远程运维大数据平台（远程运维服务平台）

本篇文章给大家谈谈远程运维大数据平台，以及远程运维服务平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享远程运维大数据平台的知识，其中也会对远程运维服务平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、问下大家豪越HYDO运维管理平台的远程运维管理怎么样呀?
• 2、小柠停车：场景化阐释“智慧停车”的智慧之处
• 3、求大神答：国内常见的IT运维管理平台有哪些？
• 4、大数据分析平台哪个好？
• 5、胡坚波丨城市大脑的未来形态
• 6、大数据时代数据中心运维管理

问下大家豪越HYDO运维管理平台的远程运维管理怎么样呀?

我认为在同行里算是领先的啦。豪越自主研发的HYDO智能运维大数据管理平台，开创性实现了大规模数据中心的统一集中管理、高效实时监控和远程自动化运维。在远程运营运维方面可以实现远程监控，预警告警，远程故障诊断等优良功能。

小柠停车：场景化阐释“智慧停车”的智慧之处

从目前中国市场的智慧停车软件系统来看，依旧处于“各自混战”的局面，竞争并未出现绝对饱和。一方面，停车软件还未出现在行业内具有绝对影响力的APP，如餐饮业的美团、饿了么等，另一方，绝大多数 停车预定 产品存在着严重的同质化，同一地区也未真正形成统一的标准。在距离“群雄逐鹿”还有一定距离的阶段，谁能为“智慧停车”赋能更多功能，谁就能在该赛道赢得一席之地。

作为壹车集团旗下一款多模块聚合交互的智慧停车APP平台， 小柠停车 ，以“智慧停车+车主服务”为核心，通过对物联网技术+增值体验服务的有机融合，以场景化方式破解停车难题。

一 、车牌识别技术

车牌识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。小柠停车除了常规车牌识别系统之外，更有车牌识别车可供选择，为路面停车提供了更多便捷

二、移动支付停车费

传统停车场支付一般是以现金支付为主要手段，且是人工收费，而人工收费漏洞太大，物业管理人员不能时时知道收费情况，统计报表不及时，浪费人力物力，成本也高。为破解这一“停车难题”， 小柠停车 的“智慧停车+车主服务”的多种支付方式，则将成为解决城市静态交通难题有效的手段。

三、大数据管理结合远程运维

基于对管理方与车主日常运营数据的不断积累， 小柠停车 通过智能管理平台，将停车场管理者硬件系统联网，生成大数据平台，管理者可远程维护系统硬件，极大提升管理者的管理效率，同时大数据平台分析车流、客流、信息流，为管理者的经营决策提供数据支持，促进管理者经营转型，运营增收，大数据平台业务尤其适用大型联网的集团物业管理。

求大神答：国内常见的IT运维管理平台有哪些？

天眼 Monitor可视化大数据运维平台，能够做到使Hadoop以及相关的大数据软件更容易使用，平台综合创建、管理、监视 Hadoop 集群，维度覆盖 Hadoop 整个生态圈，包括 Hive、Hbase、Sqoop、Zookeeper 及Spark等。

大数据分析平台哪个好？

大数据分析平台有很多，好的有以下几个：

1、思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告

2、Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

3、Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

胡坚波丨城市大脑的未来形态

当前，新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。作为新基建的重要内容，城市大脑不仅仅是技术创新，更是 社会 创新，揭示了城市未来的发展模式，也预示着城市文明新阶段的到来。未来，城市大脑管理运行的领域、类型与内容还将不断扩展，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。

中国信息通信研究院总工程师胡坚波认为， 作为推动数字化转型的重要抓手，城市大脑在我国整体上处于发展起步阶段，平台赋能不足、业务支撑不力、建设运营模式不清晰等问题也很突出，这反映了城市大脑相关理论认识与政策规划的分散与不足。建议通过构建“四大核心平台”，赋能“七大协同场景”，实现对城市治理和服务领域的全面覆盖，因地制宜推动城市大脑加快落地实施。

