可视化数据中心管理平台简介
奥斯陆Oslo介绍
“Oslo” 进程服务器
WF/WCF 宿主
声明周期管理器 WF/WCF 宿主
其它宿主
WF/WCF 应用程序 应用程序负载均衡 补偿 ...
工作流服 务
XML消息和转换
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“Oslo” 进程服务器
“Oslo” 可视化编辑器
创建和运行 WF/WCF 应用程序
Visual Studio
WF/WCF 宿主
Oslo 阶段 2
仓库
Oslo 阶段 3
进程服务器 - 声明周期管理器 - BizTalk 宿主
可视化编辑器
进程服务器 - WF/WCF 宿主
42
回顾
本文针对“Oslo”的三件事:
一个包含可视化编辑器的新仓库
给予不同角色的人一个与更多的信息工作的方式
一个新版的 Windows Workflow Foundation
他们还可以更好地与其他人会话
信息之间的关系可以以可视化的方式管理
可以在不同的环境之间建立连接
9
仓库和可视化编辑器
图示
可视化编辑器
应用程序，计算机，业务流程的 信息 …
10
仓库
仓库
近距离视图
Schemas
实例
使用 “Oslo” 模式 （Schemas）语言 定义
仓库
11
仓库中有什么
一些预定义的Schema
不再使用目前的XAML和代码结合的方式
30
创建 WF/WCF 应用程序
使用 WF 工作流设计器
与“Oslo” 一并发布的 WF 将包含一个新版本的WF设 计器
提供给开发者
设计器运行在 Visual Studio 中
WF 设计器允许
电力行业大数据平台简介
管理与监控跟踪作业状态和性能报告以及趋势信息的各项指标
迁移与同步可以在多种数据库、企业应用、 主机遗留旧文件、文本、XML、 消息队列以及其它源之间，进 行数据的迁移和同步.
17
A BETTER WAY
ETL概述
数 据 源
输 出
数据库 结构化数据 其它数据
机构内部数据
社会数据
互联网数据
数据安全
数据审计
数据标准
元数据管理
主数据管理
数据质量管理
数据治理流程
元数据
基于大数据的应用体系大数据检索 大数据关联
大数据分析
大数据预测
信信 息息
数数 据据
知知识 识
应 用
3
A BETTER WAY
电力大数据概述
发电
输电
配电
售电
特性一：不可存储能源
电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。
远程输电时段地域成本论证用电调度能效评估输电建设资源预测系统
变电站覆盖区域负荷分析重点工业园区用电支撑调度 平台
统一电价及电力营销行为分 析电力巡检模型分析大型活动临时配电调度管理变电站故障及处理平台智能巡检机器人数据管理
用电量与环保关联性分析电量GDP关联分析用电区域分布引导管理
错峰用电定价指导分析异常灾害电力负载应急管理电价舆情分析
A BETTER WAY
电力大数据——城市耗电量分析
通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 的用电量情况，助力“智慧城市”应用的同时， 有效预测用电需求，协助电力相关单位应对用电 高峰期的电力调度和资源确保能力。
基于大连公交数据集的智慧公交数据可视化平台分析
• 82•本文通过由大连公交集团提供的大量的交通数据集，利用大数据技术，在集群下分析公共交通出行数据，利用基于Hadoop 平台的SLMBP 神经网络并行化算法和使用了时间序列模型和人工神经网络在线性和非线性建模的优势，完成短时交通道路的分析预测，可得到对于公交短时客流的预测和到站时间范围预测。
本文基于现有的数据平台和技术基础，进一步开发出智慧交通小程序，利用导航或电子地图等工具帮助使用者尽可能避开拥堵路段，实时预测路况，生成线路上所有公交车运动轨迹图，实时显示下一班公交到站时间和公交车上的客流量，为居民提供更加合理和多样的出行路线选择。
合理的城市公共交通出行结构是各城市交通系统的重要特征，也是解决城市交通拥堵的重中之重，它能够从侧面说明各城市在公共交通需求上具有的不同特点以及城市公共交通领域各种出行方式的功能与地位，对配置有限的城市公共交通资源起到重要作用，也是决定城市公共交通系统运行效率高低的关键因素。
城市公共交通总客运量为地面公交客运量与轨道交通客运量之和，对其研究的成果能为公共交通需求者提供更合理出行方式选择。
