背景与挑ξ　战

随着电网企业数字化转型的推进，以及云平台、大数据、物联网、移动化、智能化等新技术的应用，加快高效一体化的网络故障排查定位和深度推动人工智能和大数据技术在电网信息系统运维中的应用，以及利用前沿技术提高∩生产管理效益，提升数据在数▓字化电网过程中的价值建设已成为电网企业数字化转型的必然要求。

同时，随着电力行业数字化转型的不断发》展，相关企业业务系统的不断更新和设备数量的锐减，导致电力行业存在以下痛点：

基于以上背景和痛点，如何在不植入探针或代理的情况下监控业务环节的运行情况▅，业务管理者如何统计分析关键业务指标数据，运维人员如何准确定位故障排除故障这对电力行业相关企业来说是一个巨大的挑战︻。

场景需求分析

基于以上背景♂和挑战分析，电力行业具体包括以下△运维场景要求：

解决方案的整体产品技术框架

右图为』整体产品技术架构，包括底层三维监控管理工具集、中层数字化运维数据中心、顶层数据价值与管理产品放。底层的三维监控管理工具集包〓括基础设施监控（DOIM）、业务︽绩效监控（DBPC）等开源和非开源监控工具和日志分析（DOLA）；中层数字运维数据中心包括数字运维指◥标管理系统（DOMM）、面向服务的配置管∏理（CMDB）、智能分析（DOIA）、数字运维数据库（DODB）和采控平台（DOCC）；顶层数据价值和管㊣　理产品集包括数字化运维监控中心（DOMC）、数字化运维管理（DOEM）数字化运维工作台、报表和数字化运营服务管理。

产品列表和功能业务绩效监控工具

右图为服务性能监控工具监控网络流量镜像㊣的具体流程。通过〓捕获网络镜像流量来分析业务数据。服务启》动后，通过多层链接将服务流量综合展示，直观清晰地展示了该层服务所消耗的时间。

数字化运维数据库

只有数字化运维数据库才能实时高效地访问用户环境的各种数据源it运维技术it运维技术，收集用户环境◇中的IT和业务数据，统一管理和存↑储，使用便捷强大的建模和分析工具，将数据转换为执行关联分析、业务建模，并将结果实时输出到可视化和其他应用程序。

数字化运维算法平台

数字化运维算★法平台包含指标异常检测、指标预测、日志模式识别、根因分◤析推荐、多指标分析、告警降噪等六大AIOps场景20余种智能算法。提供丰富的算法库，开箱即用，支持丰富的运维场景。

数字化运营指标系统管理平∞台∑

数字化运营指标体系管理平台作为下层应用端产品监控中心的重要数据源之一，通过整合业务和IT资源、指标，帮助其围绕业务价值建立多维度的运维监控、健康、告警风暴♀系统，以实现对故障的快速检测、分析和定位能力，实现全方位、立体化监控。

静态阈值

动态阈值

健康设置

当生死线指标严重异常时，可以一票确定健康度。健康评分是受试者健康状况的极佳指标。

数字化运维监控中心

数字化运维监控中心是一个全方位、立体的〖实时监控产品。面向企业业务价值和IT运维顶层规划。统一监控IT资源，建立业务关联，结合指标、日志、告警等，帮助快速检测¤、分析、定位故障。

数字化运维风暴管理

数字化运维风暴管理基于大数据技术和机器学习算☆法，统一接入和处理来自各个监控系统的告警消息和数据指标，支持告警风暴过滤、通知、响应、处置、分类、跟踪多维度分析，最终实现告警风暴全生命周期的闭环管控。

整体程序流程

在数据采集端，通过服务性能监控工具捕获旁路流量，获取业务系统的监控数据。同时通过梳理业务流程构建业务链路拓扑，实现基※于实际业务链路的监控分析。监控数据通过Kafka传递到运维数据库。

运维库收到数据后，对数据进行处理（包括数组提取、拆分、合并、格式转换等），根据场景需求将不同的数据存储在不同的数据库中，通过查询引擎。数据支持。

最后将业务系统拓扑和数据」指标统一展示在监控中心，基于规则进行健康分析和风暴告警，并通过智能运维算法和大数据分析，进行趋势预测实现指标数据的采集和风暴告警的█检测。根本原因分析。

某电网企业案例分享需求分析云智能解决方案开源收益

云智慧有一个开源的数据可视化编排平台。通过配置数据模型，为用户提供数百个可视化图形组件，零编码即可实现满足自身业务需求的炫目可视化大屏。同时，飞鱼还提供灵活的扩展能力◣，支持组件开发、自定☆义功能、全局风暴等配置，能够保证复杂需求场景∴的高效开发和交付。

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