管理平台
企业数据治理平台系统简介
企业数据治理平台系统简介随着信息技术不断发展，大数据时代已经到来。
在这个信息爆炸的时代，有效管理和利用企业的数据成为企业发展的关键。
为了更好地满足企业在数据管理方面的需求，企业数据治理平台系统应运而生。
一、什么是企业数据治理平台系统？企业数据治理平台系统是一种集数据管理、数据质量控制、数据安全保障等功能于一体的软件系统。
它能够帮助企业建立数据治理策略，并提供相关工具和技术，以确保企业数据的完整性、准确性和一致性，从而提高企业对数据的管理和利用能力。
二、企业数据治理平台系统的主要特点1. 多维度数据管理：企业数据治理平台系统支持多种数据类型和多个数据源的集成管理，可以对结构化和非结构化数据进行管理，并能够进行数据清洗、数据整合和数据转化等操作，实现全面的数据管理。
2. 数据质量控制：企业数据治理平台系统提供数据质量分析和监控功能，能够对数据进行质量评估和质量分析，发现并解决数据质量问题，从而提高数据的准确性和可信度。
3. 数据安全保障：企业数据治理平台系统具备强大的数据安全保障能力，可以对数据进行加密、存储和传输安全管理，保护企业敏感数据的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。
4. 数据治理流程管理：企业数据治理平台系统能够自动化地管理数据治理流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据应用等环节，提高数据治理的效率和可控性。
三、企业数据治理平台系统的应用领域1. 金融行业：企业数据治理平台系统在金融行业中可以帮助银行和保险公司等机构对大量的客户数据进行管理和分析，提高风控能力和客户服务水平。
2. 零售行业：企业数据治理平台系统可以帮助零售企业通过对销售数据、库存数据和顾客数据等进行分析，优化营销策略和供应链管理，提高销售效益。
3. 制造业：企业数据治理平台系统在制造业中能够帮助企业对生产数据、质量数据和供应链数据等进行管理和分析，提高生产效率和产品质量。
4. 物流行业：企业数据治理平台系统可以帮助物流企业对货物追踪数据、运输数据和客户数据等进行管理和分析，提高运输效率和客户满意度。
大数据运维岗位职责
大数据运维岗位职责在当今信息化的时代，大数据已经成为许多企业的核心资产。
为了高效管理和运营这些海量数据，大数据运维岗位应运而生。
下面将详细介绍大数据运维岗位的职责和相关技能要求。
一、数据平台运维作为大数据运维人员，首先要负责维护和管理企业的数据平台，并确保其高效稳定运行。
这包括但不限于以下职责：1. 安装、配置和升级数据平台，如Hadoop、Spark等，并确保其与服务器、网络、存储等环境的兼容性。
2. 监控数据平台运行状态，定期进行巡检和故障排除，以确保高可用性和高性能。
3. 设计和实施数据备份和恢复策略，保障数据的安全性和可靠性。
4. 负责数据平台的容量规划和扩展，及时调整硬件资源，满足业务需求。
二、数据治理和质量保障大数据运维岗位还需要参与数据治理和质量保障的工作，具体包括：1. 设计和实施数据清洗、整合和转换的流程，保障数据的准确性和一致性。
2. 制定和执行数据质量评估和监控机制，定期检查和修复数据质量问题。
3. 合规性与安全性审计，确保大数据的使用符合法律法规和企业政策，并保护数据的安全。
三、故障排除和性能优化大数据运维人员需要具备故障排查和性能优化的能力，以提高数据处理的效率和稳定性。
具体职责包括：1. 根据用户的反馈或监控系统的警报，快速定位故障原因，并采取相应措施解决问题。
2. 分析和优化数据处理和存储的性能问题，提供性能调优建议，以提升数据平台的响应速度和处理能力。
3. 配合开发人员和数据科学家进行系统调试和测试，确保新功能的稳定运行。
四、自动化运维和监控为了提高工作效率和降低人为错误的风险，大数据运维岗位还需要进行自动化运维和监控。
具体职责包括：1. 设计和实施自动化脚本和工具，提高运维工作的自动化程度。
2. 配置和维护监控系统，监视数据平台的运行状态和性能指标。
3. 分析监控数据，制定相应的操作策略，以及时预防和解决潜在问题。
综上所述，大数据运维岗位的职责较为复杂，需要运维人员具备扎实的技术功底和综合能力。
城市轨道交通车站机电设备智能运维及能源管理系统
