发展和提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。
软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。
数据中心机房及信息化终端设备维护方案 一、简况 XXX客户数据中心机房于XX年投入使用，目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下： 另外，全院网络交换机设备使用年限较长，已全部过保，存在一定的安全隐患 、维保的意义 通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命，降低设备出现故障的概率，避免重特大事故发生，避免不必要的经济损失。设备故障时，可提供快速的备件供应，技术支持，故障处理等服务。
通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。 通过引入专业的维护公司，可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来，提升客户的工作效率，更好的发挥信息或科技部门的自身职能。 通过专业的维护，将机房内各设备的运行数据进行整理，进行数据分析，给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。 三、维护范围 1数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统 四、提供的服务 为更好的服务好客户，确实按质按量的对设备进行维护；我公司根据国家相关标准及厂商维护标准，结合自身多年经验积累和客户需求，制定了一套自有的服务内容： 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件，确保在系统出现故障时，及时免费更换新 的器件，保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制，同时指定一名负责人与使用方保持沟通，确保 7*24小时都可靠联系到工程技术人员，所有节日都照此标准执行。 3?快速进行故障抢修：故障服务响应时间不多于 30分钟，2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场，直到设备恢复正常运行。 4.我公司对维修维护的设施设备的使用性能负责，在维修维护过程中严格执行技术规 范，保证设施设备的性能符合相关技术标准要求。在维修维护间，我方应对设施设备可能存
6.2数据中心运维管理框架 6.2.1.运维管理框架4Ps概述 所谓数据中心运维管理框架是指管理一个数据中心所使用的方法与手段的总称。那么，应该用什么样的方法与手段来管理数据中心呢?在此，信息技术基础架构库(InformationTechnologyInfrastructureLibrary，ITIL)给出了一个比较好的管理框架，即所谓的4Ps。数据中心运维管理框架如图6-3所示。 图6-3数据中心运维管理框架 1.人员 人员是数据中心运维管理的基础，也是数据中心运维管理的核心。一个好的数据中心运维管理框架，少不了合适的技术和管理人员。从前面数据中心运维管理概述中，可以看到数据中心所需要管理的对象，包括基础设施、IT设备、系统与数据、管理工具和人员等。只有具备相应知识背景与管理经验的人，才能有效地整合上述资源，为客户提供符合质量与合同要求的IT服务。因此，在考虑建设数据中心运维管理框架时，必须要考虑到：如何建立起一套科学合理的包括选、用、培养、考核及解聘的人员管理生命周期;如何通过合理的组织架构设计与人员分工，最大限度地发挥个人的主观能动性，为组织目标贡献力量等。 2.流程
流程是数据中心运维管理质量的保证。作为客户IT服务的物理载体，数据中心存在的目的就是保证服务可以按质、按量地提供。服务与产品有着许多的不同，其中最核心的不同在于服务本身是看不见、摸不着的，但又是能通过服务商与客户的互动为客户所感受到的。为确保最终提供给客户的服务是符合服务合同的要求，数据中心需要把现在的管理工作抽象成不同的管理流程，并把流程之间的关系、流程的角色、流程的触发点、流程的输入与输出等进行详细定义。通过这种流程的建立，一方面可以使数据中心的人员能够对工作有一个统一的认识，更重要的是通过这些服务工作的流程化使得整个服务提供过程可被监控、管理，形成真正意义上的“IT服务车间”。 3.产品 产品是数据中心运维管理的加速器。数据中心运维管理涉及的对象庞杂，且重复性工作较多。若完全依靠人工去完成这些工作，一方面对人员的技能与数量有较高的要求，另一方面在工作质量的保证方面也存在风险。为此，越来越多的数据中心在开展运维管理工作时使用大量工具，目的是通过这些工具的部署取代一些监控、操作、配置文件、工作流管理等大量重复性工作，最终实现提升运维水平、降低运维风险、减少运维成本的目的。 4.服务商 服务商是数据中心运维管理的支持者。作为专业化的数据中心运维管理，有效地整合数据中心管理对象，并最终为用户提供专业化的服务才是数据中心服务提供者的核心价值所在。而且，数据中心运维管理中涉及了太多不同种类的设备，数据中心也不可能把所有的技术与管理工作独自承担。聘用一批既懂变压器、发电机、UPS，又了解空调、消防、防火设备，同时还精通IT相关软硬件的人员，对于任何一个企业或机构均是极大的成本支出。所以，数据中心需要与许多设备供应和服务提供商建立良好的战略合作关系。 6.2.2.运维管理的人员要求 如前所述，人员既是数据中心运维管理的基础，也是数据中心运维管理的核心。一个数据中心组建团队时应注意什么呢?以下重点就人员技能、人员分工与人员管理三个方面谈一下数据中心运维管理方面的人员要求。 1.人员技能
