风电智能运维平台建设（风电智慧运维）

本篇文章给大家谈谈风电智能运维平台建设，以及风电智慧运维对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享风电智能运维平台建设的知识，其中也会对风电智慧运维进行解释，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、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 2、关于运维体系建设有没有什么好点的建议？
• 3、大数据时代，为风电运维带来哪些机遇
• 4、让风电运维更聪明
• 5、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 6、智能运维是什么？

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，极大节省了企业客户的人力成本和资金成本，提升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。

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

作为企业数字化转型的重要手段风电智能运维平台建设，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况风电智能运维平台建设了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设风电智能运维平台建设；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。

例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。

智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。

对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维风电智能运维平台建设？

运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。

但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。

大数据时代，为风电运维带来哪些机遇

实现智能化风场风电智能运维平台建设，建立地区运维中心风电智能运维平台建设，实现风电场无人值守风电智能运维平台建设的美好的未来。。
放心风电智能运维平台建设，现在连一些基本的数据采集问题都没解决，大数据云平台智能化之类的虽然是发展趋势，但是暂时都是纸上谈兵。工业4.0虽好，但是行业连工业3.0都没有解决。
顺道鄙视下整天拿这些东西搞宣传不干实事的某些风机厂家。

让风电运维更聪明

掌握计算机视觉和人工智能核心技术的高新技术企业，正纷纷入局风电运维领域。近日，阿里达摩院宣布成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法，高新技术企业扩博智能和中科博宏也利用自己的AI技术进军风电产业，为行业提供智能巡检服务。

近年来，我国风电行业高速发展，随着装机规模不断增大，运行工况也日趋复杂。建立一套行之有效的智慧运维体系，实现行业数字化转型，成了风电运维市场未来发展的必然趋势。

传统运维方式已无法满足需求

目前许多风电机组开始进入故障频发的阶段。与此同时，风电场地处偏远、环境恶劣、人员少等问题也逐渐显现，传统的风电运维形式亟需改变。

“风机处于长期运行状态，需要安装大量传感器对其运行状态及周围环境进行监测，以保障机组安全稳定运行。另外，像叶片、电机这类大部件一旦出现问题，会直接影响发电量，整个风电行业都希望通过故障预警来提前预知机器寿命、做好相应预防，以提升整个风电场的可利用率，减少整体运维成本。通过远程监控与管理，可以实现风电场人、财、物的合理调配，实现‘无人值班，少人值守’。”金风 科技 全资子公司北京金风慧能技术有限公司总经理张伟指出。

风电巨头探路数字化

不仅互联网、高新技术企业争相入局风电产业，传统风电巨头也早早就在智能化、数字化道路上进行 探索 。

中国海装工程公司技术总监何国华表示：“以江苏如东某10万千瓦项目为例，通过智能化主动策略运维，仅从降低停机损失和智能排程燃油节约两个方面，综合计算可降低碳排放约462.4吨/年、降低二氧化碳排放约1695吨/年、降低煤炭需求约680吨/年，节能减排和 社会 效益显著。”

“量云能源开发的风机智能辅控系统，可以通过前端智能传感设备+物联网+后台智能诊断，实现对风机传动链振动、叶片载荷、螺栓松动和塔筒倾斜状态的在线实时监测和故障智能诊断。”银磊介绍道。

“不能为了智能化而智能化”

银磊认为，机器视觉等人工智能技术在风电场景下的创新应用给风电运维市场带来了一股新的 科技 力量。“量云能源率先发力人工智能与数字能源的技术融合，并在多个智慧风场的项目上推广应用，实现了风电自动化生产、智慧运维、并网友好，极大地降低了运维成本，提高了风电安全生产系数。”

“风电运维是高风险、专业性极强的行业，行业技术门槛非常高，我们不能为了智能化而智能化。”张伟表示，“建议理性看待智能化在风电运维行业的应用，未来需要进一步提升设备感知的完整性、系统性，才能更好作决策。未来，将智能化真正嵌入到生产环节里，才能实现风电运维的全自动化、无人化。”

“风电运维市场亟需加快智能化转型，大力推动机器视觉和人工智能在新能源场景下的创新应用，形成可复制的产品应用解决方案，让 科技 驱动智慧能源发展。”银磊指出。

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。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达，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？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。 关于风电智能运维平台建设和风电智慧运维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。 风电智能运维平台建设的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于风电智慧运维、风电智能运维平台建设的信息别忘了在本站进行查找喔。