全息感知智能运维系统是通过数据采集、识别和分析技术对传统运维的升级和演进。智能运维可以实现业务系统的自动智能故障检测，自动判断设备运行过程中存在哪些隐患，并对故障进行及时预警，从而辅助运维管理者排除故障，判断和处理故障根源。营造无忧的运维环境。

　　为什么全息感知智能运维系统越来越受到管理者的重视？

　　全息感知智能运维系统可以解决资源优化和服务升级的问题。首先，由于业务系统的架构越来越复杂，设备运行规模越来越大，如何将设备运行中产生的海量数据进行存储、智能分析并以报表的形式展现出来，从而为管理者提供决策，这是传统运维平台难以解决的。

　　其次，大家希望通过智能故障预测的手段，找出运行设备的隐患，及时制定维护策略，降低故障概率。传统运维虽然具备事后故障预警能力，但不具备故障预测预警功能。同时，传统的运维人员需要定位和处理问题的能力。如何帮助运维人员诊断问题，降低误判概率，这是智能运维系统需要解决的问题。在人力经验、财力、精力都无法满足的情况下，全息感知智能运维系统能够从过去服务的运维数据中，自我诊断、自动识别故障特征和处理故障的解决方案，从而更准确、更快速地识别、诊断和处理故障。因此，运维管理者需要更加智能化的全息感知智能运维系统，帮助他们减轻运维压力，提高服务质量。

　　那么什么样的全息感知智能运维系统更贴近用户场景？

　　需要构建以资产设备为核心，以服务为中心，以数据为基础，以标准化管理体系为手段，以图像识别和大数据技术更贴近用户的全息感知智能运维系统平台。

　　首先，全息感知智能运维系统具有以下特点：

　　打通各个系统(工业自动化系统、信息系统)的数据链路，使自动化和信息化能够深度结合。将工业设备运行的独特格式数据、原始日志、图片、多媒体文件等非结构化数据转化为可识别的结构化数据或时间序列数据。

借助信息技术(CMDB技术)，建立设备模型与数据的映射关系，实现数据与设备的联动、设备与管理的联动、设备自动检测工单的触发与处理，完成一整套闭环流程。利用大数据分析技术解决人工阈值设置，提高故障预测预警能力。通过数据的聚合，可以为管理者提供及时有效的决策建议。