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知名企业电力运维系统云平台功能
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最佳答案电能管理
处理了国内动态剖析项目全体的技术难题，实现了要点用电回路智慧供电技术，一起具有节能、高效率、高可靠性、易维护的特色。降低企业用户用电成本。
2、安全监控
提高云端化监测电气设备的电力参数、运转参数、安全状况及环境数据的准确度，实现能源设施与用能设备之间的精细化智能感知、网络互联，构成行业中的智能电网与能源互联网，引领未来行业中配电网技术、网络技术、通信技术、传感器技术、电力电子技术、储能技术的交融，在越限预警、故障报警，随时随地把握设备安全运转状况，提前预知电气故障危险并提供合理化的维护建议，进一步优化能源结构，提高能源输送和运用效率。缩短因故障停电时间，降低停电损失。
3、智能运维
配电智能运维系统对电网信息的精细化感知，利用大数据发掘，剖析处理设备运转状况信息，实时状况监测与网络视频监控，实现配电室的无人值守，快速精准的判断故障检修、危险报修、派工，实现设备档案的云端化存储及查询管理、智能巡检，并结合多元化电能质量优化技术，在智慧供电系统中计算开关分合及设备投运时间，提前预知设备维保计划及运用寿命终结，实现设备全生命周期的运维管理，优化系统的供电质量，削减恶劣的电能质量对机电设施性能的影响，削减因机电设备故障而形成的电气火事端，确保电气运营的安全，同时系统维护电网运转的稳定性。
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大数据与灾备
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最佳答案为了有效减轻和抵御自然或其他突发灾难对企业生存和发展造成破坏，业界曾经要求区分业务连贯性（Business Continuity）和灾难恢复（Disaster Recovery），但随着技术的发展和研究不断深入，这两个概念已经逐渐融合，相关措施一般统为业务连贯性计划（BCP，Business Continuity Plan），国内则习惯性称之为“灾备计划”。
灾备计划的实施中，核心是数据。当前，企业的发展和成功越来越依赖于对数据信息的掌握和管理，数据已经成为企业最重要的财富；灾备系统的部署也正是为了在发生灾难的时候实现数据的恢复并维持相关应用。然而，在目前的技术条件下，建立完善的灾备系统还需要解决数据处理和安全中的一些让人头疼的问题。
灾备系统的数据处理和安全问题
数据量急速增长
根据IDC 2008年3月的报告，2007年各种新增数据的总量（281 ExaByte）较上年增长了约75%，已经超过所有可用存储介质总容量（264 ExaByte）约6%，预计2011年数据总量将达到2006年的10倍。在企业中，除了一般应用的数据急速增长，各种新兴的信息化技术（如ERP、CRM、电子商务等等）在提高效率的同时，也同样会产生大量数据。
急速增长的数据量给灾备系统带来的最直观的问题是存储空间不足，需要购买更多的存储介质（磁带或磁盘）。随着系统总存储容量的增加，除了购买介质本身的支出外，设备部署空间、降温、电能消耗等等附带需求也随之迅速增长。
另一方面，数据量增长也给系统的处理能力带来了巨大压力。与存储介质不同，系统的处理能力（如CPU、I/O总线等）一般较难扩展，通常只能通过硬件整体升级完成，如果不能通过技术手段有效平抑数据量增长对系统处理能力的压力，系统可靠性将面临频繁硬件升级的严峻挑战。同时，对系统的投资也不能得到充分利用。
此外，灾备系统通常都需要异地部署。数据量的增加要求远程数据传输具有更高的带宽；由于传输带宽的限制，传输时间的延长可能会降低系统运行效率，甚至无法及时完成异地数据传输，造成灾备系统不能发挥功效。
保护敏感数据
完整的信息安全保护需要遵循AIC三原则，即对保护数据需要同时关注可用性（Availability）、完整性（Integrity）和机密性（Confidentiality）等三个关键特性。尽管不同的应用场景会有不同的要求，但在系统的设计时必须对这三个特性都予以足够的重视，而目前国内的灾备系统往往仅将视线主要集中在可用性上，对完整性和机密性都缺乏必要的关注。
部署灾备系统是为了能在灾难发生后及时恢复应用，保证相关业务的有效运行。因此数据有效性是系统设计中首要关注的内容，而与此同时，随着信息技术的应用越来越广泛，敏感数据被泄漏甚至篡改的风险也越来越大，一旦发生意外，企业将在激烈的市场竞争中受到沉重，甚至毁灭性的打击。
2. 现有解决方案及不足
为了应对上述问题，存储业界分别提出了相应的解决方案：数据缩减技术可以有效减少备份数据的总量；对敏感数据的严密保护可通过采用加密技术实现。
