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，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，远程协同xr数字化运维方案，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。
数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，---能够通过统一的方式能够在需要时访问到。
这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。
另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤：大部分的 ai 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 etl 过程中的数据清洗、转换，ai 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。
数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。
在传统安全问题没有得到有效解决的情况下，企业部分或全部业务迁移云端之后，xr数字化运维方案，云端的公共属性将进一步加大企业安全管理和控制的难度，轮船xr数字化运维方案，同时云端应用安全问题也极易被云系统管理区域的安全水平掩盖。其原因，
一是在上云之后，数字分散导致数据的泄露和非正常访问风险加大;
二是应用之间的物理隔离转变成逻辑的虚拟隔离，汽车xr数字化运维方案，安全边界越来越模糊，漏洞被放大，虚拟机和虚拟机之间缺乏---的防护;
三是安全匹配跟不上快速敏捷的应用。
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