城市轨道交通车站机电设备智能运维及能源管理系统摘要：近些年，受社会发展的影响，我国的交通行业的进一步发展。
依据当今技术发展状况与工程运用需要，研究了机电设备运维智能管控系统在城市交通设施运用中可操作性，多性能机电设备运维智能管控系统，通过先进的智能化技术、信息化技术等手段，完成各分系统运作状况数据监控、数据共享、设施管理、运营控制与数据解析与报表，在现实运行中获得了不错的运维与节能成果。
由于国内正处于城市轨道快速发展时期，设施工程数量突增，设备管理信息化的重要性更加明显，当今尽管已经建设了部分系统，但是每个系统的工作不够优化、不够系统，且比较独立，信息数据资源应用率不大，急切的需求一套综合的系统对其实行融合、完善与汇集，建设一套综合的、适应中国交通特点的统一化设备运维管控系统尤为重要。
由此文章重点对城市轨道交通机电设备运维智能管控系统进行解析研究。
关键词：交通；机电设备；智能监控系统；管控平台引言城市轨道交通通常建设工期紧张，调试与安装施工交叉进行，建设单位通常由于人力资源紧缺导致调试协调难度增大，而交办运［2019］17号《城市轨道交通初期运营前安全评估技术规范》（以下简称《安全评估规范》）对开通评审要求又相对较高。
在此背景下，城市轨道交通综合联调应运而生。
通过城市轨道交通综合联调，可以验证单机单系统的调试结果，推进工程进度；可以发现问题，督促整改，降低建设管理难度，提高工程质量；可以满足运营需求，提高设备移交质量；出具联调评估报告，为项目验收和评审提供数据支持，帮助专家判断各机电系统是否满足运营要求，从而实现新线按期、高质量开通运营。
1故障诊断定位故障诊断定位主要对设备故障进行根因分析，通过分析设备的可靠性指标变化情况，深挖设备产生故障的根本原因。
传统的故障告警通常基于单源的逻辑条件实现对故障诊断定位，缺乏对于多维度、多层级故障的挖掘研判及分析能力，而故障往往是具备因果性、衍生性或并发性特点的。
大数据时代数据中心运维管理
大数据时代数据中心运维管理随着大数据时代的到来，数据中心的作用越来越重要。
数据中心是一个包含大量计算机和网络设备的设施，用于管理、存储和处理各种类型的数据。
因为数据中心的规模和复杂性不断增加，管理数据中心的运维也变得越来越重要。
在大数据时代，数据中心的运维管理面临一些挑战。
首先，数据中心通常包含数百甚至上千台服务器和网络设备，这些设备需要不断地监测、维护和更新。
其次，由于数据中心的规模，任何一点故障都可能导致大量数据丢失或运行故障。
因此，数据中心的高可用性和备份策略显得尤为重要。
最后，随着数据中心的规模不断扩大，管理数据中心的成本也在不断增加。
为了应对这些挑战，需要实施一系列的措施来改进数据中心的运维管理。
以下是一些建议：1.自动化管理一种有效的改善数据中心运维管理的方法是采用自动化管理。
自动化管理可以减少手动管理的工作量，提高效率并降低人为错误的风险。
例如，采用自动化工具可以自动监测服务器的资源使用情况，并在需要时自动扩容或缩容服务器。
自动化管理还可以自动执行冗余备份和数据迁移任务，在发生故障时保障数据安全和业务连续性。
2.管理平台的集中化数据中心运维管理需要管理不同的网络设备和服务器，而这些设备通常不能直接互操作并且安装不同的操作系统。
因此，将管理平台集中化是一种常见的管理方法。
集中化可以通过共享数据库、使用一组管理工具和软件库以及统一的监控和警报系统来实现。
这种方法可以提高管理效率，并确保数据中心的运行状况一直处于稳定状态。
3.数据备份策略数据备份策略是保障数据安全的关键。
在大数据时代，数据量巨大，通常采用多份备份的策略来降低风险。
数据备份可以分为完全备份、差异备份和增量备份三种类型，每种类型的备份都有其优缺点。
因此，在制定数据备份策略时需要考虑成本、时间和数据安全等多个因素。
4.运用机器学习和人工智能机器学习和人工智能是当前的热门技术。
它们可以应用于数据中心运维管理，并带来诸多优点。
例如，机器学习可以帮助预测服务器资源使用的趋势，以便管理员及时制定相应的计划来支持增加或减少服务器资源的需求。
2020年0822公务员多省联考《申论》题(山西市级卷)及参考答案
