统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案概述
核心功能
一体化管理、智能监控、预警预 测、快速响应。
技术路线
基于云计算、大数据、AI和微服务 架构，整合各类政务资源，实现统 一监控、统一管理和统一服务。
价值体现
提高运维效率30%以上，降低故障 处理时间50%以上，确保政务服务 的高可用性和连续性。
01
02
03
04
智能化运维
通过自动化监控、诊断和排错 ，提高运维效率。
数据驱动决策
基于数据分析结果，为决策提 供科学依据。
统一管理平台
整合数字政务系统资源，实现 统一管理和调度。
高可用性和稳定性
确保数字政务系统连续、稳定 运行。
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关键技术实现
大数据处理技术
数据采集
01
通过数据采集技术，从各个业务系统、网络设备、安全设备等
主要功能模块
监控管理模块
实时监控数字政务系统的运行状态，包括硬 件设备、操作系统、应用软件等。
运维管理模块
提供配置管理、权限管理、日志管理等功能 。
故障诊断与排除模块
自动诊断和定位故障，提供故障排除建议。
数据分析与可视化模块
对数字政务系统运行数据进行挖掘和分析， 提供可视化报表和图表。
平台优势与特点
高平台的灵活性和可维护性。
平台优化与升级
用户体验优化
通过改进用户界面和操作流程，提升用户体验 ，降低使用门槛。
安全性增强
加强平台的安全防护措施，提高数据传输和存 储的安全性。
自动化运维
提升平台的自动化运维水平，减轻运维人员的工作负担。
未来发展方向
01
跨部门协同
推动数字政务一体化智能运维平 台在各部门间的协同应用，实现 跨部门的数据共享和业务联动。
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智能运维管理平台解决方案 (5)
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案引言随着云计算、大数据和人工智能的快速发展，运维管理也需要更高效、智能的方式进行。
为了满足企业对运维管理的需求，我们提出了一种统一运维大数据分析平台的建设方案，旨在打造一体化的智能运维管理平台，提供全面、准确的数据分析和决策支持。
背景在传统的运维管理过程中，往往需要手动收集、整理和分析大量的数据，这不仅费时费力，而且容易出现数据错误和遗漏。
而且，面对不断增长的数据量和复杂性，传统的运维管理方法已经无法满足企业快速发展的需求。
因此，建设一体化智能运维管理平台成为了企业迫切需要解决的问题。
目标本方案的目标是建设一个统一的运维大数据分析平台，实现以下目标： - 提供全面、准确的数据分析和决策支持； - 加速运维管理的自动化程度，降低人工成本； - 提升运维效率和质量； - 提供智能化的故障诊断和预测功能； - 建立统一的运维数据仓库，方便数据的存储和管理。
方案1. 数据采集建设统一运维大数据分析平台的第一步是进行数据采集。
通过与各个运维系统和设备进行对接，采集各种运维数据，包括但不限于：设备运行状态、日志信息、性能数据等。
同时，还可以结合外部数据源，如天气数据、市场数据等，以获取更全面的信息。
2. 数据存储和管理对采集到的数据进行存储和管理是统一运维大数据分析平台的核心。
建议采用大数据存储和计算平台，如Hadoop和Spark等，以满足数据量大、性能要求高的特点。
同时，还需要建立统一的数据仓库，以方便数据的管理和查询。
3. 数据清洗和处理在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和处理。
这一步可以通过编写数据处理的算法和脚本来实现，以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据分析和决策支持建设一体化智能运维管理平台的核心是数据分析和决策支持功能。
通过对采集到的数据进行分析和挖掘，可以获得各种有价值的信息，如设备运行状况、故障原因、预测性维护等。
智慧运维水利行业运维管理平台解决方案
智慧运维可以实现远程监控、预 测性维护、自动化巡检等功能， 提高运维效率和管理水平，降低 运维成本。
项目目标与预期成果
项目目标
构建智慧运维水利行业运维管理平台，实现水利设施的智能化、精细化管理， 提高运维效率和管理水平。
预期成果
通过项目实施，预计将实现以下成果：降低运维成本、提高运维效率、延长设 备使用寿命、提高水利设施的安全性和稳定性。同时，项目还将为水利行业的 数字化转型和智能化升级提供有力支持。
改进方向
根据用户反馈和市场需求，持续改进产 品功能和性能，提高用户体验和满意度 。
VS
目标设定
