云计算环境下数字化业务全链路监测关键技术

随着电力企业数字化架构向云平台+中台技术路线演进，传统的企业信息系统的运维模式已无法应对云原生技术环境下企业级信息系统应用的运维工作中面临的挑战。本文提出了一种面向云计算环境下数字化业务全链路监测平台，用于实现对端到端、全流程、全层级监控，帮助监测微服务状态、分析系统性能、理解系统行为，支撑业务运维运营。     

智能化网络运维管理平台的研究与实现

本文主要通过对我国目前网络运维管理的现状与技术特点进行研究与分析。并探讨了基于统一的管理平台与管理体系的安全性、开放性的相关规则,提出了设计智能化网络运维管理平台的实现措施。     

智能化网络运维管理平台的研究与实现

本文分析了边防数据中心的运维现状,研究现有网络运维管理的技术特点。探讨基于统一的管理平台、管理体系的开放性和安全性设计的原则,设计网络运维管理平台的框架,并研究运用MochaBSM与MochaITOM产品构建智能化网络运维管理平台。     

微服务系统服务依赖发现技术综述

微服务架构得到了广泛的部署与应用, 提升了软件系统开发的效率, 降低了系统更新与维护的成本, 提高了系统的可扩展性. 但微服务变更频繁、异构融合等特点使得微服务故障频发、其故障传播快且影响大, 同时微服务间复杂的调用依赖关系或逻辑依赖关系又使得其故障难以被及时、准确地定位与诊断, 对微服务架构系统的智能运维提出了挑战. 服务依赖发现技术从系统运行时数据中识别并推断服务之间的调用依赖关系或逻辑依赖关系, 构建服务依赖关系图, 有助于在系统运行时及时、精准地发现与定位故障并诊断根因, 也有利于如资源调度、变更管理等智能运维需求. 首先就微服务系统中服务依赖发现问题进行分析, 其次, 从基于监控数据、系统日志数据、追踪数据等3类运行时数据的角度总结分析了服务依赖发现技术的技术现状; 然后, 以基于服务依赖关系图的故障根因定位、资源调度与变更管理等为例, 讨论了服务依赖发现技术应用于智能运维的相关研究. 最后, 对服务依赖发现技术如何准确地发现调用依赖关系和逻辑依赖关系, 如何利用服务依赖关系图进行变更治理进行了探讨并对未来的研究方向进行了展望.     

工业场景中基于云计算的远程运维技术研究

远程运维技术是智能制造的重要组成部分。针对目前我国智能制造技术发展现状和工业场景实际使用情况,对基于云平台的远程运维技术进行了研究。对该技术在高端大型重装备、钢铁行业、数控机床、风力发电等工业场景下的应用分析,给出了基于云平台的远程运维系统的基本架构以及架构中每一层级的功能和作用。总结了对象层、边缘层、传输层、云端四个层级下在不同行业中对应的工业场景,给出了在这些场景中遇到的问题和解决思路。分析了目前我国工业环境中云技术的应用现状。通过工业现场的实际情况研究和对国家政策导向分析最终得出结论:基于云平台的远程运维技术适用行业广、监测诊断能力强。该技术将是未来运维技术的发展方向。     

智慧配用电全产业链生态系统云平台设计研究

为确保配用电运维工作顺利开展,本文设计了智慧配用电全产业链生态系统云平台,引进了云、大、物、移、智前沿技术,基于云网端一体化技术框架,实现了线上线下相配合的运营模式,以电力运维着手,迅速有效满足用户基本需要,解决主要问题,同时积累丰富的配用电大数据,以此为用户提供相对完善的增值服务,通过云平台贯穿上下游产业链,构建全产业链生态体系,以实现协同化发展.研究表明,云平台不仅可以提高电力可靠性与稳定性,还可提升管理效率,节省运维成本;基于用户沉淀大数据,构成智慧用电大数据体系,以电力数据分析,整合上下游产业,从而实现增值服务产业链建立.     