随着大数据、物联网和云计算的广泛运用，与此相关的新兴产业蓬勃发展，对从业人员需 求大幅增长。“几乎每个客户都要求我们帮忙培训数字化管理人才。”N 科技公司作为一家民 营智能移动办公平台供应商，培训正成为它的第一副业。某研究机构发布的《2018 年中国人工 智能人才白皮书》保守估计，截至 2018 年 10 月，仅民营企业人工智能人才缺口至少在 100 万 以上。中国人力资源学会副会长苏博士说：“像数字化管理师、无人机驾驶员这样的新职业在 许多民营企业中早就存在，这些新职业能为国家可持续发展贡献力量。2019 年 4 月，无人机驾 驶员与数字化管理师、人工智能工程技术员等 13 个职业已列入国家职业分类大典。”此外， 新兴技术溢出效应正在显现，传统第一、第二产业向数字化智能化转变，使得企业对工业机器 人系统操作员和系统运维员的需求剧增，成为了现代工业生产一线的新兴职业。
人力资源专家王博士认为：“从经济社会整体来看，人们不必为智能化时代的就业问题过 于担忧，因为更多新的职业、新的就业形态将应运而生，同时，就业岗位的增加、就业质量的 提升都将为社会创造现多经济效益。”未来在新兴领域，专业的技术人才、创新人才，尤其是 数字人才的供给缺口会逐渐增大，但由于人才间的竞争也在加剧，倘若就业者没有做好应对的 准备，不去主动适应竞争，便只能在机遇面前望而却步。为了适应就业岗位和就业方式的变化， 需要就业者放眼长远，提高自身学习能力，不断适应社会市场需求，拥抱数字经济时代的变化。 总之，人类经历的任何一场技术革命，都是机遇与挑战并存的，对未来的就业问题，亦应如是 观。
材料 3
3. 日前，一家电商企业的智能配送机器人率先进行了 5G 测试运行，这标志着我国在物流 领域向实现人工智能化作业又迈进了一步。人工智能在科研、医疗、教育、工业制造等诸多领 域，都有愈来愈多的应用。科技进步助力产业与社会发展是令人兴奋的时代变化，但由此带来 的就业问题也同样令人忧虑。某调研公司新近发布的报告指出，到 2030 年，全球将有约两千 万的制造业岗位被人工智能所取代。一些国家为避免大量基层劳动力失业，采取行政或立法手 段强行迟滞人工智能的发展，这显然既不现实，亦不符合科技与经济发展的规律。但如何满足 被人工智能替代的人群的再就业需求，就成了必须回答的问题。
新一代数智化运维平台技术规范
新一代数智化运维平台技术规范1. 引言随着云计算和大数据时代的到来，企业对于运维的要求越来越高。
传统的手动操作和监控已经无法满足企业规模和需求的增长。
为了提高运维效率和稳定性，新一代数智化运维平台应运而生。
本文档旨在定义新一代数智化运维平台的技术规范，以确保平台的可靠性、安全性和可扩展性。
2. 平台架构新一代数智化运维平台采用分布式架构，由以下主要组件构成：2.1 数据采集组件数据采集组件负责从各种数据源（包括服务器、网络设备、应用程序等）中采集数据，并将采集到的数据传输到平台的数据处理组件。
2.2 数据处理组件数据处理组件负责对采集到的数据进行过滤、聚合和处理，以生成有用的指标和监控数据。
该组件可以运行在集群模式下，以提供高可用性和扩展性。
2.3 数据存储组件数据存储组件负责存储处理后的数据。
平台可以选择使用关系型数据库、NoSQL数据库或者时间序列数据库作为数据存储。
2.4 数据展示组件数据展示组件负责将存储的数据可视化展示给用户。
平台应该提供丰富的图表和报表，以便用户可以清晰地了解系统的运行状态。
2.5 告警和通知组件告警和通知组件负责检测系统异常情况，并及时通知相关人员。
平台应该支持多种通知方式，如邮件、短信、即时通讯等。
2.6 自动化操作组件自动化操作组件负责执行各种自动化操作，如故障自愈、扩容缩容等。
平台应该提供灵活的规则配置和脚本编写方式，以适应不同的业务需求。
3. 技术要求为了确保平台的功能和性能，新一代数智化运维平台应满足以下技术要求：3.1 可扩展性平台的各个组件应支持水平扩展，以应对业务规模和负载的增长。
平台应该能够动态添加新的节点，并自动负载均衡。
3.2 高可用性平台的各个组件应具备高可用性，以保证系统的稳定性。
平台应采用主备架构或者容器化部署方式，以实现组件的故障恢复和无缝切换。
3.3 安全性平台应具备良好的安全性，保护用户数据的机密性和完整性。
平台应采用访问控制、加密传输等安全机制，防止未经授权访问和数据泄露。
大数据平台解决方案
大数据平台解决方案引言随着互联网的迅猛发展，海量数据的产生和存储成为一项挑战。