设定明确的改进目标，如降低故障率、提 高运行效率等，确保改进工作有的放矢。
06
总结回顾与未来展望
项目成果总结回顾
成功构建智慧运维水利行业运维管理平台， 实现水利设施智能化监控
通过数据分析，为水利设施运维提供科学决 策支持
远程监控与管理
通过云平台实现远程监控和管理，随时随地掌握设备运行情况， 及时发现并解决问题。
故障诊断与预警机制构建
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故障诊断算法
运用先进的故障诊断算法，对采集的设备数据进 行分析处理，准确判断设备故障类型及原因。
预警机制设定
根据设备运行情况和历史数据，设定合理的预警 阈值，当数据超过预设范围时自动触发预警。
线下推广
通过行业展会、研讨会、技术交流会 等活动进行线下推广，与潜在用户建 立联系。
用户反馈收集机制建立
反馈渠道设置
设立专门的用户反馈渠道，如客服电话、邮箱等，方便用户 及时反馈问题。
反馈信息处理
建立用户反馈信息处理流程，对收集到的反馈信息进行分类 、整理和分析，及时发现问题并改进。
智慧运维管理平台建设方案
智慧运维管理平台建设方案智慧运维管理平台是指基于人工智能、物联网、大数据等技术，通过对各种设备、系统和网络进行全面、实时的数据采集、分析和管理，从而提高设备可靠性和效率，降低运维成本的一种管理方式。
建设一个智慧运维管理平台需要以下步骤：一、需求分析1.明确目标：根据公司的业务、发展规划、运维管理现状和问题，明确智能运维平台的目标和意义。
2.需求调研：通过调研运维管理人员和用户的需求，深入了解运维流程、问题和瓶颈，并分析企业信息化现状，为平台需求的确认和预测提供依据。
二、平台架构设计1.技术选型：根据需求分析，确定人工智能、物联网、大数据等所需技术，并选择相应的开发平台和工具。
2.平台架构图：根据所需的功能和特性，设计整个智慧运维管理平台的结构，包括前端、后端、数据中心、模型库、算法库等模块。
三、平台开发与实现1.前端开发：采用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术，开发用户登录界面、数据展示、操作界面等前端页面。
2.后端开发：采用Java、Python等后端开发语言，基于所选的开发平台和框架，开发管理系统、数据采集、运行监测和故障诊断等后端功能。
3.数据处理：采用大数据技术，对采集到的数据进行清洗、处理和分析，形成可视化数据统计报表，并用于后续的预测和决策支持。
4.智能模型开发：基于采集到的设备数据和监测数据，开发各类智能模型，并针对不同的运维场景进行测试和调试。
5.平台实现：完成平台各类业务和功能的需求，实现各类业务场景。
四、测试与上线测试：进行各类测试，包括单元测试、集成测试、应用测试和性能测试等，发现问题并及时匹配解决。
上线：进行产品的打包、部署、及配置，同时开通相应的用户权限，为开启智慧运维管理平台的使用做好最后的准备。
五、数据管理及维护1.数据管理：根据数据管理手册，对接收、存储、处理、分发、删除等数据全命周期进行管理，保证数据的安全和完整性。
2.故障维护：通过持续监测和预警，对平台可能出现的故障进行及时的排查和维护，保证系统的稳定运行。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⼀体化智能运维管理平台解决⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⽬录第1章.⽅案概述 (4)1.1.项⽬背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设⽬标 (6)1.3.1.建⽴统⼀运维门户 (7)1.3.2.建⽴IT异构资源的全⾯集中化管理 (7)1.3.3.建⽴全⾯准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建⽴符合最佳实践的服务流程管理 (8)1.3.5.建⽴IT资源全⾯直观的可视化管理 (8)第2章.解决⽅案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实⽤性和模块化原则 (10)2.1.2.⼀致性和开放性原则 (10)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (11)2.2.1.⽤户安全机制 (11)2.2.2.SSO统⼀认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设⽅法 (12)2.3.1.体系架构 (12)2.3.2.功能架构 (15)2.3.3.技术架构 (16)2.3.4.部署架构 (17)第3章.功能概述 (18)3.1.运维监控系统 (18)3.1.1.