网络自动化运维系统关键技术研究与设计

随着“互联网+”时代的到来,网络运维技术也日渐复杂,在智能化时代的背景下,自动化运维成为运维技术发展的主要趋势,依托于SDN/NFV技术、大数据平台、人工智能算法以及传统的运维数据采集,能够有效缓解传统运维方式中工作量大、重复劳动、效率低的问题。文章在对自动化运维技术研究的基础上,探讨了网络自动化运维中网络业务编排和故障诊断、预测的需求和关键技术,并针对需求阐述自动化运维系统的设计思路,作为系统实现的技术参考。     

基于大数据的电力运维故障诊断及自动告警系统设计

为了适应信息时代的发展,基于大数据背景,电力部门在系统与设备运维期间,可以有效利用大数据技术对电力运维故障实施诊断,对自动告警系统展开优化设计,将人工智能系统与计算机网络进行有效结合,从而更好地完善电力运维故障诊断以及自动告警系统的设计。文章主要在大数据背景下对电力运维故障诊断以及自动告警系统设计展开研究。     

移动通信运营商办公云

移动通信运营商面临着越来越大的市场竞争。主要针对移动通信运营商的IT基础设施建设和运营的技术问题,陈述了利用云计算来构造移动通信运营商办公云平台。给出了移动运营商办公云的技术架构,并且从系统运维的角度,讨论了利用大数据技术对办公云的运行状态数据进行数据挖掘与分析,实现对办公环境的精细化管理、智能化和自动化的运维,进而合理利用资源并提升用户体验。     

无线发射远程控制中心智能化运维平台建设

为提高无线发射安全播出管控水平,常山传媒集团在现有基础上新建了无线发射远程控制中心智能化运维平台,实现整个无线发射系统的智能化监测、管理及控制.智能化运维平台通过数据采集系统、切换调度系统、可视化展示系统、资源管理系统以及综合运行管理系统等集成应用提升了运维效率,简化了控制流程,减少了发射故障时间,降低了值班人员的运维压力和技术能力要求,构建出全新的运维管理方式,提高了广播电视安全播出质量.     

有线网络综合网管监控调度中心的建设

苏州有线“综合网管监控及调度中心”项目实现A/B平台相融合、全程全网可管可控、支持故障动态感知的端到端业务和网络管理调度系统,系统实现全网全覆盖的可视化基础网络资源管理链和运维知识管理体系,大幅度加强了苏州网络的监管能力和运维效率.     

政企互联网专线故障自动诊断系统研发

广州联通数据互联网智慧化运维系统是目前在数据网络监控和故障处理领域,最为行之有效的故障自动诊断系统之一。为提升大带宽业务的服务质量和提高网络安全水平,加速IP与IT的融合,提出了打造数据互联网智慧化运维系统。本系统以服务质量、用户感知、支撑效率、智慧运维为核心,率先将SDN&人工智能技术与传统网络维护相融合,针对影响互联网专线业务支撑效率的网络资源管理和影响用户体验的网络设备故障等难点痛点进行建模分析,利用大数据分析技术、IT信息化技术等手段,达到专线业务快速开通、安全事件迅速处置、网络瓶颈智能预警、网络故障自动处理的管控效果,完成对业务支撑、网络安全、故障响应和智能调整四个方面运维能力大幅提升,缩短故障历时,优化用户体验。     

监管平台统一运维管理系统告警平台设计

监管平台各技术系统和业务系统硬件的运行维护中会产生大量的运行数据和告警信息,集中分析和处理告警信息可以提高维护可靠性.本文完成了监管平台统一运维管理系统告警平台的设计,详细分析了告警平台的各模块的功能和实现方式.     

IT信息化建设中自动化设计方案

随着信息化在电力的深入应用,以及下一代互联网技术和大数据技术的整体环境影响下,IT信息化建设对业务运行支撑愈来愈重要,而与此同时IT系统运行稳定、IT服务快速响应、IT辅助决策等IT运维的工作,则变得比以往都至关重要。本文详细调研和摸查广州供电局实际的运维场景和自动化运维需求,结合当前主流的IT技术:Consul、Netty、Nodejs、Tornado、Nginx、Docker等,以及DevOps运维理念,总结和提炼出广州供电局的信息自动化运维建设思路,包括自动化运维框架体系、平台逻辑设计、建设阶段与路径、最佳实践等内容,并逐步进行广州供电局部分运维工作的自动化建设。为提高运维效率、减少人为误差,以及更长远的应用下一代互联网技术、DevOps实践、故障自愈,和智能运维提供思路与架构模型。     

云平台运维管理探析

为更好地开展云平台的运维工作,针对Iaa S云平台与传统系统运维的区别进行阐述,给出云平台运维中资源管理、自动化运维、监控技术、运维人员技术能力、文档管理等重点工作的相关建议。     

智能运维技术在电信大视频业务中的应用研究

文章针对电信大视频智能运维系统架构、关键技术和典型应用场景进行分析,结合大视频质差根因分析和硬盘故障预判的具体实例,表明基于机器学习的智能运维技术明显提升了大视频运维系统的效率,具有较高的市场价值。文章认为基于机器学习的智能运维技术必然成为运维系统的发展方向。