揭秘数据中心可视化管理 让IT可视
2.5D 组态界面呈现：智慧园区、数据中心、SMT 生产线、汽车制造
2.5D组态界面呈现：智慧园区、数据中心、SMT生产线■汽车制造在阅读文章之前，大家可以思考下2.5D设计属于哪种界定？2.5D是通过二维的元素来呈现出三维的效果。
其实在国外并没有2.5D这样的称呼，标准说法是Isometric风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为2.5D。
2.5D的学术名是轴测插画或轴测插图，轴测插图的意思顾名思义，是一种单面投影图，在一个投影面上能同时反映出物体三个坐标面的形状，并接近于人们的视觉习惯，形象、逼真，富有立体感。
也就是说用二维的制作方式画出物体的三个面，富有立体感。
但轴测插画需要找透视面，对设计师的空间想象能力要求很高，在制作的时候的难度和时间成本因图形的复杂程度而定有些会高于三维的工作量。
图扑软件将2.5D图形技术与数据可视化相结合，可帮助解决智慧工业、智慧园区、智慧机房、智慧能源等各领域应用开发成本高、周期长、体验差的问题。
应用图扑软件（Hightopo）自主研发的HT产品上的Web组态，结合 2.5D轻量化设计形式，对智慧园区、智慧机房、智慧SMT生产线、智慧汽车生产线领域进行多业务运作流程透明化监控。
图扑丰富的图形组件和界面设计，将枯燥繁琐的数据进行图形化、场景化，更加直观的将各图表数据形成鲜明比对。
智慧园区园区作为城市在区域范围内的缩影，聚集着产业、人力、创新、功能等各类资源要素。
图扑软件基于新一代信息通信技术，在园区管控界面中集成建筑、能效、停车场、施工、能源，横向打通各子业务系统，实现园区控制、感知、监测、分析一体化。
运用数据驱动形式让新型组态得以使用2.5D等多形式实现多样化展示，实现与现实场景中相符的空间分布效果。
可设置昼夜两种场景随意切换，整体设计以写实风格为主基调。
针对当下园区实行的“源网荷储”一体化运营形式，本案例以数据为核心生产要素, 将接入测点后监测到发、用、储电类的实时数据，予以流程可视化动画效果以及图表数据载入融合形式直观呈现。
云计算平台中的数据可视化与分析技术研究
云计算平台中的数据可视化与分析技术研究云计算平台在当今信息时代发挥着越来越重要的作用，成为企业信息化建设的重要基础。
随着数据规模的不断增长，如何高效地管理和分析这些海量数据成为了摆在企业面前的一个新挑战。
数据可视化与分析技术作为云计算平台中不可或缺的一环，为企业提供了直观、易懂的数据展示方式，帮助企业更好地理解数据并进行决策。
一、云计算平台的发展云计算平台作为一种新型的计算模式，通过将计算资源以一种服务的形式提供给用户，实现了计算资源的共享和可扩展性，极大地降低了企业的IT成本。
目前市场上主流的云计算平台包括亚马逊的AWS、微软的Azure、谷歌的GCP等，它们提供了各种基础设施和服务，让企业能够快速部署和扩展应用。
二、数据可视化技术在云计算平台中的应用数据可视化技术通过图形化的方式展示数据，帮助用户更直观地理解和分析数据。
在云计算平台中，数据可视化技术可以将海量的数据通过仪表盘、图表等形式展示出来，用户可以通过可视化的方式快速了解数据的变化趋势、关联关系等。
而且，数据可视化技术还能让用户自定义展示方式，根据自己的需求进行数据筛选和展示，提高数据的可理解性和实时性。
三、数据分析技术在云计算平台中的发展除了数据可视化技术外，数据分析技术在云计算平台中也扮演着重要的角色。
数据分析技术通过数据挖掘、机器学习等方法，帮助用户从海量数据中挖掘出有用的信息和规律。
在云计算平台中，通过数据分析技术可以实现更高效的数据处理和分析，为企业提供更深入的数据洞察和决策支持。
四、云计算平台中数据可视化与分析技术的挑战尽管数据可视化与分析技术在云计算平台中有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。
首先是数据安全和隐私保护的问题，随着数据泄露和数据滥用的风险不断增加，如何确保数据在可视化和分析过程中得到充分的保护成为了一个重要问题。
其次是数据质量和数据一致性的问题，由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，如何确保数据可视化和分析结果的准确性和一致性也是一个亟待解决的问题。