统⼀运维管理 (18)3.1.2.资源监控管理 (22)3.1.3.拓扑管理 (41)3.1.4.IP地址管理 (52)3.1.5.告警管理 (55)3.1.6.业务管理 (59)3.2.3D机房管理 (63)3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展⽰ (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78)3.2.8.⾃定义动画 (79)3.2.9.交互式演⽰汇报 (79) 3.3.配置⽂件管理 (80)3.3.1.巡检管理 (81)3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87)3.3.4.供应商管理 (87)3.3.5.配置建模管理 (88)3.3.6.空间资源管理 (90)3.3.7.配置项导⼊ (92)3.3.8.配置项管理 (93)3.3.9.配置项视图 (96)3.4.运维流程管理系统 (98)3.4.1.服务台 (98)3.4.2.服务设计 (105)3.4.3.服务产品设计向导 (106)3.4.4.服务流程管理 (123)3.4.5.服务量化管理 (154)3.4.6.值班管理 (170)3.4.7.任务管理 (175)3.4.8.公告管理 (176)3.4.9.移动终端运维 (177)3.4.10.报表统计分析 (179)3.4.11.第三⽅接⼝ (184)3.4.12.运维知识库系统 (185)3.5.统⼀运维⼤数据管理分析系统 (191)3.5.1.统⼀运维⼤数据基础系统 (191)3.5.2.统⼀运维数据分类管理 (191)3.5.3.运维⼤数据检索与展现 (196)3.5.4.海量⽇志⽂件分析 (200)3.5.5.指标动态基线预测 (204)3.5.6.运维⽀撑能⼒评估 (206)第1章.⽅案概述1.1.项⽬背景长沙市轨道交通集团有限公司（以下简称轨道集团）于2006年6⽉根据长政办函〔2006〕79号⽂件筹建成⽴。
智慧运维解决方案
2.实现对信息系统运行状态的实时监控，确保系统稳定可靠运行。
3.提升运维团队的管理水平，提高服务质量。
4.降低运维成本，提高企业经济效益。
三、解决方案
1.构建运维管理平台
（1）采用先进的技术架构，构建一套具有高度可扩展性、灵活性和易用性的运维管理平台。
（2）实现运维资源的统一管理，包括人员、设备、软件、知识库等。
四、实施步骤
1.项目立项与筹备
-成立项目组，明确项目目标、范围、预算等。
-开展需求调研，了解现有运维痛点、需求。
2.方案设计与评审
-根据需求，设计智慧运维解决方案。
-组织专家评审，确保方案的科学性和可行性。
3.系统开发与测试
-按照设计方案，开发运维管理平台。
-开展系统测试，确保功能完善、性能稳定。
4.部署与试运行
-制定完善的运维安全管理制度，确保运维操作合规。
-实施严格的权限管理，遵循最小权限原则。
-开展运维操作审计，确保操作可追溯。
-定期进行安全培训，提高运维人员安全意识。
5.优化运维服务流程
-规范化运维服务流程，明确各环节职责和标准。
-提供多渠道服务支持，如在线客服、远程协助等。
-建立服务满意度评价体系，持续改进运维服务质量。
四、实施步骤
1.项目立项：明确项目目标、范围、预算等，成立项目组。
2.需求调研：深入了解企业运维现状，收集用户需求。
3.方案设计：根据需求，设计智慧运维解决方案。
4.系统开发：按照设计方案，开发运维管理平台。
5.系统部署：在试点部门部署运维管理平台，进行试运行。
6.培训和推广：对运维人员进行培训，逐步推广至全公司。
智能运维解决方案
智能运维解决方案第1篇智能运维解决方案一、背景随着信息技术的快速发展，企业信息化建设日益成熟，IT系统已成为支撑企业业务发展的重要基石。
在此背景下，如何确保IT系统的稳定、高效运行，降低运维成本，提高运维质量，成为企业面临的重要课题。
智能运维作为解决这一问题的有效手段，通过引入人工智能、大数据等技术，为企业提供自动化、智能化的运维管理方案。
二、目标1. 提高运维效率，降低运维成本。
2. 提升IT系统稳定性，减少故障发生。
3. 提高故障处理速度，降低业务中断时间。
4. 提升运维团队技能水平，提高运维质量。
三、解决方案1. 自动化运维工具部署（1）部署自动化部署工具，实现快速、可靠的软件部署。
（2）部署自动化监控工具，实现对IT系统的实时监控，发现并预警潜在故障。
（3）部署自动化备份工具，确保重要数据的安全。
2. 故障自愈（1）搭建故障自愈平台，实现对常见故障的自动修复。
（2）制定故障自愈策略，提高故障处理速度。
（3）对故障自愈效果进行评估，不断优化自愈策略。
3. 智能分析（1）收集并分析运维数据，发现系统运行中的潜在问题。
