智能运维管理系统平台深度挖掘(智能运维管理系统平台深度挖掘技术)

大家好，今天来为大家分享智能运维管理系统平台深度挖掘的一些知识点，和智能运维管理系统平台深度挖掘技术的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 什么运维监控系统好请用过的网友回答!
2. 大数据时代数据中心运维管理
3. 综合能源|智慧能源管理系统的应用

什么运维监控系统好请用过的网友回答!

先要理解企业运维监控目的，然后寻找优秀的运维监控“帮手”，充分利用工具进行监控管理。监控的目的是防患于未然，通过监控，运维人员能够及时了解到企业网络的运行状态。

一旦出现安全隐患，系统及时对运维人员进行预警告警，提供研判流程，让运维监控人员有时间处理和解决，避免影响业务系统的正常使用，提供详实的数据用于追查定位问题，将一切问题的根源扼杀在摇篮当中。

由于所在的行业、公司、业务、岗位不同，对监控的理解也不尽相同，但是我们需要注意，监控是需要站在公司的业务角度去考虑，监控技术的使用不在这个范围之内。

对系统不间断的实时监控：实际上是对系统24小时不间断的实时监控；

实时反馈系统当前状态：监控某个硬件、或者某个系统，都是需要能实时看到当前系统的状态，是正常、异常、或者故障。

保证服务可靠性安全性：保证系统、服务、业务正常运行。

保证业务持续稳定运行：出现故障，能第一时间接收到故障报警，在第一时间处理解决，从而保证业务持续性的稳定运行。

Hightopo的HTforWeb自主开发的基于HTML5的2D、3D渲染引擎，为可视化提供丰富的展示效果。在2D和3D配置中，HTforWeb可供选择多种图标图源，涵盖所有行业。

通过三维可视化，使整体结构、设备分布立体化，同时提供空中、漫游、自动巡逻等多种演示方式，满足多种展示要求，真实地展现环境形象。通过扩大管理规模、管理工具多样化、信息管理和数据管理的量化展示，支持多维数据的深度挖掘和智能分析。将实际生产业务无缝集成到平台上，使日常管理任务标准化、自动化和企业智能、专业管理。

将数据可视化引入企业运行维度功能、建立完善的兼容系统、利用科技手段进行记录，不仅可以提高现场运行效率，有效减少系统的负面安全影响和经济损失，还可以为智能化做好积极准备。实现站内设备连续性数据统计，揭示数据规律的变化，深入挖掘数据，科学准确地安排运营工作。

推进中央控制站建设，可以加快构建“无人值守集中监控”的运维新模式的转换升级，提高设备监控强度、运行维护的精细度和生产信息化程度，能够彻底解决运维质量较低和人员数量不足等问题。

大数据时代数据中心运维管理

立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。

1.大数据时代数据中心运维管理的现状

大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。

目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

2.解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。

2.1提升运维管理人员的整体能力

基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。

2.1.1大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。

2.1.2加强管理方面的知识渗透

在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。

2.1.3加强工作人员执行力，更高效的完成工作

在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。

2.2强化业务管理工作和业务培训工作

现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。

2.2.1制定合理的业务培训和业务管理培训计划

科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。

2.2.2合理安排培训时间

运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。

2.2.3使业务管理和业务培训的形式呈现多元化

公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。

2.2.4定期进行培训效果的考核

在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。

总之，强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

2.3加强了解整体行业环境的意识

有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。

（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。

总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。

3.大数据时代下，技术层面面临的挑战

3.1动力环境监控系统概述

通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。

3.2动力环境监控数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境监控数据具有其本身特点。

3.2.1数据结构化、格式化程度高

因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中，因而动环监控数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。

3.2.2实时更新

动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。

3.2.3时序性

动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。

3.3数据挖掘提高告警信息准确性

动力监控系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。

数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。

3.3运维经验知识化的工作模式需要改进

据以往的运维工作人员的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出;其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际操作过程并不适用，最终导致工作的延误;最后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。

所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验;外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。

3.4资源调度成为容量管理的关键

在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。

云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的操作，实现现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。

4.结束语

为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的科技动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。

参考文献

[1]朱玉立，任义延，高甲子等，浅谈大数据时代下的数据中心运维管理[J].信息系.统工程，2015.