目前广泛应用的数据缩减技术主要有重复数据删除（Data De-duplication）和数据压缩（Data Compression）。重复数据删除技术通过删除存储过程中重复出现的数据块来降低数据总量，数据缩减比通常可达10:1到20:1，即应用重复数据删除技术后的总据量将减少到原始数据量的10%到5%；数据压缩技术通过对数据重新编码来降低其冗余度，从而实现数据量的减少，一般数据的压缩比约为2:1，即数据可被压缩到原大小的一半左右。这两种技术具有不同层面的针对性，并能够结合起来使用，从而实现更高的数据缩减比例。需要注意的是，如果同时应用重复数据删除和数据压缩技术，通常会先应用数据删除技术，然后再使用数据压缩技术，从而尽量减少对系统处理能力的占用。
为了对存储系统的数据进行有效保护，业界于今年初正式通过了IEEE 1619/1619.1存储安全标准。 IEEE1619采用一种新的加密算法模式XTS-AES，有效地解决了块导向存储设备(例如，磁盘驱动器)上的数据加密问题； IEEE 1619.1则主要是针对大的磁盘驱动器，可以采用CBC、GCM等多种AES加密和验证算法模式；其他如密钥管理等后续相关标准的制定也正在有序进行。
然而，尽管有这些方案能够分别应对灾备系统面临的大数据量和安全性问题，在实际的系统设计和部署中仍然存在一些麻烦，分散的技术实现会带来资源占用过多、系统运行效率低、复杂度太高、可靠性低等等各种问题，业界迫切地需要一种新的高集成度的总体解决方案，来全面解决所有的这些问题。
更为突出的问题是，数据保护所引入的加密处理将从根本上限制数据缩减技术的应用，这几种技术之间存在着根本的矛盾：重复数据删除和数据压缩技术的基础是大量数据中存在相似或相同的特性，而加密处理后数据中的相似或相同都将被完全破坏。
3. Hifn Express DR融合技术方案介绍
要想充分利用上述数据缩减和安全保护技术，构建完善的灾备系统，就必须仔细协调这几种处理。作为存储和网络创新的推动者，Hifn凭借对数据缩减和加密处理技术的深刻理解，以及对灾备系统存储应用的准确把握，提出了全新的Hifn Express DR解决方案，如图所示。
基于Hifn Express DR解决方案，数据将在被压缩后再提交进一步处理，以增加系统I/O带宽，从而使现有系统的硬件投资得到最大限度的利用和保护；在内部处理过程中，从I/O模块得到的源数据将首先被解压缩，然后使用特定的算法（一般使用SHA-1/2）计算出数据块的识别信息，以便进行重复数据删除处理；重复数据删除处理的元数据块将会被压缩，以进一步减少数据量。为了实现全面的数据保护，还可以对压缩后的数据块进行加密，加密算法和处理方式严格遵从IEEE 1619系列标准。整个处理过程都将由相关硬件处理单元自动完成，从而极大提高系统处理器和存储单元的工作效率。
通过对重复数据删除、数据压缩和加密技术的综合运用，基于该架构的新一代Hifn Express DR系列加速卡可以帮助客户将灾备系统的数据量减少到原始数据的5%以下，并实现数据的全面安全保护，其处理性能也将达到创纪录的1,600MB/s。
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运维行业的前景怎么样
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最佳答案根据艾瑞咨询数据显示，2021年中国IT服务将突破万亿大关，其中，IT运维市场规模在2021年达到2941.2亿元，预计2023 年达到3236.4 亿元，2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。
同时，根据IDC和智研咨询数据等平台公开数据显示，从2018年至2022年，全球ITOM行业市场规模将以8.58%的年均复合增长率高速增长，预计到2022年ITOM市场规模将达392.98亿美元。其中，中国ITOM市场在2020-2023年的年复合增长率为10.7%，到2023年市场规模将达到165.7亿元。
目前规模最大的赛道是ITOM，ITOM属于传统运维，随着发展以数据为核心的运维分析出现，演变成ITOA，后来又提出了智能化运维（AIOps），目前肯定还是ITOM占市场的主体。举个例子，如果中国购买ITOM相关软件的企业有1万家，那么市场上购买ITOA的只有500~1000家，后者市场渗透率不足10%。不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。
当下的IT运维市场中有两种主流的商业模式，一种是从单点同质化的产品走向全栈一体化解决方案，一种是聚焦单一产品或赛道，做专、做精。擎创科技属于后者。因为智能运维这一领域的产品需要长时间的技术积累，以及在高质量用户处落地实践总结经验，才能够成就市场认可的产品，并不是一朝一夕就能完成。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。
以上就是道尔智控小编解答(梦言归人)回答关于“运维行业的前景怎么样”的答案，接下来继续为你详解用户（软趴）回答“aiops对企业的影响”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
aiops对企业的影响
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最佳答案智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。