目前我国城市大脑建设中还存在哪些主要问题？

1、平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全。

2、跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善。

3、城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，提供基础技术支撑。

如何因地制宜推动城市大脑落地实施？

1、因地制宜创新建设运营模式。相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。

2、内外协同构建建设运营生态。城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。

3、示范引领稳步推进城市大脑建设。城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。

更多精彩观点

01 城市大脑整体处于发展起步阶段

据不完全统计，“十四五”期间，城市大脑投资规模可达千亿。截至2020年10月底，全国共有129个项目以“城市大脑”为名进行招标，平均中标金额约为5500万元，成为当前新型智慧城市的建设热点。在全国36个省级城市（含直辖市、计划单列市）、255个地级市和2851个县级行政区中，完成或正在建设城市大脑的城市不足2%，根据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）测算，2019年全国智慧城市投资总规模约为1.7万亿元，而城市大脑占智慧城市总投资比例约为4%，预计未来几年城市大脑项目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，东部地区城市大脑建设数量遥遥领先，占比达到60%，其中，浙江省共17个市县已启动建设城市大脑，建设普及率居全国第一。

《中华人民共和国国民经济和 社会 发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”。2020年，国家发改委、 科技 部、工信部、自然资源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推动城市信息模型及建筑信息模型相关技术、产业与应用快速发展，助力数字孪生城市建设。随着数字孪生城市在雄安新区先行先试，数字孪生建设理念深入到各地新型智慧城市规划中。2020年2月，上海市发布《关于进一步加快智慧城市建设的若干意见》，明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”；8月，海南省发布《智慧海南总体方案》，提出“到2025年底，基本建成‘数字孪生第一省’”；12月，浙江省提出建设数字孪生社区。据中国信通院统计，2018年全国仅有两项城市信息模型相关投标项目，2019年新增8项，2020年（截至2020年10月）新增19项，增长迅猛，标志着城市信息模型已加速进入到 探索 推广阶段。

各地城市大脑着重提升协同联动能力，深化“一网统管”建设，一方面聚焦公共安全、应急管理、规划建设、城市网格化管理、交通管理、市场监管、生态环境等重点领域，实现态势全面感知、风险监测预警、趋势智能研判、资源统筹调度、行动人机协同；另一方面打破“层层上报、层层审批”的传统上传下达方式，聚焦数据采集慢、融合难、整理耗时长等问题，着力构建“市、区、街道社区”三级联动体系，实现快速灵活综合调度。例如，在疫情防控初期，传统数据报送处理方式层级多，数据从采集、整理、摸排、上报到发布要一天左右。海口城市大脑疫情防控智能指挥平台建立“市、区、街道社区”三级联防联控体系，基层人员和公众可直报数据到城市大脑，城市大脑处置命令直达工作人员，实现命令下达、执行跟踪、摸排上报、群防群治全链路快速闭环，避免了多级数据采集和命令传达的滞后。

在新冠肺炎疫情前期，疫情发展迅速，急需快速搭建疫情监测、人口排查、防控指挥等全新应用场景。城市大脑基于基础支撑平台、成熟应用组件库、基础数据库等，实现了疫情防控新平台的快速搭建。例如，杭州基于城市大脑快速开发 健康 码平台，将开发周期从常规的4周缩短到16小时；北京海淀区基于城市大脑的“时空一张图”和“AI计算平台”等，推动了疫情防控平台的快速上线。

产业生态方面，企业基于四大核心优势融入城市大脑领域，形成群雄逐鹿的产业格局。一是以云数据为内核的生态整合实力。基于“云+数”优势，通过打造城市级“云数”平台，面向合作伙伴打造“合作生态”，助力合作伙伴基于平台快速构建应用层，提供“最后一公里”服务。如华为基于可同时提供云管端协同ICT产品与创建解决方案的能力，打造数据底座，提供云计算服务、新ICT能力和行业使能，构建了开放的数字化生态。二是以AI为核心的技术实力。基于AI核心技术，提供更多具有“AI思维”的解决方案，从而迅速打开市场空间。如百度基于百度大脑和AI核心技术，提出AI智能城市“ACE王牌计划”，引入自动驾驶 汽车 、智慧道路车路协同，提升车和路的智能化水平；研发自主泊车功能，帮助驾驶员节省寻找停车位的时间。三是便捷触达公众的平台优势。依托城市服务平台能够更为便捷地服务群众，发挥城市智能中枢应用工具和应用场景得天独厚的多元化优势，形成技术与场景的点线面结合。如腾讯提出构建“WeCity未来城市”，以腾讯云基础产品为底层架构，为数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等领域提供解决方案，并通过微信、小程序等工具触达用户。四是系统集成能力。依托传统集成商强大的产业链上下游整合能力和售后服务能力，积极融入城市智能中枢建设。