[2]解林超，石佳，王仲锋等。大数据时代对传统数据中心的影响及思考[J].中国新通信，2014.

[3]周焘。大数据时代的档案大编研[J].陕西档案，2014.

[4]陈艺高，动环大数据，提升运维效能[J].通信电源技术，2014.

[5]张隽轩，张文利，黄毅。数据中心运维系统应用ITIL管理体系分析[J].智能建筑与城市信息，2015.

[6]宋维佳，马皓，肖臻，张晓军，张蓓.虚拟化数据中心资源调度研究[J].广西大学学报：自然科学版，2011，36（01）：330-334.

综合能源|智慧能源管理系统的应用

为保障“十三五”末期，严格落实发改委、市节能中心2019年提出《关于加快推进重点用能单位能耗在线监测系统建设的通知》的要求，天津市重点用能单位基本建成接入端系统并上传监测数据，重点用能单位通过接入端系统建设，为加强能源日常监控管理、开展能源审计、能效对标、能源计量审查、节能改造等提供技术支撑：为加强智慧能源建设、实现能源梯级利用、查找薄弱点和问题点、找准挖潜点和整改点、制定提升点和突破点提供服务支撑。

通过计量仪表、工控系统等采集、汇总本单位能耗数据，将能原消费数据准确、完整、及时接入到市级平台。接入端系统要通过网闸、防火墙、隔离等安全措施，确保内部系统安全和数据安全，要具备远程升级维保、一端多传、接收市级平台推送信息和用能单位自身能源管理所需的功能，将接入端系统的日常维护和设备更换等计入企业成本，确保系统数据上传的连续性、真实性，保障系统安全稳定运行。