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电力系统需求侧管理
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最佳答案智能职能电力运维，是供电局提高供电质量的重要措施之一，通过在配电系统中加装智能采样装置，负荷变化情况、设备运行情况、故障隐患和调度信息等等通过无线网络上传汇聚到通信单元，对相关设备进行集中监控、集中维护和集中管理，实现在一定范围内，对系统进行全方位监控，得到最佳的智能输配方案，最佳的运行维护，让用户享受高质量的电力质量和供电服务。
电力需求侧管理是指电力用电侧，即指需要用电的企业、用户等加强自己的用电管理。企业、用户通过搭建电能精细化管理平台来管理自己企业的用电情况。企业通过电能精细化管理平台进行设备改造、整体优化等技术措施，改善自身用电情况，从而达到节能减排、省电省钱降低成本惠及百姓的目的。
电力需求侧管理(简称 DSM)是指电力行业采取行政、经济手段和技术措施激励电力用户(需求侧)采用各种有效的节能技术改变需求方式,在保证能源服务水平的情况下,降低能源消耗和用电负荷,实现减少新建电厂投资及一次能源对大气环境的污染,从而取得明显的经济效益和社会效益。
电力需求侧管理鼓励电网企业采用节能变压器，合理减少供电半径， 增强无功补偿，引导用户加强无功管理，实现分电压等级统计分析线 损等，稳步降低线损率。
电力需求侧管理鼓励用户采用符合国家有关要求的高效用电设备和变频、热泵、电蓄冷、电蓄热等技术，合理配置无功补偿装置，加强无功管理，优化用电方式，配合政府主管部门和电网企业开展电力需求侧管理。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（落入凡尘）回答的关于“电力系统需求侧管理”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解惑下文用户【物价感观】回答的“我看到施耐德电气有一种模块化的机房解决方案，包含机柜、空调等，问下这种产品怎么样？有了解的吗？”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
我看到施耐德电气有一种模块化的机房解决方案，包含机柜、空调等，问下这种产品怎么样？有了解的吗？
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最佳答案模块化机房其实就是把机房的所有功能集成到一个模块化一体化产品中，这个一体化产品可以看成一个机房，把这个产品布置在一个房间内就可以使用了，而房间不用做太多的装修。
模块化机房（一体化模块化产品）含有机柜、配电柜、UPS、精密空调、动环监控系统、冷通道、电池柜等，由这些产品组成一个封闭空间。每个产品可以看成一个模块，就像搭积木一样组合起来就成了一个模块化机房，你可以根据自己的需求增添产品。
传统机房的规划设计、运营管理都较为落后，而模块化机房却因其高性价比、高可用性的建设模式，获得众人熟知并认可，可见“模块化”理念愈加深入人心。那么，模块化机房优点体现在哪？和传统机房在建设模式上又有那几点区别呢？
区别之一：模式
传统机房：常见的UPS&电池房+空调房+IT机房模式。
模块化机房：批量复制、按需扩展，实行三房归一，快速部署能力适应发展需求。
传统机房
区别之二：周期
传统机房：工程建设周期长、量大、投入高，后期难扩充。
模块化机房：模块与土建分离，大楼主体及基础水电一次性规划、分期投资建设，快速部署、灵活扩充。
区别之三：部件构件
传统机房：内部供配电和制冷装置固定配比。
模块化机房：模块内部件与通道结构件分离，灵活应对变化。
区别之四：节能
传统机房：空调以先房间后设备的优先级进行制冷，过程中耗能大，PUE值2.5。
模块化机房：密封通道设计，隔离冷热气流；冷冻水行级空调就近制冷、就近热量转移，PUE降低至1.5。
模块化机房
区别之五：管理
传统机房：专人值守，无完善监控及告警管理。
模块化机房：本地采集、云端汇总，实时监控，交互式告警。单模块监控与集群监控提高运维效率，实现智能管理。
正因五点区别，可看出模块化机房优点：在建设上相较于传统建设模式更具优势性。模块化机房不仅满足了业务需求，还能减轻企业成本、提高管理效率。
以上就是道尔智控小编解答(物价感观)回答关于“我看到施耐德电气有一种模块化的机房解决方案，包含机柜、空调等，问下这种产品怎么样？有了解的吗？”的答案，接下来继续为你详解用户（孟婆╰来碗）贡献“对运维服务的简短评价”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
对运维服务的简短评价
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最佳答案作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。
例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。
智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。