大数据技术在特高压变电站运维中的应用

特高压变电站在运行过程中会积累大量数据,数据规模和增长速度都是超高压变电站所不能比拟的,如何有效的利用这些丰富的数据资源进行业务决策是急需解决的问题。大数据技术为特高压变电站运维工作提供了新的解决思路,通过将站内传感器采集的数据集成到变电站云平台,基于云平台开发各种应用子系统可方便巡检及故障预测,大大优化人力配置。本文首先分析了当前特高压变电站数据的来源及特性,界定了特高压变电站数据从属于大数据的研究范畴,接着从智能巡检和故障预测两方面探讨了大数据技术如何助力特高压运维工作,阐述了新的巡检模式,介绍了利用大数据技术进行故障发现及预测的工作思路,最后分析了与特高压变电站云平台搭建相关的大数据技术,对相关趋势进行了展望。     

数据中心国产化智慧运维平台设计与实践

为建设自主可控的数据中心智慧运维管理平台，系统调研国产化数字产品及服务研发现状，以数据中心业务需求、设施需求、管理需求、自助服务管理及事件管理为目标，以物理层、资源抽象层、云服务层与云安全防护层构建管理顶层平台架构，从分别以业务管理及运行监控为中心进行了平台详细功能设计、资源池设计与安全设计，最后综合分析了国产化智慧运维管理平台的效益。国产化智慧运维管理平台可将数据中心局域资源纳入统一管理范围，建立科学合理的管理体系，建立标准规范的运维管理流程，实现数据资源主动的、灵活的、集中的、高效的管理和运维。     

微服务架构下的根因定位方法综述

【目的】在大规模云平台中,当微服务系统关键性能指标发生异常,要求运维人员面对告警风暴和纷繁复杂的异常指标及时梳理背后的异常关联,对异常进行准确的根因定位和快速的恢复。【方法】本文详细介绍在微服务架构下构建故障传播图的方式以及基于图推理的根因定位技术。结合云平台上运维及高可用的能力建设经验,对现有的根因定位方法进行梳理、总结。【结果】基于图推理的根因定位方法在大型数据中心显著提高了云上系统稳定性、可靠性。【局限】该方法依赖稳定的监控基础设施以及准确的指标异常检测能力。【结论】随着数字化转型的深入,微服务架构下的根因定位技术对大规模云平台的稳定性保障将会起到越来越大的作用。     

SHMA:一种云平台的监控框架

由于云平台架构的复杂性和工作负载的不可预测性,云监控对保证云平台的高可用性有重要意义,云平台上资源的动态性、多样性以及资源规模巨大给云平台监控带来了一定的困难。研究并提出一种面向云平台的可扩展多层次监控框架SHMA,SHMA采用微服务架构构建监控系统中可扩展的各个相互独立的服务组件,实现对云平台不同层次的应用服务、中间件和基础设施资源的监控。通过对部署并运行在CloudStack基础设施云平台上的某综合减灾空间信息服务应用系统进行案例分析,验证了该监控框架的有效性。     

基于云服务完善“一带一路”中医药远程教学平台的运维管理

通过学习行业领先的运维理念和技术,从技术,工具和流程三方面对当前的运维工作进行完善,利用有限的预算和人力资源对天津中医药大学的"一带一路"中医药远程教学平台进行容器化改造,实现更为高效的版本迭代,资源伸缩和故障恢复能力,有效提高运维效率;利用开源工具设计并部署容器监控平台,实现对业务系统运行状况的全面掌握;以及部署ITSM平台,及时响应用户请求,提高IT服务工作在高校教职工中的满意度。     

基于日志挖掘的微服务测试集缩减技术

微服务系统每轮迭代过程中都需要进行回归测试,大量重复测试会造成资源浪费,可通过减少测试用例集的规模来降低成本,以提高测试效率.现有测试用例集缩减技术主要依赖系统规约和架构描述作为输入,对于具有服务自治、调用关系不确定等特点的微服务系统实用性受限.并且,现有测试用例集缩减技术很少考虑使用场景,测试用例集很难反映用户关切....     

云计算平台全生命周期安全运维体系探究

结合云计算平台现状和工作实际,针对其安全运维体系的缺失,提出了全生命周期的安全运维体系．并对全生命周期中各个阶段的安全运维要求及要点进行了详细阐述和说明。     

基于GIS的大型公共建筑轻量级运维管理平台 研发与应用

摘 要：大型公共建筑在商业、办公、旅游、科教文卫、通讯和交通等各个方面都有着不 可替代的作用。但大型公共建筑的运维管理信息化平台开发和应用却有一定技术难度。为降 低这一难度,提出一种基于 GIS 的大型公共建筑轻量级运维管理平台研发与应用方法。大型 公共建筑图纸通过图形数据转换和编辑,转换为地图服务;大型公共建筑属性数据通过归纳 总结,形成层次结构,并赋予唯一标识符,建立属性数据标准库;并以此为基础,梳理大型 公共建筑运维管理流程,形成运维管理标准流程和数据流程;通过搭建统一的平台,完成上 述 4 项结果的集成,并投入实际应用。该方法在一座大型机场航站楼进行了实际验证,开发 了一套轻量级运维管理平台,实现了该航站楼运维管理的信息化,其结果验证了方法的有效 性和可操作性。     