目前有不少企业开始响应政府号召，开展能源管理系统建设。但是所采用的传统能耗管理系统仍存在许多缺点，主要表现为：

(1) 企业号召员工节约用电，但是员工的习惯一时难以改变，在管理上容易出现效率低下，单单靠提高员工的节能意识，见效缓慢。

(2) 对于用能设备无法做到实时感知，设备的运行状态不能实时掌握，仅仅依靠维护人员进行巡视，不仅需要投入大量的人力物力，还存在信息更新不及时，效率低下等问题。

(3) 多种种类的能源无法做到统一集中的监管，各类能管系统之间数据不互通，无法检测到厂区整体的用能全貌。

(4) 仅仅有数据的收集，不能够合理的对数据进行分析，处理。不能及时发现用能异常情况，也无法挖掘用能潜力，无法做到帮助企业及时调整用能措施。

充分融合互联网思维，广泛应用大云物移智新技术，推进企业内部完善能源计量体系，强化互联网与节能工作深度融合，提高企业内部各能源管理精细化信息水平。

整个能源管理系统，分为上层用于监控、管理的系统以及下层用于现场采集、监控的系统。具体包括：

1）集成分散至其他系统的能耗数据，细化设备的能耗计量；

2）建立能源数据自动采集网络，实现能耗数据（电、气、热）实时监测，减少人工投入、提高数据的准确性和实时性；

3）监测能源质量和利用效率，对能耗和能效异常自动预警和溯源；

4）监测重点耗能设备工艺参数，运行状态，实现对设备运行的精细化管理；

5）分析能效水平，为挖掘节能潜力指明方向和提供数据支撑；

6）对比工序能耗，实现工序的能耗精细化管理和绩效管理；

7）分类汇总能耗数据、自动生成能耗报表、财务报表,实现能耗精确统计与高效报表。

8）企业能耗在线监测数据传送到天津市重点用能单位能耗在线监测平台上。

设备的性能、外型安装尺寸及技术要求均符合国家标准（GB），设备部分机械尺寸、公差符合国际标准化委员会标准（ISO）。未列标准参见相应的GB、DL、IEC标准。

Ø DL/T621-1997 交流电气装置的接地

Ø GB50217-2018 电力工程电缆设计规范

Ø DL476-2012 电力系统实时数据通信应用层协议

Ø DL/T5137-2001 电测量及电能计量装置设计技术规程

Ø ANSI/NEMAICS4 工业控制设备和系统的端子排

Ø ANSI/NEMAICS6 工业控制设备和系统的外壳

Ø GB4943 信息技术设备

Ø GB9254 信息技术设备的无线电骚扰限值和测量方法

Ø GB12325 电能质量供电电压偏差

Ø GB/T19582 基于Modbus协议的工业自动化网络协议规范

Ø GB/T20279 信息安全技术网络和终端隔离产品安全技术要求

Ø GB/T29871-2013 能源计量仪表通用数据接口技术协议

Ø GB/T29872-2013 工业企业能源计量数据集中采集终端通用技术条件

Ø GB/T30976.1 工业控制系统信息安全第1部分评估规范

Ø GB/T30976.2 工业控制系统信息安全第2部分验收规范

Ø CJ/T188 用计量仪表数据传输技术条件

Ø DL/T645 多功能电能表通信协议

Ø NHJC-04 重点用能单位能耗在线监测系统端设备接口协议规范

引用标准说明：

系统采用的所有设备及备品备件的设计、制造、检查、试验及特性都遵照最新版IEC标准和中国国家标准（GB标准）及国家电力行业标准（DL标准）等。所有标准都是最新版本，如标准间出现矛盾时，则按最高标准执行或可按双方商定的标准执行。若国家标准与行业标准不一致，以要求高的标准为准；且本技术方案中未列出的，或本技术方案与相关标准有冲突的，也以要求高的标准为准。

系统平台采用云瑞科技打造的综合能源智慧管理云平台，使用专有云部署，数据采集秒级、无点数限制；系统升级便利、扩展能力强；支持PC及移动APP端访问。同时具备与ERP、MES、WMS、PLM等信息系统集成能力。

数据采集平台采用国内或国际主流品牌采集软件对现场仪表、设

备进行数据

采集，保证数据采集的稳定性、准确性。

 能耗在线监测系统网络结构共由四层组成：

1）感知层

感知层以智能通讯管理机为核心，通过以太网的方式采集电站电度表、燃气表、蒸汽表环等设备能源数据以及生产车间PLC生产数据。蒸汽站以LORA无线通讯的形式将采集数据传到距离较近的燃气站内通讯管理机上。

通讯管理机为嵌入式系统，内置LINUX操作系统，工业级的设计标准，系统鲁棒性（强壮）足以保障站控层通讯的稳定运行。设备配置多串口和网口的接口模式，适合跟不同接口和总线的设备进行通讯连接。

2）传输层

传输层的数据传输有两种方式：有线或者无线。借助于光纤通道可以实现稳定可靠的有线传输，如果在不具备有线传输的情况下，可以利用LORA无线网络，实现便捷的无线数据传输。

此项目借助企业内局域网及外网的形式进行数据传输。

3）服务层

服务层汇总接收各个站点传输的各类数据，并对数据进行整理和归类分析，充分利用和发挥大数据运算和存储的优势，给用户提供强大的系统支持和丰富的功能应用。平台集成了各种监控和管理功能，并对能源消耗（用电量、用气量、用汽量等）数据做了智能分析等高级应用。

4）展示层

展示层通过工作站、手机APP等多种展现形式随时随地访问系统，对电站进行全面监控管理，实时查看生产设备的运行状况，电站各用能单位的用能情况及视频等图像信息监控，也可以通过平台进行任务派发、接收，人员调配等运维管理工作。

1．可视化看板功能

将生产能效水平、能耗水平、产量的波动情况可视化，同时可营造全员参与节能降耗的意识。

全厂能源看板（实时展示全厂能源消耗、能源成本、能耗区域占比、能效水平等指标）、车间看板（实时展示各车间能耗消耗、关键设备运行状态、运行效率、能耗水平等指标）、能源质量看板（实时监测用电负荷、视在功率、有功功率等质量参数曲线趋势）、生产告警看板（实时展示指标告警、工艺参数告警、通讯告警，月度告警事件统计）等。

2. 数据采集管理

2个10kV电站、2个燃气站、一套二套厂房内各配置一台通讯管理机，通过RS-485通讯线、modbus通讯规约，采集电度表、燃气表、蒸汽计量表等设备的能耗数据及PLC设备生产数据，并传输到服务器，实现电站的能耗数据集中监控与分析。

