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数字化运维虚拟培训

传统产品认知、装配、操作、检维修及应急处置培训，主要通过图文、视频、实操训练等形式进行，受训人员只能借助生硬的教科书和教学视频，获取工作的理论知识，往往与现实差异较大；通过建设实训环境的方式，投入成本高，受场地限制可教习的内容有限、局限性大，且老师傅经验不易传承。而且理论教学与实训间缺少过度环节，只接受理论知识后立即实操，有人员设备损险。

随着虚拟现实技术的发展，虚拟培训逐渐成为关键技术培训的重要手段之一，主要因其具有训练中无人员与应急设备损险、可反复演练及科学分析评分、对具有安全隐患场景真实模拟的沉浸式感官体验等特点，已经在国内外的教育实训、工程机械、演练、信息管理、设计展示等领域得到广泛应用。只接受理论知识后立即实操，有人员设备损险。

数字化运维方案优势

将运维脚本、操作、作业任务标准化管理，形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来，内置多种自动化运维场景，包括标准的操作系统运维，数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心，扩展灵活、开箱即用，覆盖数据中心运维场景，提供规划咨询、软件产品、建设方，运营支撑体系建设的佳实践，运维转型，用系统代替人力，并且基于平台智能技术，实现，数据化智能化运维，挖掘数据价值，辅助运营

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，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。