数字化运维主要功能

应急处置培训。模拟各种人为、意外及自然事故场景，实现拟真环境下的应急演训。

模拟各种危险的、少见的、的事故场景而无需担心人员设备损伤。考核评分。提供教学辅助系统，系统将分为教师端与学员端，并且提供一套完备的人员注册、登录、上机、学分管理系统，以及一套库管理、测试内容编辑与发布管理、考核与评分管理系统。

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，轨道交通XR数字化运维技术，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。

数字化运维面临的问题

由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，XR数字化运维技术，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，轮船XR数字化运维技术，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。

运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。

并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。

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