传统的数据处理方法已经无法满足大数据时代对数据处理和分析的需求。
因此，大数据平台解决方案应运而生。
大数据平台解决方案可以帮助企业更高效地存储、处理和分析海量数据，从中获取有价值的信息和洞察，为企业的决策提供有力的支持。
什么是大数据平台解决方案大数据平台解决方案是指一套用于存储、处理和分析大数据的技术和工具集合。
这些技术和工具可以帮助企业快速搭建自己的大数据平台，并通过对海量数据的处理和分析，发现隐藏在数据背后的规律和洞察。
大数据平台解决方案的核心组件大数据平台解决方案由多个核心组件组成，这些组件相互配合，协同工作，实现对大数据的存储、处理和分析。
1. 数据存储组件数据存储是大数据平台解决方案中最基础的组件。
常见的数据存储系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
这些系统可以帮助企业高效地存储海量数据，并提供快速的数据检索和查询功能。
2. 数据处理组件数据处理是大数据平台解决方案中的核心组件之一。
数据处理组件可以帮助企业对海量数据进行快速而高效的处理和计算。
常见的数据处理系统包括Hadoop和Spark等。
这些系统提供了分布式计算和资源管理的能力，可以实现大规模数据的并行处理和分布式计算。
3. 数据分析组件数据分析是大数据平台解决方案中的另一个核心组件。
数据分析组件可以帮助企业对海量数据进行智能化的分析和挖掘，发现数据中的有价值的信息和洞察。
常见的数据分析系统包括数据挖掘工具、机器学习算法和可视化工具等。
这些系统可以帮助企业从数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
大数据平台解决方案的搭建步骤1. 确定需求和目标在搭建大数据平台之前，企业需要先确定自己的需求和目标。
不同的企业有不同的需求和目标，因此需要根据实际情况来确定搭建大数据平台的方案和技术选择。
2. 架构设计和规划在确定需求和目标之后，企业需要进行架构设计和规划。
大数据管理平台
大数据管理平台引言随着互联网和移动技术的迅猛发展，各个行业都面临着海量数据的处理和管理问题。
传统的数据管理技术已经无法满足大数据时代的需求，因此大数据管理平台应运而生。
本文将介绍大数据管理平台的定义、特点、功能以及未来发展趋势。
定义大数据管理平台是指用于收集、存储、处理和分析大规模数据的软件和硬件系统。
它可以有效地管理和处理海量数据，为用户提供可靠、高效的数据管理服务。
大数据管理平台通常由多个组件组成，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。
特点大数据管理平台具有以下特点：1.数据规模庞大：大数据管理平台可以同时处理和管理海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2.高可扩展性：大数据管理平台可以根据需求进行横向或纵向的扩展，以应对不断增长的数据量和用户需求。
3.高性能：大数据管理平台采用分布式计算和并行处理等技术，可以实现高速的数据处理和分析。
4.高可靠性：大数据管理平台采用冗余存储和容错技术，确保数据的安全性和可靠性。
5.多样化数据类型支持：大数据管理平台可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
功能大数据管理平台通常具备以下功能：1.数据采集：大数据管理平台可以从各种数据源中采集数据，并对数据进行清洗和预处理。
2.数据存储：大数据管理平台可以将数据存储到分布式文件系统或数据库中，以便后续的数据处理和分析。
3.数据处理：大数据管理平台可以对数据进行多种处理操作，包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等。
4.数据分析：大数据管理平台可以通过各种算法和模型对数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识。
5.数据可视化：大数据管理平台可以将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
未来发展趋势随着大数据时代的到来，大数据管理平台将继续发展和演进。
以下是大数据管理平台的未来发展趋势：1.AI与大数据的融合：人工智能技术将与大数据管理平台相结合，实现更智能化的数据管理和分析。
