在轨道交通行业中,随着产品的运营,产品数量越来越大、产品类型越来越多、现场环境越来越复杂,对故障监控、维修、维护的要求也越来越高。
传统保障管理、维护、巡检等业务的开展,火车元宇宙数字化运维平台,主要是通过在固定终端对列车数据进行查询分析、调用并打印业务指导文档、现场查阅及填报等形式,目前已逐渐无法适应车辆技术的高速发展、以及快节奏的轨交运营需求。
日志:包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息,主要属于k-v 结构的半结构化文本信息,可以用列簇式数据模型管理。
监控指标:包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型,主要属于时序性数据,可以通过时序型数据模型管理。
拓扑和---:包括软硬件系统的物理、逻辑关系,应用程序的调用关系和数据流向关系等,属于复杂网络上的关系信息,汽车元宇宙数字化运维平台,可以通过图数据模型管理。
配置信息:包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息,属于 k-v键值对或者可嵌套的键值文档类数据,可以通过结构化文档数据模型管理。
数据库数据:系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息,湖南元宇宙数字化运维平台,一般通过关系型数据表进行存储,也可以用于关联查询。
其他信息:如api 数据、客户关系数据、itsm 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据,需要具体分析和处理。
“先研发之忧而忧,后业务之乐而乐;起早与贪黑齐飞,调休共假期待定”,这就是我们对传统运维的固有认知。
传统it运维工作可以用“背锅侠”来形容,很多企业的系统出现故障,时间总是找运维部门解决问题。作为“互联网消防兵”,运维工作通常为忙碌,轨道交通元宇宙数字化运维平台,就如像消防员一样,时刻保持警惕,准备着救急救火。
但伴随着---的深入,企业的应用系统越来越多,越来越复杂,传统的it系统与保障方式已不能适应新需求的变化。能够让运维产生更多价值,提升运维人员效率的数字化运维呼之欲出。
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