中国铁路智能运维平台（铁路智能运输信息系统）

本篇文章给大家谈谈中国铁路智能运维平台，以及铁路智能运输信息系统对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享中国铁路智能运维平台的知识，其中也会对铁路智能运输信息系统进行解释，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、智能运维平台系统是什么
• 2、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 3、智能运维平台是哪个系统的前身
• 4、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 5、你认为高铁行业的前景如何？
• 6、智能运维是什么？

智能运维平台系统是什么

智能运维平台中国铁路智能运维平台，又称AIOps，是将AI赋能于IT传统运维，通过对日志、指标、Trace等数据中国铁路智能运维平台的分析，协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障，并排除故障，提高运维效率、降低运维成本。

一套完整的智能运维平台系统，通常包括中国铁路智能运维平台：

（1）数字运维中台：提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

（2）统一监控中心：将监控对象与运维数据关联，实现对象视角的全面可观测性方案

（3）告警辨析中心：智能化集中告警，构建闭环告警管理

（4）指标解析中心：集中管理监控指标，AI算法智能化检测分析

（5）日志精析中心/日智速析专家：海量数据处理，串联及多维分析，实时聚类检测

（6）运营决策中心：多源数据接入，多设备统一管理，自定义观测场景

智能运维平台系统的部署，可以根据现有情况分步骤进行。先从急需的场景入手，再辅以运维数据的治理，即可发挥其作用，让运维工作提升一个档次

智能运维管理平台是如何进行运维管理的？

IT运维从传统走向智慧，首先要经历数字化运维阶段，搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理中国铁路智能运维平台的前提和基础，也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求，擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台，对运维数据进行统一的采集存储和管理，即便面对高达100TB的日增数据量，也可进行秒级实时分析，为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

与传统运维方式相比，智能化运维最突出的优势是“数据大集中”，即基于数字运维中台建设，通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据，并以业务视角观测运维数据的相关性，最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台，刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

目前，夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地，极大节省中国铁路智能运维平台了企业客户的人力成本和资金成本，提升中国铁路智能运维平台了运维的有效性和质量。例如，通过为客户构建智能运维平台，轻松应对日增80TB的数据量，让客户平均故障修复时间（MTTR）缩短150%以上，运维总体拥有成本（TCO）下降80%以上。

智能运维平台是哪个系统的前身

阿里云。
智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。
运维职责贯穿了产品的生命周期，需要借助自动化、智能化的平台帮助运维工程师以最低的成本和最快的速度完成面向用户的服务交付和服务质量保障。

智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

你认为高铁行业的前景如何？

行业主要上市公司：主要有中国中铁(601390.SH)、中国铁建(601186.SH)、中国交建(601800.SH)、中国中车(601766.SH)、中国通号(688009.SH)、思维列控(603508)、京沪高铁(601816)等

本文核心数据：里程规模、动车组产量、竞争格局

行业概况

1、定义

中国国家铁路局颁布的《高速铁路设计规范》文件中将高铁定义为新建设计时速为250公里(含)至350公里(含)，运行动车组列车的标准轨距的客运专线铁路。中国国家发改委将中国高铁定义为时速250公里及以上标准的新线或既有线铁路，并颁布了相应的《中长期铁路网规划》文件，将部分时速200公里的轨道线路纳入中国高速铁路网范畴。

在中国高速铁路网概念中，官方文件采用的是广义高铁而不是狭义高铁，只要设计速度达到200km/h以上的铁路就可根据实际情况的需要将它们统筹规划，共同纳入高速铁路网这一栏进行研讨。高铁的主要特点如下。

2、产业链剖析：产业链条长

高铁产业链较长且复杂，整个产业链纵向贯穿基建、产业化制造业、营运服务业，涉及机械、电气、电子、信息技术、材料等多个领域。高铁概念相关产业按价值链主要分为三大周期：即前期铁路基建、中期列车制造及相关设备和后期营运服务相关。

前期主要包括工程承包、工程机械、及桥涵、轨道、隧道等建设中需要用到的各种配套建材。代表企业有中国中铁、中国铁建等。中期主要包括车辆购置、零件配件、专用系统设备等。领先企业包括中国中车、中国通号、铁科院等。整个产业链后市场包括营运、物流公司等服务业相关企业，包括京沪高铁等。

行业发展历程：中国高铁行业正向成为全球引领者行进

我国高铁发展相较于其他发达国家略微滞后，始于20世纪90年代。1990年底完成了《京沪高速铁路线路方案构想报告》，开始了我国高铁建设的初步探索阶段。2004-2015年我国高铁建设依次经历了“引进来”阶段、自主创新阶段、“走出去”阶段，逐步成为全球高铁大大国。2015年至今处于全球引领阶段，我国部分高铁技术已处于国际一流水平。