一是平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全；

二是跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，一张图规划、一盘棋管理等跨部门跨行业应用场景的实施效果相对有限，不利于决策指挥、联防共治，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善；

三是城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，引入具有定制化服务、长效运营增值、生态伙伴培引等功能的本地运营机构，提供基础技术支撑。

02 “一体四翼”构建未来城市大脑

城市大脑以网络、计算、感知设施为基础，全面汇聚整合分布在城市各级各部门各行业的海量数据，构建聚合数据、共享技术、协同业务、赋能应用的城市运营中枢平台，促进数据协同、技术协同、业务协同，赋能生产、生活、生态等上层应用场景。作为城市新型基础设施，城市大脑是开放、不断完善、迭代发展的，一方面能够随着未来信息技术的发展不断演进；另一方面，随着各行业信息化建设逐步深化，激活城市各行业以及跨行业的基于城市大脑的系统建设，有利于推进各行业系统接入及提升。

四大核心平台。

城市大脑是互联网大脑架构与智慧城市建设结合的产物，是城市级的类脑复杂智能巨系统，在人类智慧和机器智能的共同参与下，在物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G、云机器人、数字孪生等前沿技术的支撑下，充分推进城市数据资源网络化共享、集约化整合、高效化开发、全面化赋能，各类共性支撑平台是城市大脑的核心要素：

（1）城市大数据平台。城市大数据平台以城市信息模型数据为框架，通过对全域全量数据汇聚、融合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术，提高数据资源利用水平，打造数据驱动治理模式的强大引擎。随着数据处理技术的不断进步和数据应用需求的不断提升，城市大数据的数据资源越来越丰富。同时，城市大数据结构异构特征显著，数据量大、速度提升快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。虽然各级地方政府和企业都在积极 探索 城市大脑建设，但仍然存在特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合，大部分城市仍停留在政务数据共享交换平台的水平，即主要在政府内部进行的数据共享；

（2）城域物联感知平台。城域物联感知平台以全域物联感知和智能化设施接入为基础，为设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等参与者提供物联感知服务，成为终端设备与智能应用之间的纽带。城域物联感知平台的核心功能主要包括接入管理、设备管理、数据管理三部分，向下接入感知终端，兼容适配各类协议接口，提供感知数据的接入与汇聚；中间面向设备开发者、管理者、运维者提供远程运维管理、事件告警、反向控制等设备管理；向上为应用开发者提供数据解析、数据分析、数据统计、数据调用等数据管理，支撑物联数据创新应用；

（3）城市信息模型平台。城市信息模型平台是刻画城市细节、呈现城市发展趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城市信息模型平台基于城市地理信息系统GIS地图，按照地形层、道路层、建筑层、水域层等顺序加载城市大数据平台和城域物联感知平台数据，并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理。在模型单体化基础上，同步接入人口、房屋、水电燃气、交通等城市公共系统的信息资源，实现可视化展示城市运行状态，并运用模拟仿真、深度学习等技术，模拟推演城市发展态势；

（4）应用支撑模型平台。应用支撑模型平台是城市大脑关键共性技术、应用开发组件和城市模型服务的模块化封装集成平台，能够实现灵活配置和高效开发利用，包括共性应用组件服务、信息模型服务和核心使能技术服务。其中，共性应用组件服务包括信用服务、身份认证、非税支付、电子证照等底层技术支撑；信息模型服务是指面向应用场景的赋能服务，包括自定义渲染服务、空间分析计算、虚实融合互动等；核心使能技术服务包括人工智能、大数据、区块链等新技术能力，旨在为上层应用提供技术支撑。

七大协同场景。

城市大脑在行业系统应用的基础上，着眼城市建设和管理，以解决城市运行问题为牵引，推动场景不断向跨部门跨领域的超级场景应用方向发展，协同联动成为业务场景建设的重点和亮点：

（1）多规融合一图管控。城市大脑整合基础空间数据、现状数据、规划成果、地下空间数据等城市规划相关信息资源，在城市信息模型上实现合并叠加，解决潜在冲突差异，统一空间边界控制，形成规划管控的“一张蓝图”。在充分保证“一张蓝图”实时性和有效性的前提下，汇聚更多规划数据，如人口分布密度、绿地面积布局、交通流量、实时环境检测、空气流动、温度变化、群体社交活动等信息，并基于全量数据构建各类模型，如城市风貌模型、控规模型、参数化模型等，对各种规划方案及结果进行模拟仿真及可视化展示，实现方案的优化和比选；