由于大连市目前城市公交出行率达到43%，居国内领先水平，对其公交出行方式结构的研究具有解决城市公交系统建设存在问题代表作用，将会对其他城市规划管理公交系统产生重要借鉴意义。
因此，本文通过对大连市居民公交出行方式结构的大数据分析，来说明现代化城市对公交体系需求的特点，为其他城市公交体系的发展和完善提供参考价值。
1 大连市公共交通概况分析由于车辆迅猛增长、城市道路建设相对滞后、线路位置规划不当、停车疏导管理不够严格等问题，很多城市存在着严重的道路车辆拥堵问题。
对大连市而言，机动车的增长速度远远领先于道路建设的速度，以2002年至2010年为例，大连市机动车的增长达13%，而新建和拓宽的道路的增长率仅为30%。
如今大连市内大部分的道路超负荷运行是每天的常态，尤其是早晚高峰期，城市主干路路网基本处于瘫痪状态，进出市道路一片“红色饱和”。
华为 eSight简版彩页
eSight MPLS VPN 管理组件
把网络中分散的VPN信息整合为可视化的管理对象，以图形化方式呈现在拓扑 图上，管理员可以轻松实现VPN业务的监控，故障诊断，为关键业务服务质量 和可靠性保驾护航。
eSight MPLS Tunnel管理组件
自动发现网络中已部署的MPLS TE隧道（基于RSVP TE信令的动态隧道和CR-Static 信令的静态隧道）、LDP隧道，实时监控隧道，动态呈现网络隧道运行状态的 变化，支持主备切换、旁路保护切换等多种场景，实现网络路由的可视化管 理。
Juile 深圳
Rom 纽约
AR
Ann 上海
深圳
Amy 上海
Jon
Mail Server Server
深圳机房 设 备
上海机房
纽约机房
eSight 管理全景图
产品特点
Any Customer 多版本类型，任何客户可用
客户
厂家
Any Vendor 开放平台，任何厂家可管
01 Huawei eSight 简版
Huawei eSight 简版 02
产品组成
eSight 为企业提供统一运维平台，以及多种运维组件，满足不同企业客户的运维诉求。
组件
简介
eSight 统一网络 管理平台
为企业客户提供精简版、标准版、专业版等多版本，企业客户可按需选择。除 提供多厂商设备统一管理，拓扑、故障、性能以及智能配置工具和配置文件管 理功能外，同时为客户提供第三方设备的定制能力，让客户可以打造专属的网 络管理系统。
WAN
AC
Ꮚཌᆀ
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eSight园区用户&网络一体化管理方案：
• 有线无线一体化：开放平台，支持Cisco、HP设备等多厂家IP设备；统一管理交换机、路由器、 WLAN、防火墙等园区设备统一管理。
数据中心运维管理
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
CREATE TOGETHER
DOCS
数据中心基础设施的优化与升级应遵循以下原则：
• 循序渐进原则：基础设施的优化与升级应逐步进行，避免影响数据中心的正常运行 • 经济性原则：基础设施的优化与升级应考虑成本效益，确保投资回报
03
数据中心设备管理
数据中心设备的规划与部署
数据中心设备的规划应考虑以下因素：
• 数据中心的需求 • 数据中心的规模 • 数据中心的能耗
• 通过监控和优化设备、网络、基础设施等资源的使用情况，提高资源利用率 • 减少数据中心的能耗，降低电费支出 • 通过预防性维护，降低设备故障率，减少维修成本
数据中心运维管理的发展趋势
• 数据中心运维管理将朝着自动化、智能化、可视化的方向发展 • 利用人工智能、机器学习等技术，实现数据中心运维管理的自 动化 • 利用大数据、物联网等技术，实现数据中心运维管理的智能化 • 利用可视化工具，提高数据中心运维管理的效率
数据中心运维管理的未来发展趋势应包括以下方面：
• 数据中心自动化运维 • 数据中心智能化运维 • 数据中心可视化运维
数据中心运维管理的未来展望应遵循以下原则：
• 前瞻性原则：展望数据中心运维管理的未来发展趋势，为其他数据中心提供参考 • 可持续发展原则：展望数据中心运维管理的未来发展，确保数据中心的可持续发展
数据中心虚拟化技术的故障处理应遵循以下原则：
• 迅速响应原则：对虚拟化技术故障应迅速响应，及时进行处理 • 彻底处理原则：对虚拟化技术故障应彻底处理，防止故障再次发生
数据中心虚拟化技术的优化应遵循以下原则：
• 资源优化原则：优化虚拟化技术资源分配，提高资源利用率 • 性能优化原则：优化虚拟化技术性能，提高数据中心整体性能
智慧武警大数据一体化管理平台建设方案