数据中心3D可视化机房管理
数据中心3D可视化机房管理作者：陈永青史晨超来源：《中国金融电脑》 2018年第1期商业银行数据中心的IT 资产日益增长，不同品牌和功能的设备众多，特别是建立“两地三中心”的基础架构后，传统的管理模式中通过多个系统、多张表格查询信息资产的方式无法直观展示资源关系已逐渐导致运维效率低等问题。
3D 可视化机房管理采用创新的三维互动和VR 技术，在统一视图中实现信息资产和机房管理的可视化。
该系统既可以与各种资产配置管理数据库（如RMIS、CMDB）对接，也可以导入各类信息资产台账表格直接生成动态模型，提供可视化的信息分级浏览和高级信息搜索功能，让原来呆板的IT 资产和配置数据变得灵活易用，大幅提升了资产数据的可靠性、实用性和使用效率。
一、传统机房管理模式面临的问题为了有效保障基础设施的稳定运行，工商银行数据中心针对各类管理对象引入了IT 管理工具，取得了良好的监控效果。
但在实际管理过程中，由于缺乏统一视图对“两地三中心”的机房布局和IT 设备资产进行直观展示，监控平台难以充分发挥对日常工作的支撑作用，在日常运维工作中面临以下主要问题。
1. 管理工具分散目前，数据中心设备管理、网络维护、系统管理、应用维护等运维系统分散孤立，缺乏整合，无法提供统一的界面管理视图且沟通协调成本较高。
2. 技术领域缺乏关联分析手段管理过程中不能直观展示跨技术领域的关联关系，缺乏从业务应用至IT 基础设施的统一管理视图，当系统局部点出现故障时，影响范围和故障根源定位需各部门联合协调才可判定。
3. 缺乏可视化资产管理手段以传统静态报表的方式管理资产数据造成数据联动性和可视性差，不易进行设备定位、整体资源分布及使用情况等方面的管理。
系统建设仍停留在数据统计和传统的表格维护层面，内容无法直观理解，缺乏动态化的比对和有效的可视化分析手段。
4. 部分管理数据依靠人工线下维护目前，数据中心运维数据维护仍需要多个系统、多个Excel 表格，而且机房建设依靠分散的平面图纸记录，这就造成整体管理分散，缺乏规范有序的视图标准，找寻上下游基础数据费时耗力。
3D可视化助力数据中心提质增效
3D可视化助力数据中心提质增效数据中心是用来集中管理(存储，计算，交换)数据的地方。
内部主要用于放置计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等，这些关键设备是数据中心的核心、企业的大脑。
其存在是为了全面、集中、主动、有效地管理和优化IT基础架构，实现信息系统高水平的可管理性、可用性、可靠性和可扩展性，保障业务的顺畅运行和服务的及时提供。
目前，数据中心行业应用广泛，上下游产业链条完整。
我国重点发展的各大新兴产业，如人工智能、远程医疗、工业互联网等，均需要以数据中心作为产业支撑。
据报道称：10月27日，上海市人民政府办公厅发布《上海市全面推进城市数字化转型“十四五”规划》。
规划提出，打造高端低碳算力集群。
建设超大型数据中心、大中型数据中心和边缘数据中心组合的高性能协同计算生态。
推动数据中心存算一体集约化布局，加快打造全国一体化大数据中心体系的上海枢纽节点。
实施计算增效计划，构建高性能计算体系，构建人工智能加速器体系，推动建设内容、网络、存储、计算四位一体的边缘计算资源池。
打造全球数据中心，面向国际数据流通提供公共服务。
IDC是国家“新基建”战略的重要信息化基础设施，为有效带动5G、人工智能、物联网、云计算、大数据全产业链发展。
在政策的推动下，数据中心产业逐渐实现规模化、集中化、绿色化、布局合理化的趋势。
Hightopo 在数据中心三维可视化中，摒弃传统的图表方式，自主研发了基于HTML5的2D、3D图形渲染引擎HTforWeb，为Web可视化提供了丰富的展示形式和效果。
通过专业的开发与设计团队，将2D与3D有机的融合在一起，保证设计效果的完整呈现，达到所见即所得的效果。
实现对数据中心的众多子系统集中调配管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。
也可为各种不同业务诉求增长提供了灵活的解决方案。
为了满足数据中心日益增长的需求，图扑开发了一款机房快速实施工具，通过工具可快速便捷地搭建出机房三维场景，近年来我们也为客户在全国各地实施部署上线了众多数据中心可视化项目。
数据中心可视化介绍