（2）项目建设全程可视。在设计阶段，利用数字孪生技术，构建还原设计方案周边环境，充分考虑设计方案和已有环境的相互影响因子，让原来到施工阶段才能暴露出来的缺陷提前暴露在虚拟设计过程中，方便设计人员及时针对缺陷进行优化。在施工阶段，利用数字孪生技术将施工方案和计划进行模拟，分析进度计划的合理性，对施工过程进行全面管控。在运营维护阶段，基于设计、施工、装配过程中留存数据生成的建筑三维模型，结合建筑内外部各类传感器、监控设备采集的建筑环境数据、设备运行数据、构件压力和应变数据、视频监控数据、异常报警数据等，开展智能分析，对可能出现的影响建筑寿命、设备 健康 等问题进行预测预警；

（3）城市运行一网统管。基于统一标准的城市部件数字编码标识体系和空天地全方位立体部署的物联感知设施，为各类城市部件、基础设施甚至是动植物等生命体赋予独一无二的“数字身份证”，从而实现对城市部件的智能感知、精准定位、故障发现和远程处置。利用城市智能引擎赋能城市摄像头，智能识别跨门经营、违章停车、堆物堆料、暴露垃圾、无证游商、积存垃圾渣土、沿街挂晒等违章行为，通过智能立案、派发、审核，缩减案件处置流程，有效缩短处置时间、节省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民满意度。此外，通过全要素数据聚合，准确抓取城市体征，进行城市画像，洞察城市机场、高铁站、交通枢纽、地铁站、热门景点、博物馆、图书馆、 体育 馆运行状态和实时利用率，人和车辆动态和轨迹追踪，城市大型建筑、桥梁、游乐场、重点设施的安全监控，实现一张图全景展现城市运行动态；

（4）公共安全一屏掌控。依托城市大脑，基于AI和大数据技术能力，构建治安防控圈，对重点区域、重点出入口等监控点位的人员和车辆进行全覆盖、全方位智能采集，将散布在城市各个角落的监控摄像头等设备产生的数据连接起来，进行分析与整合，根据结构化数据形成一脸一档、一车一档及标签库等，做到“人过留像、车过留牌、留特征、留轨迹”。当 社会 治安防控系统智能发现显性问题时，可启动自动报警、快速响应与协同处置等机制，实现对城市的精准分析、整体研判、协同指挥。例如，当发生老年人、幼童走失等事件时，系统将自动调出事发现场及其周边的视频监控设备，通过轨迹跟踪和自动寻位，降低人员走失风险；

（5）应急指挥一键调度。城市大脑依托其应急指挥中心功能，能够为决策者实时远程分析、多维度展示城市信息，对重大事件和重点人群进行动态监测、跟踪、信息预警，支持跨层级、跨部门的全域资源快速调动，从而实现对重大公共安全事件、突发公共卫生事件、自然灾害等紧急突发事件的有效应对，做到统一平台、统一通信、统一部署、统一指挥、统一调度，打造“管理驾驶舱”。通过整合视频监控等各类信息，快速还原应急事故现场的环境，为相关部门开展灾情研判、灾害分析等工作提供保障；通过可视化界面实时展示各种应急资源的位置、状态，并基于空间实际地理坐标对可用应急资源进行查询，形成应急资源“一张图”；通过三维模拟仿真技术对整个应急事件的处置进行全流程仿真，通过多种评价方式对每个具体的仿真流程、整体应急资源的准备情况、应急预案整体执行效率等进行多维度的评价，为领导决策提供科学辅助；

（6）政务服务一网通办。以城市大脑建设为基础，打造一体多端的政务服务平台，以政府服务大厅、政务服务网、城市级App、自助终端、12345热线等为基础，整合各部门、各领域现有公共服务入口，形成统一入口，整合用户使用频率高、需求量大的服务事项，实现政务服务线下大厅办、网上办、掌上办、自助办、12345热线办等多渠道联动。打造政务服务支撑平台，推进区块链+政务服务审管互动应用，加强政务服务事项治理分析，利用OCR识别、自然语言处理、语音识别、智能机器人等AI能力，实现跨部门业务流程自动化和12345语音智能识别、审批材料智能化识别，解决审批信息二次录入问题，支撑利企惠民服务直达。以惠民服务为例，通过“掌上政务”服务平台融合身份证、驾驶证、社保卡、医保卡、银行卡等功能权限，为市民提供交通出行、教育缴费、看病就医、政务服务、智慧社区、信用支付、不动产交易、小微贷款、图书馆借阅等便民服务；