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国物联网产业链行业市场开发与拓展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场开发与拓展战略研究概述 (5) 第一节研究报告简介 (5) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (6) 第三节研究企业市场开发与拓展战略的重要性及意义 (8) 一、重要性 (8) 二、研究意义 (9) 第二章市场调研：2018-2019年中国物联网产业链行业市场深度调研 (10) 第一节物联网产业链简介 (10) 一、物联网产业链简介 (10) 二、万物智联是5G时代的重要愿景 (11) 第二节我国物联网产业链行业监管体制与发展特征 (12) 一、行业主管部门及监管体制 (12) 二、行业主要法律法规及产业政策 (13) 三、部分物联网应用领域的行业政策 (16) 四、相关法律法规及产业政策对行业发展的影响 (19) 五、物联网产业技术水平及特点 (19) （1）移动通信技术已成为物联网网络传输的主要载体 (19) （2）接入技术的重要性进一步提升 (20) （3）先发优势和技术积累成为物联网企业重要的竞争优势 (20) 六、主要进口国的相关规定及竞争情况 (20) 第三节万物智联是5G时代的重要愿景 (20) 一、5G时代最大的变革即服务对象由人延伸至物 (20) 二、基于人的连接的价值已饱和，基于物的连接价值有待挖掘 (22) 第四节物联网技术已实现规模应用，5G让万物互联走向万物智联 (24) 一、物联网技术已实现规模应用 (24) 二、高速率传输支持“万屏互联” (26) 三、边缘计算推动物端智能 (27) 四、云计算、大数据技术支持海量物联网应用 (27) 五、低时延网络提升人机交互体验 (27) 第五节政策引导，行业巨头助力，产业发展动力十足 (28) 一、物联网是国家重点支持的战略新兴产业 (28) 二、运营商：网络建设+补贴刺激应用，全面推进ICT业务发展 (31) 三、华为：鸿蒙系统打破设备互联边界，引领全球物联网潮流 (32) 四、阿里巴巴：全面进军IOT，5年100亿连接数目标 (35) 第六节产业链投资机会：连接先行，应用后至，平台为王 (37) 一、物联网模组：连接先行，正在爆发 (37) 二、物联网平台：龙头卡位布局，第三方或有机会 (39) 三、物联网应用：从成本控制走向效益提升，市政-工商-消费级顺序发展 (41) 第七节物联网公司梳理比较 (44)
人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。
云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT 基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用
望采纳 云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备
人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。
人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。 国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智
能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的
数据中心运维操作标准及流程 郑州向心力通信技术股份有限公司 二零一八年
1 机房运维管理前期准备 1.1 管理目标 机房基础设施运维团队应与业主管理层、IT部门、相关业务部门共同讨论确定运维管理目标。制定目标时，应综合考虑机房所支持的应用的可用性要求、机房基础设施设施的等级、容量等因素。目标宜包括可用性目标、能效目标、可以用服务等级协议（SLA）的形式呈现。不同应用的可用性目标的机房，可设定不同等级的机房基础设施的运维管理目标。 1.2 参与数据中心建设过程 机房运维团队应充分了解自己将要管理的场地基础设施。对于新建机房，应尽早参与机房基础设施的建设过程，以便将运维阶段的需求在规划、设计、建造、安装和调试等过程中得到充分的考虑；同时为后期做好运维工作打下基础。 1.2.1 应参与规划设计 机房的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。 1.2.2 应参与相关供应商遴选 机房基础设施运维团队应参与机房基础设施设备供应商选择的全过程，及时地了解各种产品及服务的品牌、型号、规格等关键参数，使之更能满足运维的要求。并就在安装、调试过程中的注意事项等提