项目目标
实现数据资源的全面整合
提高信息处理能力
通过数据采集、数据清洗、数据转换等手 段，整合武警部队各业务系统中的数据资 源，形成统一的数据中心。
提升作战能力
利用大数据技术对海量数据进行高效处理 和分析，挖掘数据的潜在价值，为决策者 提供科学、准确的决策支持。
数据风险及应对措施
01
数据泄露
平台涉及大量数据，需要严格保护数据安全，防止数据泄露带来的风险
。
02
数据不一致
数据来源多样，可能存在数据不一致的问题，影响平台的数据分析和决
策支持效果。
03解Biblioteka 措施制定严格的数据安全管理制度，加强数据加密和权限控制，确保数据的
安全性；同时建立数据校验和清洗机制，确保数据的准确性和一致性。
系统安全
设计合理的权限管理机制 ，防止未经授权的访问和 恶意攻击。
备份与恢复
制定备份与恢复策略，确 保数据的完整性和可用性 。
05
平台建设实施方案
实施计划
需求调研
了解业务需求和数据来源，明确建设目标 ，制定实施计划。
上线运行
系统正式上线运行，并进行持续监控和维 护，确保平台稳定可靠。
技术方案设计
04
平台建设方案
总体方案
01
平台架构
智慧武警大数据一体化管理平台应建 立在一个稳定、可扩展的平台架构上 ，包括数据采集、数据处理、数据分 析、应用展示等层次。
02
标准化管理
在总体方案中，应明确各层次的功能 和接口标准，确保平台具有良好的互 操作性和可扩展性。
03
可视化界面
IDC_流量统计和分析系统
IDC_流量统计和分析系统目录1. 系统简介 (3)1.1 系统背景 (4)1.2 系统目标 (4)1.3 系统定义与范围 (6)2. 系统架构 (7)2.1 系统硬件架构 (8)2.1.1 服务器配置 (10)2.1.2 网络设备 (11)2.2 系统软件架构 (12)2.2.1 数据库服务器 (14)2.2.2 应用程序服务器 (14)2.2.3 前端展示界面 (16)2.3 系统部署环境 (17)3. 功能模块 (18)3.1 流量监控 (20)3.1.1 实时流量监控 (21)3.1.2 历史流量数据展示 (22)3.2 数据分析 (24)3.2.1 数据挖掘与处理 (25)3.2.2 数据可视化报表 (27)3.3 用户管理 (28)3.3.1 用户权限设置 (29)3.3.2 用户行为记录与监控 (30)4. 接口设计 (31)4.1 API接口说明 (33)4.2 数据通信协议 (33)4.3 系统集成方案 (34)5. 数据处理 (36)5.1 数据采集策略 (38)5.2 数据存储方案 (39)5.3 数据安全性保障 (40)6. 性能测试与评估 (41)6.1 性能指标定义 (43)6.2 测试环境准备 (44)6.3 性能分析报告 (45)7. 系统备份与维护 (47)7.1 备份策略 (49)7.2 系统故障排除 (50)7.3 安全更新与补丁管理 (51)1. 系统简介它旨在提供全面的流量实时采集、存储、分析和展示capabilities，帮助用户深入了解网络流量状况，优化网络资源配置，提升网络运维效率。
流量系统基于先进的网络数据采集技术和数据分析算法，可支持多种网络协议、流量类型和数据格式的采集和分析，并提供多样化的数据可视化展现方式。
系统强大的分析引擎可实现对流量异常的及时报警和预警，帮助用户快速定位问题根源并进行及时处理。
实时流量监控：实时采集网络流量数据，并以图表、报表等形式进行展示，直观地呈现网络流量状态。
eOps自动化运维平台介绍
• 支持用户自定义定时策略，按运维需求不同的运维场景定义操作对象，以邮件 通知发送任务做作业情况。
• 总览作业信息，包括所管的作业总数（包括手工触发和定时触发的）、场景编 排总数、脚本总数，以及最近24小时、最近30天各种状态下的作业概况。
操作指南
➢ 下发运维作业调度
立即调度作业：在运维工作过程中，需要任务下发后，即刻执行运维操作； 定时调度作业：根据运维场景不同，需要对不同对象和场景制定不同的策略，定时执行运维操作；
1、按运维场景需求，选择运维场景并添加指定纳管对象进 行运维作业下发。
作业任务联动
配置指南-作业任务联动
创建脚本
场景编排
创建作业
作业任务联动
1、通过联动eTicket工单功能，实现运维场景任务作业审 批管理，仅审批通过作业才继续执行，提高业务管控和安 全性。
eTicket工单服务系统
运维管理现状
eOps运维自动化平台
维资源庞大、运维压力 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ，运维效率低。