– 降低和消除各个IT部门之间的信息壁垒 – 提升决策质量和决策速度
• 卓越运营
– 提高资源利用率 – 缩短响应时间 – 降低使用多种管理工具的复杂度 – 提升运营效率 – 加速排障过程 – 提高可用性
易解 易见
易控
uinnova
数据中心管理的基本问题
它们的运行状态如何？
uinnova
可视化技术的广泛应用
计算机可视化技术已经被广泛应用在众多领域，正在改变人类生活的方方面面。 可视化符合人类天性，让人类与新技术世界以人类的方式互动（而非以机器的方式）！ 。
制造
建筑
地理
医疗 军事 娱乐
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可视化的价值
效率
简明精炼的 图形能帮助 受众迅速理 解大量数据
洞察力
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位置分布可视化
• 实现Google Earth式的地球全景展示， 以直观互动的3D可视化交互技术，层 次化递进地各层级网点机构位置信息 – 在全球地图全景展示，全球各国 国家级网点机构位置信息。 – 在中国地图全景展示，中国境内 各省级网点机构位置信息。 – 在省级地图全景展示，本省内各 地市级网点机构信息。
CMDB、资管系统或台帐表
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优锘IT可视化产品
uITV IT架构管理可视化模块
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IT架构管理可视化
• IT架构端到端可视化
– 从业务交易到应用、软件、数据库、 系统、主机、网络的全面可视化
• CMDB无缝整合
– 与CMDB系统无缝整合，为CMDB系 统提供强大的可视化能力
•
• ActiveMQ
•
• Socket
• ODBC/JDBC
浅析大数据时代下数据可视化技术
摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。
在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。
所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。
关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。
所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。
信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。
一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。
而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。
从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。
可视化 (Visualization) 技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
浅谈IDC机房数据可视化设备管理系统
浅谈IDC机房数据可视化设备管理系统
IDC机房数据可视化设备管理系统有设备、环境、安全等对象的可视化功能，通过三维图像展现运行状态，通过视频监控获知实时情况，通过联动控制可启停设备，大大提高现场应急处置能力，加强管理效果，打造无人值守模式。
一、IDC机房数据可视化设备管理功能
动力监测：机房基于动力系统才能运行，为保障动力的安全，要监测配电柜、列头柜、PDU、UPS电源、蓄电池组等供配电设备。
环境测控：运行环境的稳定性，决定机房运转是否正常，通常要监测温湿度、漏水、风机、烟雾、空调、粉尘等环境内容。
安全管理：防盗窃、防火灾都是依靠安全监控而实现，而该类型的功能有入侵感应、视频监控、门禁系统、烟雾探测等功能。
网络设备：服务器、交换机、路由器、防火墙等网络设备的监测功能，提升网络设备的管理质量。
二、系统的优点是什么？
1、快速采集：迅速对不同的监控设备进行参数采集，保障采集数据的精确度、即时性。
