北京和远科技公司-轮船AR数字化运维技术-轮船AR数字化运维

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，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，轮船AR数字化运维，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。

数字化运维解决方案

　　1.即时通信，通过即时通信技术，工人端可以向端发起通话请求，并将工人端拍摄画面通过网络与端共享，轮船AR数字化运维技术，还可以即时进行语音交流，轮船AR数字化运维服务，方便快捷

       2.手动标注端可以在观看工人端画面过程中，通过手指在画面进行圈选等动作在画面上手动标注出需要查看或操作的部位，轮船AR数字化运维方案，工人端也可以通过同样的方式向确认口述的操作位置

数字化运维的可观察性

可观察性是既有监控系统的进化，强调通过获取应用程序的高维度数据输出来实现业务服务状态的可见性。这与传统的监控形式不同，传统的监控形式关注的是构成服务的各个组件。

为了充分实现现发方的理念，应用程序必须以"可观察性驱动的开发"来构建。通常的监控依赖于仪表盘和告警通知，以便在已知问题场景发生时将其逐级报告。

可观察性允许人们快速地对业务服务情况进行询问，以确定性能下降的根本原因，即使这种情况从未发生过。可观察性一词起源于控制理论的数学，其中可观察性是衡量一个系统的内部状态在多大程度上可以从其外部输出的知识中推断出来。