行业政策背景：政策加持，完善“八纵八横”高铁网布局

2015-2020年我国颁布多项政策促进我国高铁行业发展，从2021年新颁布的政策来看，我国高铁建设规划中提出：对于高铁建设项目应当做好审核，合理制定建设标准、满足财务平衡的要求，避免过度或重复建设。具体政策如下：

据国家发改委、交通运输部以及中国铁路总公司发布的《中长期铁路网规划》内容，我国高铁线网已实现原来的四纵四横，正在完善八纵八横铁路网，并规划到2030年，整个高铁路网要达到4.5万公里。具体规划内容如下。

产业发展现状

1、高铁动车组产量递减，保有量持续增长

从供给端来看，2016-2021年，中国动车组产量波动下降。根据国家统计局数据显示，2021年中国动车组产量为1021辆，较2020年有较大的下降，降幅达到50.3%。2022年1-6月全国动车组累计产量为297辆，比上年同期减少了588辆，产量累计同比下降66.4%;月均产量为49.5辆。

另国家铁路统计公报数据显示，2016-2021年，中国动车组保有量持续增长，从2016年的2586标准组增长至2021年的4012标准组，2021年较2020年增长4.8%。

2、高铁营运里程规模庞大，占铁路比重逐年上升

从市场情况来看，2008年，全国高铁营运里程仅671.5公里，而从2009年开始，高铁运营里程开始显著提升。截至2021年底，我国高铁总里程已达到4万公里，占全国铁路营运历程的26.7%。

我国高铁营运+在建里程均处于全球前列。依据Statista数据，截至2021年6月，全球高铁在建里程以中国为首，且远超其他国家。

3、2022年至少7条高铁开工建设

依据RT轨道交通数据，2022年将有不少于11条，设计时速超过250公里的高铁建设完成并通车运营。至少有7条设计时速为350公里的高铁要开工建设。具体如下：

行业竞争格局

1、区域竞争格局

根据企查猫查询数据显示，目前中国高铁注册企业主要分布在江苏省和山东省。其次为广东、河南等省市。整体集中在东部地区，多为交通枢纽地带。

注：颜色越深代表企业数量越多;数据截至2022年9月26日。

从高铁行业上市公司的地区分布来看，北京高铁行业的上市企业数量最多，中国中铁(601390.SH)、中国铁建(601186.SH)、中国交建(601800.SH)、中国中车(601766.SH)、中国通号(688009.SH)等龙头企业均位于北京。山东、江苏和浙江三省高铁产业的上市企业数量亦较多，山东有山东路桥(000498.SZ)等上市企业，江苏有宝胜股份(600973.SH)等上市企业，浙江有天铁股份(300587.SZ)等上市企业。

注：颜色越深代表企业数量越多。

2、企业竞争格局

2022年上半年，我国铁路工程中标总额约有3346亿元(主要以工程施工、监理、勘察设计以及机电等为主)。项目的建设方主要集中在中国中铁、中国铁建、中国交建、中国建筑、中国电建、中国能建以及中国中冶这7家建筑央企，其中中国中铁的中标金额占比接近50%。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，智能化、数字化、绿色化高铁时代到来

在“十四五”建设的大背景下，国铁集团提出基于智能高铁云平台为核心的“2035智能高铁”，主要包括智能制造、智能装备及智能运维三大方面，未来我国高铁行业将朝着这三大方面而努力，早日建成智能高铁。

与此同时，近年来，物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术发展突飞猛进，在全国提倡建设智慧城市的大背景下，高铁将基于数字化技术，研制运行水平更高、安全性和舒适性更好的高速列车。具体表现在研制不设分相、远程控制的牵引供电系统;研制与全国地震监测台网适时接入的地震监控预警系统;研究基于大数据的固定设备和移动设备智能监测与安全预警技术等，以实现中国高铁技术更先进、更可靠、更安全、更经济、更绿色，持续确立在世界高铁的领先地位。

此外，在当前双碳战略下，绿色节能环保是高速列车的重要发展方向之一，这是全球环境可持续发展的要求，在中国也是生态文明建设的需要。

2、2030年高铁运营里程数有望突破4.5万公里

从我国新投产里程角度来看，根据《中长期铁路网规划》，到2030年高速铁路运营总里达4.5万公里左右，因此预计2021-2030年我国高速铁路运营里程新投产高铁里程数达5100公里左右。根据《新时代交通强国铁路先行规划纲要》，到2035年，我国高铁运营里程要达7.0万公里左右，因此预计2031-2035年我国高铁营运里程新投产高铁里程数将达到2.5万公里左右。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国高铁行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达中国铁路智能运维平台，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢中国铁路智能运维平台？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。 关于中国铁路智能运维平台和铁路智能运输信息系统的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 中国铁路智能运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于铁路智能运输信息系统、中国铁路智能运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。