2、误报过滤：自动过滤误报，避免错误的告警出现。
3、故障警报：系统自动根据不同设备的告警，自动通知到对应的值班人员。
4、远程管理：在远方任意浏览器上，都能管理系统，十分方便。
5、现场可视：视频图像+三维展示，实现设备、环境等方面的可视化。
6、低耗高能：低能耗、高性能，节约环保、运行高效、稳定。
7、支持组网：可与多个机房进行集中组网管理，统一运维效果更好。
IDC机房数据可视化设备管理系统的灵活性很高，能实现单一监控功能，亦可实现多个监控功能，可单独组网，亦可联合组网，满足电网、军事、政府、银行、学校等行业项目的需求，能实现高质量的机房监控成效。
可视化数据中心软件的技术方案
可视化数据中心软件的技术方案可视化数据中心软件是一种基于可视化工具和大数据技术的软件系统，它可以将数据信息可视化展示，帮助用户有效地分析和管理数据。
本篇文章将深入探讨可视化数据中心软件的技术方案。
一、系统架构可视化数据中心软件的系统架构可以分为四层：数据采集层、数据处理层、数据展示层和用户界面层。
数据采集层主要负责对各种数据进行实时采集和处理；数据处理层则对采集到的数据进行处理和存储；数据展示层主要负责数据的可视化呈现，以及用户对数据的交互操作；用户界面层则提供用户友好的界面进行数据的操作和管理。
二、数据采集技术在可视化数据中心软件中，数据采集是一个重要的过程，它保证了数据的准确性和实时性。
数据采集技术包括有数据传输协议、数据传输接口和数据的传输方式等。
其中，数据传输协议可以采用HTTP、FTP、MQTT和AMQP等协议，数据传输接口可以使用JDBC、ODBC和API等标准接口，数据的传输方式可以是实时传输和批量传输。
三、数据处理技术数据处理是可视化数据中心软件中的核心环节，它对采集到的数据进行分类整理、筛选和聚合等操作，以便后续数据的处理和分析。
常用的数据处理技术包括ETL、MapReduce、数据挖掘和机器学习等。
其中，ETL（Extract-Transform-Load）是一种数据转换技术，可以对不同来源的数据进行抽取、转换和加载；MapReduce则是一种大数据处理技术，可以对数据集进行并行化处理；数据挖掘可以通过算法进行数据的分类、聚类、关联规则挖掘等操作；机器学习则是一种模式识别的技术，可以通过训练数据来预测未来的数据变化。
四、数据展示技术数据展示是可视化数据中心软件的重要功能，通过数据的可视化呈现，帮助用户更好地理解和分析数据。
数据展示技术包括数据可视化图表、热力图、地图可视化和虚拟现实展示等。
数据可视化图表可以采用常用的柱状图、折线图、散点图等进行展示；热力图可以通过颜色的变化来展示数据的变化趋势；地图可视化可以使用地理信息系统技术，展示地理位置的相关数据；虚拟现实展示则可以通过AR和VR技术进行展示。
数据中心3D可视化机房管理
计算机与网络随着科学技术和经济的发展，数据成为社会中的重要资源。
数据中心3D可视化机房在三维互动和VR技术的支持下取得了较大发展。
然而在大数据时代，数据中心3D可视化机房必须进一步加强管理,以确保其功能的充分发挥。
本文从当下传统机房管理模式存在的问题出发，进一步探讨了数据中心3D可视化机房管理系统的建立，以期提高其管理水平，实现更好的发展。
数据中心不仅只包括计算机系统和相应的设备,还是数据通信连接和环境控制、监控设备和安全装置的集合。
数据中心3D可视化机房管理系统通过其虚拟仿真技术可以对环境进行3D可视化的展示，给机房的管理人员更加直观、更加高效真实的体验，可以根据需求调整各种角度,调整各种场景,为使用者统筹规划和决策提供一个良好的环境。
传统的机房管理模式中存在的问题管理工具缺乏整体性现如今，数据中心的管理工具如动力环境监控、设备管理和网络维护等系统并没有形成一个完整的体系,无法整合所有工具来提供统一的、全覆盖式的管理,这样分散的管理模式导致了效率低下和成本高昂，所有建立一个整体性的管理工具系统是必要的。
技术领域分析水平欠缺由于各部门缺乏独立的分析解决问题能力，在系统的某一部分出现问题时，缺乏快速精准定位找出故障的能力，需要通过联合应用、主机、数据库、网络和安全等多个层面的技术部门,根据故障的现象和影响范围找出故障并修复。