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大数据时代应运而生的智能运维管理平台
序言：信息化建设至今，网络运维管理已经上升到一个全新的阶段，不仅仅局限于对服务器、设备的管理，更需要从设备到链路、从机房环境到应用服务直至网络全局的管理，智能运维大数据应运而生。
随着网络功能体系的完善与业务系统的不断增加，经常会出现业务系统运行太缓慢或影响工作效率，究竟是系统、操作、网络、服务器还是应用系统导致的问题呢，这个黑匣子里的数据、流向和峰值是否可以一目了然？而网络出现故障时，运维人员只能各个环节逐一排查，繁琐且耗时，且不符大数据时代的智能化趋势。
以上场景，国产运维厂商豪越创始人汪兆伟建议，可以引进一套智能运维大数据管理平台，帮助运维人员方便快捷地进行分析和管理，实时监控网络及设备性能，及时预警告警，在线查询数据报表，全面保障网络系统的稳定运行。
智能运维大数据平台，至少需要满以下基本指标：
指标1：数据采集能力和设备兼容性
对于SNMP的支持程度可以体现平台的技术优良性，应支持市面上绝大多数设备的采集监控需求，无论面对怎样的网络环境，都能快速获取设备性能参数，进而有效管理；否则若数据采集都无法实现，管理就更无从下手。
指标2：故障及时告警及面板图可操作
当网络系统发生故障时，需第一时间发出告警，并通过性能分析发现当前异常设备，进而关联设备的物理拓扑图，并在物理拓扑图上确定其告警的重要等级；可直接对设备面板图进行操作，节省处理故障时间。
指标3：统一管理、智能运维
将所有网络管理要素纳入统一平台进行管理，可进行网络架构、设备、性能及应用的智能关联管理，避免出现分离、孤立的信息，帮助运维人员迅速定位问题根源。
目前以豪越HYDO为代表的智能运维大数据平台，采用国际工业标准，遵循IETF RFC 规范与被管对象进行标准化的、开放化的通信管理。
●64位体系架构
采用主流的64 位CPU 架构，软件按照64 位操作系统特性进行专门设计，充分满足当前IT 环境需求。
例如，网口流量数据指标采集支持64 位、存储，避免32位计数形式下，短时间内出现边界溢出的情况。
CPU 采用64 位架构时，操作系统可以直接管理更大的内存。
进程地址空间更大，应用程序在进行大量数据采集，数据加工分析时，不会出现32 位计算时常见的内存空间不足情况。
●采用Linux操作系统
采用工业界稳定的Linux 操作系统，相比Windows 操作系统具备高安全性、高稳定性、高性能、少病毒、少漏洞等特点，充分满足网管系统长时间连续性监控管理需求。
●统一门户管理
统一门户（Portal）是一种Web应用，通常用来提供个性化、单点登录、聚集
各个信息源的内容，并作为信息系统表现层的宿主。
聚集是指将来自各个信息源的内容集成到一个web页面里的活动。
●拓扑发现算法
被管对象无需是同一厂家的设备，各类厂家的各类设备只要在网络中存在真实连接关系，IT运维管理系统均能利用自身先进的拓扑发现算法，采集发现网络的设备并自动计算生成完整的拓扑图。
●设备真实面板技术
采用先进的矢量技术，将被管设备的物理面板界面展示给运维人员。
设备接口信息、告警信息均可图形化展示，方便运维人员直接定位设备相关的接口、位置、机柜、机房等位置属性信息。
●实现对IT资源的整体监控
实现对信息中心核心网络设备的IT基础设施的统一管理，使IT管理更加规范、明确、清晰、有序、高效、安全，实现基础设施的结构清晰、层次简单、统一开放、互联可靠以及灵活扩展，使IT系统能够真正辅助管理者进行科学决策、在线控制和规划预测。
大数据时代，智能运维大数据平台开创性实现了大规模数据中心的统一集中管理、实时监控、安全高效运行和自动化运维，涵盖动力环境、IT基础设施、IT硬件、软件、业务系统、云服务等，可实现多类型指标的精准管理和可视化呈现；具有故障自愈功能，协助运维人员开启全天候无人值守模式；开创移动运维解决方案，大幅降低运维成本,并基于大数据平台的分析与挖掘，构建Al平台助力用户实现智能化运维。
目前，国内新生代的智能运维平台在技术架构、监控能力、报警机制、高并发处理能力、扩展能力等五大层面均实现重磅升级，在处理运维管理工作时感知更敏锐，效率更高，极大提升了机房运维管理的智能化水平。