对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维？
运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。
但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。
以上就是道尔智控小编解答(孟婆╰来碗)贡献关于“对运维服务的简短评价”的答案，接下来继续为你详解用户（╮ youth ° mad。）贡献“运维管理的核心思路”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
运维管理的核心思路
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最佳答案IT运维从传统走向智慧，首先要经历数字化运维阶段，搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础，也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求，擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台，对运维数据进行统一的采集存储和管理，即便面对高达100TB的日增数据量，也可进行秒级实时分析，为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。
擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构
与传统运维方式相比，智能化运维最突出的优势是“数据大集中”，即基于数字运维中台建设，通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据，并以业务视角观测运维数据的相关性，最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台，刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。
擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构
目前，夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地，极大节省了企业客户的人力成本和资金成本，提升了运维的有效性和质量。例如，通过为客户构建智能运维平台，轻松应对日增80TB的数据量，让客户平均故障修复时间（MTTR）缩短150%，运维总体拥有成本（TCO）下降80%。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（╮ youth ° mad。）分析的关于“运维管理的核心思路”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续分享下文用户【飞鸟各投林。】分享的“itil运维管理包含什么”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
itil运维管理包含什么
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最佳答案在IT服务管理和运维自动化这个领域，业界近年来的发展比较快。从IT服务管理（ITSM）、数据中心自动化（DCA）到开发运营一体化（DevOps），相关概念和理论不断涌现。从IBM、BMC、HP等传统厂商各类工具产品纷纷面世到Puppet、Ansible、Saltstack等开源解决方案风起云涌，各类工程实践也是精彩纷呈。
说到运维分为哪几种，首先有必要先讨论一下运维的定义。通常我们把运维的含义界定为数据中心各专业技术岗位的日常运维工作，具体而言，就是各专业技术岗位人员与各类软硬件运维对象进行交互操作的活动。
所以在过去，运维是个专业密集型、知识密集型工作，直到今天，它在一定程度上还是劳动密集型工作。从运维行业的发展趋势来看，运维工作从早期的人工运维，到自动化运维，如今已走向了智能运维。现在，越来越多的企业意识到，智能运维是一种全新的数字化运维能力，企业基于已有的运维数据，通过机器学习方式从而解决自动化运维无法解决的问题，这也将是数字化转型的必备能力。因为智能运维能够帮助企业快速发现异常、有效诊断问题根因、以业务为导向地进行运营分析和决策、持续有力地提升运维数据质量。
现在，智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。
其实这个过程和手机的发展历史很像。一开始我们惊喜的称呼iPhone为“智能手机”，而今天再没有人叫它“智能手机”因为这就是手机该有的样子。所以运维也是如此，在企业数字化转型大潮中，“智能”是运维本该有的样子。
内容来源于国内领先的智能运维AIOps落地解决方案供应商擎创科技。
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