3. 能源监测

监测全厂能源流向及能源消耗情况，可按计量等级、按能源、按时间依次查看企业的能源消耗情况（能流图）。

远程实时监测：面向各类能源运维管理人员，远程实时监视各计量点监测参数的当前值，监测参数异常可提示报警提示，可关联查看监测参数的历史值，支持列表和计量网络图形式，支持分类分级管理。

远程自动抄表：向各类能源运维管理人员，自动生成远程抄表统计表，抄表周期可配置，远程抄表统计表支持单表显示和多表显示。

采集设备状态监测：面向各类能源运维管理人员或系统管理人员，以列表或采集网络图的形式实时数据采集设备的工作状态（正常、故障），有故障及时报警提示。

4. 能源视图及能耗总览

通过全厂能源视图了解整个工厂的电、气等能源消耗情况，识别从工厂到车间的层级能源消耗分布，分层级展示能源消耗情况。

通过对日/月/年的能耗数据对能耗作出客观的评价。以友好的设计界面提供给能源管理的专业人员和运行管理专业人员使用，并从整体角度向企业能源管理中心系统管理人员提供一体化的安全保障机制和完善的基础管理平台。

5. 能效分析

（1）能效分析

了解自定义时间内各类能源的使用趋势，以及能耗占比情况。

可从时间、能源类型、同比环比、成本、车间等多维度对能源情况进行统计报表及视图对比等。

（2）能源流向管理

绘制能源流向图，直观展示全厂一级、二级、三级能源的消耗负荷，可按时间、能源种类进行自定义查询。

通过能源流向图可以直观了解能源从厂区到车间具体能源流向，通过能源流向图可以直观了解工厂重点耗能系统，建设成公司用能地图，并可自由选择显示一种或多种介质。

（3）能耗峰谷平分析

将各线路用能按照尖、峰、平、谷时段进行分项计量，可以统计任意时间期间的能耗，并可进行逐日、逐周、逐月、逐季度、逐年汇总。

可按小时、日、月、年的方式查询能源消耗的环比、同比分析，以曲线图、柱图、环形图和表格等多种形式进行显示。车间能耗横纵向对比，发现存在的差异，找出潜在的节能空间；通过对比不同时段的同一或不同车间用能情况，可以统计不同时段能耗的差异。

6. 移动端APP功能

系统支持通过移动终端手机APP进行即时访问，并通过手机APP接受现场异常告警信息、能源利用状况报告等，APP登陆用户数不受限。

按照“整体设计、分步实施、效率优先、确保安全”的原则思路，以提高供能可靠性、强化设备全寿命周期管理为主线，以生产精益化为重点，以技术管理创新为支撑，建立一套能耗在线监测系统，帮助企业加强各能源日常监控管理、能效对表等，同时还可对企业及各生产设备的集中监控，实现生产设备故障预警管理，提高供能可靠性,从而保障安全生产、高效生产，为企业用能优化、节能改造提供数据支撑。具体如下：

(1)采用信息化技术，实现能源实时在线计量，计量能源种类为：电能实现三级计量采集，天然气实现二级计量采集，蒸汽实现一级计量采集，经数据处理后，将生产用能源数据上传到天津市节能中心平台，满足发改委对高耗能企业能耗在线监测系统的基本要求。

(2)从生产的控制系统中采集关键数据，实现单位产品能耗、能源产品的主要控制参数的实时监控，并根据需要形成报表。

同时，系统可提供第三方接口，将企业能源消耗数据上传至天津节能中心。

云瑞科技综合能源管理云平台为企业管理者提供了一个能够定量衡量不同种类能源用能状况的标尺，采用基于规范化的能耗分项计量和监测结果进行行政监管，各单位用能情况一目了然，具有“公平、公正，公开”的效力。企业可以据此实施针对各个用能单位的规范化管理。

同时，企业管理者可以通过综合能源管理云平台了解企业的整体用能情况，通过“同比、环比，多路对比”等分析工具比较各单位的用能效产出比。了解企业用能趋势，明确企业节能方向。

最后通过综合能源管理云平台来督促各个用能单位的使用者，形成节约，高效的用能意识，针对全体员工进行正面的宣传和引导，达到节能的效果。

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