人工操作为主，安全 隐患大，运维责任重
操作过程无序，规范 成摆设，过程管控弱
场景编排灵活敏捷 运维操作可编程，可配置 作业统计可视化
主要问题：
当前企业、数据中心运维人员数量有限， 同时需要管理的设备数量庞大，设备维 护起来费时费力。
➢ 查看作业情况
作业详情：查看作业的任务执行进度、成功率和失败对象数量； 作业Job详情：查看作业的任务执行对象的状态、详细结果信息和配置详情；
操作指南
➢ 运维管理员
适配器管理
脚本管理
资源管理
场景编排
适配器用于固化运维操 作，便于统一操作
按运维需要，编写不 同的处理方法和方式 的脚本
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可视化数据中心管理平台简介
可视化数据中心管理平台简介
1. 引言
可视化数据中心管理平台是一种基于云计算和大数据技术的管
理工具，通过数据可视化的方式帮助企业有效地监控、管理和优化
数据中心的运营。
本文档旨在介绍可视化数据中心管理平台的功能、特点和应用场景，以便用户更好地了解和使用该平台。
2. 平台概述
在本部分，我们将详细介绍可视化数据中心管理平台的整体架构、组成模块以及各功能模块的作用和交互方式。
此外，还将补充
说明平台所支持的数据中心类型和规模。
2.1 架构概述
在这一小节中，将详细描述可视化数据中心管理平台的总体架构，包括前端界面、后端服务和底层基础设施的组成关系。
同时，
明确各个组件之间的通信方式和数据流动路径。
2.2 组成模块
在这一小节中，将详细介绍可视化数据中心管理平台的各个组成模块，如数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据展示模块等。
对于每个模块，将详细说明其功能和工作原理。
2.3 功能模块
在这一小节中，将详细介绍可视化数据中心管理平台的各个功能模块，如监控模块、报表分析模块、资源调度模块、告警管理模块等。
对于每个功能模块，将详细描述其用途和特点，并给出实例说明。
2.4 数据中心类型
在这一小节中，将介绍可视化数据中心管理平台所支持的不同类型的数据中心，如物理数据中心、虚拟化数据中心、混合云数据中心等。
同时，还将介绍每种数据中心类型的特点和管理需求。
2.5 数据中心规模
在这一小节中，将介绍可视化数据中心管理平台所适用的不同规模的数据中心，如小型数据中心、中型数据中心、大型数据中心等。
对于每个规模，将说明其运营特点和管理挑战，并介绍平台的适应性和扩展性。
3. 应用场景
在本部分，我们将介绍可视化数据中心管理平台的典型应用场景，包括但不限于以下几个方面：
3.1 实时监控与告警
在这一小节中，将介绍可视化数据中心管理平台在实时监控数
据中心运行状态、网络流量、设备负载等方面的应用。
同时，还将
说明平台如何提供及时、准确的告警信息，帮助管理员快速发现问
题并采取相应措施。
3.2 性能优化与资源调度
在这一小节中，将介绍可视化数据中心管理平台在性能优化和
资源调度方面的应用。
具体包括提供性能指标和趋势分析、自动化
负载均衡、资源动态分配等功能，以提高数据中心的效率和可用性。
3.3 容量规划与资源管理
在这一小节中，将介绍可视化数据中心管理平台在容量规划和
资源管理方面的应用。
具体包括容量预测和趋势分析、资源使用统
计和合规性管理等功能，以帮助管理员合理规划和管理数据中心的
资源。
4. 附件
本文档涉及的附件包括但不限于以下内容：
附件1：可视化数据中心管理平台用户手册
附件2：可视化数据中心管理平台技术规格说明书
附件3：可视化数据中心管理平台案例分析报告
注：以上附件仅供参考和深入了解平台具体功能和应用，具体
以实际附件为准。
5. 法律名词及注释
本文档涉及的法律名词及注释如下：
法律名词1：《数据安全法》
注释：是中华人民共和国的一个法律，旨在规定和保护个人信
息和数据的安全。
法律名词2：《网络安全法》
注释：是中华人民共和国的一部综合性法律，旨在规范和保护
网络空间安全。
法律名词3：《信息安全管理规范》
注释：是中国国家信息化推进工作领导小组网络安全工作专班
在信息安全研究领域指导企事业单位加强信息安全管理的技术规范。
6. 结束语
可视化数据中心管理平台是一种功能强大、应用广泛的管理工具，通过本文档的介绍，相信用户对该平台的功能和应用场景已经
有了初步的了解。
希望用户能够充分利用该平台，提高数据中心的管理和运营水平，实现业务目标。