BIM-enabled facilities operation and maintenance: A review

Building Information modeling (BIM) has the potential to advance and transform facilities Operation and Maintenance (O&M) by providing a platform for facility managers to retrieve, analyze, and process building information in a digitalized 3D environment. Currently, because of rapid developments in BIM, researchers and industry professionals need a state-of-the-art overview of BIM implementation and research in facility O&M. This paper presents a review of recent publications on the topic. It aims to evaluate and summarize the current BIM-O&M research and application developments from a facility manager's point of view, analyze research trends, and identify research gaps and promising future research directions. The scope of this research includes the academic articles, industry reports and guidelines pertaining to using BIM to improve selected facility O&M activities, including maintenance and repair, emergency management, energy management, change/relocation management, and security. The content analysis results show that research on BIM for O&M is still in its early stage and most of the current research has focused on energy management. We have identified that the interoperability in the BIM-O&M context is still a challenge and adopting the National Institute of Standards and Technology (NIST) Cyber-Physical Systems (CPS) Framework is a potential starting point to address this issue. More studies involving surveys are needed to understand the underlying O&M principles for BIM implementation – data requirements, areas of inefficiencies, the process changes. In addition, more studies on the return on investment of the innovative systems are required to justify the value of BIM-O&M applications and an improved Life Cycle Cost Analysis method is critical for such justifications.     

多源信息融合的微服务化电网事故追忆

提出一种在云计算平台上构建大数据环境下支持多源信息融合的微服务化电网事故追忆系统方法,解决传统电网事故追忆系统耦合度高、灵活性差、不易扩展等问题,满足事故追忆系统对短时间内解析大规模故障数据的要求。根据功能需求,将系统重构为电网模型、事故记录、操作记录和人机交互四个细粒度微服务;在此基础上,将每一个数据源接入独立的微服务模块,避免服务间的耦合和堆叠。结合云平台监控系统采集的容器集群负载参数,提出了基于长短期记忆神经网络算法的资源预测模型,提前对容器资源进行预测调度,避免负载突变对系统效率的影响,提升容器资源调度水平。结果分析表明,采用所述方法实现的微服务化电网事故追忆系统可靠性达99.999980%,具有良好的响应效率。     

基于微服务的深度学习模型服务系统

Tensorflow Serving是Google开源的一个服务系统,针对Tensorflow Serving单体应用吞吐量低、服务调用烦琐、模型生命周期管理不完善等问题,本文设计了一种基于Tensorflow Serving的微服务软件架构方案,在部署Tensorflow Serving的Docker(开源的应用容器...     

云控制系统研究现状综述

云控制系统是软件定义的云计算基础理论和方法在自动控制领域中的延伸和应用,然而其研究尚处于起步阶段,其概念内涵、体系架构、理论方法和关键技术还需进一步明确。通过对体系结构和构成要素的分析,归纳总结了云控制系统的典型特征;综合分析了云控制系统与相关技术的支撑关系;基于云控制系统的理论特点引申出五项关键技术,并对各关键技术的研究现状进行了详细阐述;最后提出了云控制系统未来发展所面临的问题与挑战。     

区块链即服务的发展现状与展望

论述区块链即服务研究现状,通过云计算和区块链技术结合方式介绍区块链即服务工作原理,根据区块链即服务面向的服务对象论述基础设计原则,以主流的区块链即服务平台分析研究基本架构。区块链即服务作为一种云服务,是区块链服务设施的云端出租网络平台,依照其租户特点使计算资源、平台资源、软件资源、硬件资源得到最大程度的共享。区块链即服务通过大容量的资源池,保障租户的业务规模可灵活弹性伸缩,租用设施可共享和独享,安全可靠运行。针对区块链即服务风险监管、技术难点、性能等问题对当前研究的不足和未来的研究方向进行分析和展望。