（7）产业发展一图总览。基于城市大脑，汇聚投资、消费、就业、税收、财政、金融、能源等经济运行领域的监测数据，为产业经济运行分析提供数据支持。开展产业运行态势综合监测，实现生产运营管理总体情况便捷查询，数据范围涵盖产业结构、入驻企业、产值分析、税收、招商引资、复工复产情况等；生成产业地图，重点聚焦城市产业分布，从空间和产业两个维度生成现状图和未来图，通过发挥产业地图的指引作用，有效服务各类投资者，推动重大项目与产业地图精准匹配、快速落地，引导 社会 资本向重点区域集聚，加快构建集产业链、创新链等为一体的产业要素体系；创新产业经济分析模式，通过分析城市传统产业、优势产业、战略产业的发展规模、投资、效益、税收情况，以及各产业在研发、生产、销售、管理各环节的状态、资源分布情况，建立经济运行大数据分析模型，对区域经济运行趋势进行分析和预判，为淘汰落后产能、清理“僵尸企业”、鼓励 科技 创新、扶持优势产业、改造技术落后企业等一系列经济调节目标提供及时、精准、有效的决策信息。

03 因地制宜推动城市大脑落地实施

因地制宜创新建设运营模式。

相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。 目前，国内城市大脑建设主要有三种模式：

（1）企业总包建设运营模式。由某家企业总包负责城市大脑建设运营，企业通常为与城市签订战略合作协议的国内领军ICT企业。该模式的优点是系统之间集成整合相对平滑，政府部门统筹组织难度低；缺点是城市大脑企业标签化色彩较重，技术体系开放度较低；

（2）领军企业生态圈建设+主导企业运营模式。由智慧城市主管部门组织实施，由国内领军ICT企业负责城市大脑的总体架构设计和核心模块建设，聚集若干专业化企业形成生态圈，共同参与城市大脑不同模块建设。在城市大脑建设完成并投入运行后，由主导企业负责后续运营工作。该模式的优点是建设阶段能实现生产合力最大化，缺点是政府统筹组织压力较大；

（3）政企合作组建公司开展建设运营模式。由政企合作性质的公司负责建设运营（该公司通常为某主导企业和后续参与建设的领军企业合资），推动该领军企业的技术方案落地，同时引入其他专业化企业参与建设，并承担后续运营工作。该模式的优点是整个建设运营阶段都由专业化公司负责，有利于有效整合企业资源，缺点是组建公司等前期准备工作相对复杂。

内外协同构建建设运营生态。

城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。一方面，对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力。例如，杭州在市级层面成立杭州城市大脑建设领导小组，由市委书记挂帅，六位市领导担任副组长，由一位副市长主抓，各区县（市）和各部门主要领导均为领导小组成员；同时，以项目为单元，建立工作专班，统一进驻云栖小镇集中办公。又如，上海成立城市运行综合管理中心，持续深化联席会商机制，对于需要多部门共同处置的事件，建立共同的规则和秩序，明确责任主体、规范处置流程。另一方面，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。例如，在海淀城市大脑的建设过程中，百度牵头45家公司成立 科技 产业联盟；在杭州城市大脑的建设过程中，阿里云负责总体架构以及计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等核心模块建设，若干大数据运营企业负责模块建设等系列工作。

示范引领稳步推进城市大脑建设。

城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。根据项目实施重点的不同，城市大脑建设期可划分为夯实基础、推广应用、全面建设三个主要阶段。夯实基础阶段重点围绕顶层设计编制、平台运营公司组建、平台及重点子系统建设等工作开展；推广应用阶段重点围绕平台及重点系统完善、先行先试示范应用项目建设等工作开展；全面建设阶段重点围绕各领域智慧应用服务全面深化和协同运行，打造多维度、多元化的特色智慧应用。

原文标题：《关于城市大脑未来形态的思考》（微信有删节）

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远程运维大数据平台，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，本文提出远程运维大数据平台了相应的解决策略，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，新的技术又刷新远程运维大数据平台了行业应用领域。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

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[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.

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