（2）利用人工智能技术，实现对故障的预测和提前干预。
（3）构建运维知识库，为运维团队提供决策支持。
4. 运维流程优化（1）梳理现有运维流程，找出存在的问题。
（2）优化运维流程，提高运维效率。
（3）制定运维管理制度，确保运维工作的规范化、标准化。
5. 培训与支持（1）定期组织运维培训，提升运维团队技能水平。
（2）提供技术支持，解决运维过程中遇到的问题。
（3）搭建运维交流平台，促进运维团队之间的经验分享。
四、实施步骤1. 项目启动：成立项目组，明确项目目标、范围、时间表等。
2. 需求分析：收集企业运维现状，分析存在的问题，确定解决方案。
3. 设计与开发：根据需求，设计并开发自动化运维工具、故障自愈平台等。
4. 部署与实施：在试点环境下部署智能运维解决方案，进行测试与优化。
5. 推广与培训：在全网范围内推广智能运维解决方案，并组织相关培训。
IMOC统一运维平台解决方案
运维管理员
海量规模、全球数据中心，
如何高效稳定运行？
IT用户
全球异构、多云环境，
如何敏捷获取高效服务？
4
SmartIT智能运营平台打造“四化”--服务自助化、交付标准化、运营可 视化、运维自动化，从运维走向运营，提升用户体验与业务效率
OTC
HEC
HIC
云
非云
服务自助化：华为IT云服务引擎，打造统一的
三十年磨一剑
IMOC统一运维平台解决方案
全球化业务高速发展，IT面临挑战加剧….
6000亿
收入
2B、2P、2C、Cloud BU
100万基站 1.4亿部手机
业务
170个国家 20多个运营中心
全球运营
15个研发中心 36个联合创新中心
全球研发
18万员工 6万伙伴 900个办公地点
全球协同
多打粮食、增加土地肥力
操作自动化插件
SmartAgent
配置 插件
系统账号 插件
监控 插件
日志 插件
…
Event规则路由引擎（SmartRoute）
Event队列及路由
Event规则编排
资源及数据通道（SmartChannel）
资源文件分发通道
资源数据通道
6
云服务，像用水用电一样方便
7
云运营— IaaS/PaaS/SaaS/业务流/用户 端到端全栈“毛细 血管级”数字化运营
正式发布
2018.10.10
2018.10.10
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愿景和使命
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织， 构建万物互联的智能世界
Bring digital to every person, home and organization for a fully connected, intelligent world
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数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP 应用
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中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
?DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
Байду номын сангаас
创新商业 模式
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据 数 ?话单XDR 据 ?性能监测 采 ?故障监测 集 ?网络资源
用户数据 ?HSS信息 ?BSS数据 ?OSS数据 ?终端
应用数据 ?内容 DPI ?Web ? Social media ?APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时 的内容智能感 知，策略执行， 连续更新
大数据2
非结构化的数据， 包括互联网日志、
web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理，事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
——Gartner公司
-2-
运营商对大数据的理解
网络数据、用户数据、应用数据的汇聚构成了我们的“大数据”。这些结构化、非结构化 的数据的处理和建模形成对用户、服务、资源、终端等对象的洞察。这些洞察与市场营销、网 络运维等业务流程的衔接将会给公司带来新的价值。
运
营 改善市场 改 运营效率
进
采集、建模和应用