资产管理手段没有实现可视化管理资产数据是一项重要的工作,传统方式是利用静态的报表,这种方式不能满足现在大数据的需求,数据之间存在着较强的相关性,而且传统数据的可视性较差,设备的定易椿杰广东电网有限责任公司东莞供电局这些问题的存在导致了信息数据运用不到位,使数据分析工作的效率低下。
必须构建现代化的数据中心3D可视化机房展示系统,在统一的平台和视图下对园区的环境和机房的布局以及相关信息进行全方位的显示。
在可视化的界面下实现动态的展示，查询数据中心各园区的组织形式、资产品类以及系统的信息和应用，可以保证机房各部位情况被实时的反应。
数据可视化技术的原理及应用场景
数据可视化技术的原理及应用场景随着互联网和物联网的迅速发展，一大批数据一秒钟就会湧入人们眼前。
因此，数据的快速处理和准确表达成为一项重要的需求。
而数据可视化技术就能够将庞杂的数据信息转变成直观、易懂的图形形式，这是其应用的最基本的场景。
本文将探讨数据可视化技术的原理和当前主流应用场景。
一、数据可视化技术的原理数据可视化技术是将数据以图形、表格等形式显示出来，让用户能够更加直观地了解数据信息，以及为数据分析和数据挖掘提供一种方法。
数据可视化技术可以分为三个阶段，分别是数据获取、数据处理和数据输出。
1. 数据获取数据获取是数据可视化技术的第一步，它涉及到数据的收集、整理、清洗和存储等过程。
数据获取的目的是为了获取全面的数据源，让数据在可视化的过程中更加准确地表达出真实情况。
高效地数据获取所需的技术包括Web爬虫、SQL语句等。
2. 数据处理在数据获取之后，需要对数据进行处理，以便更好地呈现数据。
数据处理包括数据变换、分类、简化等过程。
其中，最重要的是数据变换和数据分类，通过这种方式，可以将混杂的数据聚合，得到更直观、更准确和更有针对性的信息。
3. 数据输出将数据处理后的结果输出成各种图形、表格、报表等，呈现给用户，让用户更加直观地了解数据。
数据可视化的输出形式可以有很多种，例如柱状图、折线图、散点图、热力图等。
二、数据可视化技术的应用场景数据可视化技术的应用场景十分广阔。
在互联网、社交网络、医疗、金融等行业都有着相应的应用场景。
现在我们来看具体的几个应用场景。
1. 数据分析在企业、政府等领域，需要对大量数据进行分析，以获取更加准确的信息。
数据可视化技术能够将数据展示在用户面前，帮助用户更好地理解数据并做出更切合实际的决策。
2. 金融在金融领域，数据可视化技术被广泛应用。
例如，用图表显示巨额负债、资产变化等，供投资者参考。
此外，通过数据可视化技术，用户能够直观地看到股票价格趋势、热门股票和潜在危机领域等。
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揭秘数据中心可视化管理让IT可视
可视化技术最早运用于计算机科学中，并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(VisualizationinScientificComputing)。
科学计算可视化能够把科学数据，包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前，使他们能够观察、模拟和计算。
物联网、云计算、大数据等技术的发展和普及正把我们带入“万物均互联，一切皆数据”的新时代，人类传统的认知方式和管理手段面临变革，而在数据中心管理中运用数据可视化技术，让IT可视，已得到了成功应用，并被众多行业用户所认可。
为什么数据中心需要可视化?怎样才是真正意义上的数据中心可视化管理?如何实现让IT可视?下面让笔者亲自体验并为大家揭秘。
为什么数据中心需要可视化?
数据中心是物联网、云计算和大数据技术的交汇点，它是物联网的高密区，云计算的核心，大数据的存储和处理器，也是今天世界上最为复杂的系统之一。
数据中心里的设备数量众多，种类庞杂，过多的数据等于没有数据;复杂庞大的数据中心需要多个系统共同进行管理，分离的展示和操作界面破坏了掌控力;管理系统界面单调，互动性差，影响信息传递和操作效率，降低决策和响应速度。
数据中心可视化，可以让我们实现端到端的IT可视性，提高IT治理和管理水平，最终实现对数据中心卓越的运营，包括提高资源利用率，缩短响应时间，降低使用多种管理工具的复杂度，提升运营效率，加速排障过程，提高可用性等。
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