MPP 数据库：适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。 Hadoop ：适合海量数据存储查询 (详单存储和查询 )、批量数据 ETL、非结构化数据分析 (日志分析、 文本分析 )等。 传统数据库：在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强，适合数据量小、高可靠、数据价值密度 高的应用。
——麦肯锡 无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂的 数据集合。
——维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效 分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理。
——美国国家标准技术研究院（NIST) 体量大、快速和多样化的信息资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以 提高发现洞察、做出决策和优化流程的能力。
大数据处理技术
OldSQL ：传统关系型数据库 NewSQL ：新型 MPP数据库，关系型数 据库 NoSQL ：泛指非关系型的数据库 Hadoop ：对大量数据进行分布式存储 和处理的软件框架
-7-
大数据三大技术比较
面对海量种类繁多的数据进行实时数据分析和离线数据分析，仅有传统的数据库技术已不适 用，需要针对不同数据场景选择不同技术手段。
-3-
中国移动数据分布
B域 O域 M域 DPI 数据域 业务平台
B域数据以客户关系、用户行为、产品信息等为主，支撑客户经营和产品营销 等
O域数据以设备数据、告警信息和性能信息等为主，支撑网络监控、网络优 化、用户投诉处理等
M域数据以财务、人力资源、供应链和办公信息等为主，支撑企业管理、企 业办公信息化等
?MPP数据库用于结构化数 据的关联分析。
?Hadoop平台软件部署于 Hadoop大数据处理集群， 实现海量非结构化数据存储 与处理以及结构化数据的垂 直汇总。
?流数据与复杂事件处理（CEP） 规则引擎平台用于对数据流进 行实时处理，实现对高速数据 流的接入与实时处理，实时探 测关键事件
数据处理层（数据存储、数据计算、数据共享）
?对内： ?客户上网数据处理、网页爬取和网页分类、分析挖掘客户上网行为 ?详单查询、上网日志查询 ?流量分析、客户视图、精准营销 ?网络运维优化
?对外： ?与航空公司合作，建立乘机客户识别模型，提供大数据挖掘、客户发展全流程大数据信 息服务，提供针对性的营销方案 ?与交通运输部、省高速公路合作，开展“基于移动大数据分析在交通行业中的应用”研 究项目 ?利用通信信令实时分析景区人流量，结合游客的行为数据挖掘，为旅游管理部门、景区 提供数据的决策参考 ?以客户授权为依据，发挥移动客户实名数据优势，为互联网金融提供客户信息验真服务 ?与外部客户合作在手机冲浪平台实施移动广告精准投放
-5-
一、大数据介绍
二、主流技术比较
三、中国移动大数据平台建设思路
-6-
大数据处理技术
大数据对传统数据处理技术体系提出挑战
大数据具备数据量大、数据类型多、数据处理速度要求高和价值密度低的特点，传统分析系统 架构（RDBMS +小型机+ 高端阵列模式）下，传统数据库无法支撑海量数据（如100TB以上，性能下降 ）、非结构化数据，现有IOE的架构无法线性扩展且成本高昂。
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智 能运维管理平台解决方案
做国内最佳、创国际一流的通信咨询设计企业
一、大数据介绍
二、主流技术比较 三、中国移动大数据平台建设思路
-1-
什么是大数据
“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的 数据集。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。
DPI数据域以上网日志、内容构成、用户轨迹、网络信令等为主，可支撑流量 经营、网络运维和增值服务等
九大业务基地：基地数据以用户信息、用户行为信息等为主，可支撑个性化 推荐、优化产品和服务等。WAP/短彩信：存储网络日志，可支撑定位网络及 终端问题。
-4-
运营商大数据运用
目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部大数据资源。但从目前的应用发展看，电信运 营商的大数据仍主要用于内部服务的，如支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析 等，对外的应用模式尚未成型，部分电信运营商开始尝试通过给第三方提供数据产品和服务， 进行数据的增值。