出建议，还需要对后续的设备保修等服务提出要求。 1.2.3 应参与建造管理 机房的基础设施运维团队应积极参与机房基础设施的建造工作，并协助做好建设项目的项目管理工作，着重关注工程建造中如材料的使用、工序、建造过程等工作，重点关注隐蔽工程的安装工艺和质量。 机房基础设施运维团队应充分了解施工过程中的工艺。对于新建数据中心，从施工质量和日后运维方便性出发，尽早发现施工过程的问题，及时纠正，方便日后运维和节省日后整改成本。 1.3 测试验证 机房基础设施投产前的测试验证是确保机房基础设施满足设计要求和运行要求的关键环节。 1.3.1 时间和预算 机房的业主应设立测试验证专项预算，预算应包括外部测试验证服务提供商的相关费用，以及在测试验证阶段产生的电费、水费、油费等相关费用。应制定测试验证的工期规划，以更准确地预测机房基础设施交付投产的日期。 1.3.2 测试验证参与方 项目建设管理部门可作为测试验证工作的主体责任单位；运维管理部门可作为测试验证工作的主体审核单位；第三方测试服务商可作为测试验证的实施单位及整体组织工作的协调单位。但运维管理部门应要求测试服务商预先提供测试方案，在运维管理部门审核后方可进行。机房基础设施运维团队可参与测试验证工作，在此过程中熟悉设
【摘要】为了建设和运营一个高效的数据中心，通过分析当前基地运维管理面临的挑战，结合当前数据中心运维管理工具的发展趋势，从运维管理平台的系统架构、组织架构、技术构架、组网结构等方面详细介绍了大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式，从而实现智能化运维的管理目标，减少运维成本并提升运维效率。 【关键词】大型数据中心智能化运维一体化运维云化架构 doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.14.014 中图分类号：tn929.5 文献标志码：a 文章编号：1006-1010（2016）14-0066-05 引用格式：邓颂清，程尧. 大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式研究[j]. 移动通信， 2016，40（14）： 66-70. large data center intelligent operation and maintenance integrated operation and maintenance 1 引言 随着移动互联网、大数据、云计算的飞速发展，全国各地数据中心的规模迅速扩张，如何建设和运营一个高效的数据中心，是数据中心管理人员的重大挑战[1]。 dcim（data center infrastructure management，数据中心基础设施管理）是近年兴起的数据中心基础设施管理工具，不同的机构有不同的解读。本文在dcim的理念基础上，针对大型数据中心（即在全国各地拥有多个基地的大型数据中心），就其一体化运维管理的建设模式提出探讨性方案。 2 基地运维面临的挑战与趋势 数据中心运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风险，提高资产的利用率，降低能耗消耗和运维成本，提高服务水平以及数据中心的效率和效益[2]。 作为承载信息系统运行的数据中心，运维管理的关键是对it设备以及支撑it设备运行的风火水电等场地基础设施的管理，包括：对这些基础设施的日常监控和维护；对这些设备进行全生命周期的管理；运维业务管理的流程与规则；对数据中心内基础设施日常运行数据的分析、对比与挖掘。 对于大型数据中心产业基地，特征为辐射全国、规模分布、虚拟资源、弹性调度、安全防护、绿色节能。随着数据中心的发展，功能需求越来越多，管理的规模越来越大，系统间的数据交互越来越广，系统对接口的复杂度急剧上升。由于业务、维护复杂，对管理系统的要求也更高。 现阶段大型数据中心运维面临的挑战如下： （1）经济性：资源如何有效利用，包括网络、空间、动环资源；如何缩减运行费用，包括能源、维护人员。 （2）灵活性：如何识别及降低过度部署和冗余；如何灵活扩展容量（空间、制冷和供电）；如何更快响应业务。 （3）可用性：如何实现精细化管理；如何及时排除隐患，处理复杂故障；如何实现动态资源管理和电子流管理。 （4）管理性：需要有效的数据分析支撑决策和规划；如何实现系统一体化，统一协作、快速响应；如何满足大客户sla（service-level agreement，服务等级协议）和自服务管理。 面对以上挑战，数据中心应建设“集中化运维、一体化管理、智能化分析、流程化控制”的it支撑系统，才能实现智能化运维的管理目标，减少运维人员和维护成本，优化资源管理，提升运维效率。 3 平台系统架构、组织架构和技术架构 3.1 平台系统架构
鹏博士电信传媒集团股份有限公司 IT服务白皮书 二零一三年十一月
目录 第一章运维服务概述 (4) 1、 (4) 2、 (4) 3、 (4) 第二章监控巡检服务 (4) 1、实时监控 (4) 2、日常监控 (4) 第三章服务器运维管理服务 (4) 1、服务器健康检查 (4) 2、服务器日常维护 (5) 3、服务器配置管理 (6) 4、服务器性能管理 (7) 第四章网络运维管理服务 (8) 1、网络拓扑规划和优化 (8) 2、网络设备安装、配置、调试 (8) 3、网络设备“高可用”配置和维护 (8) 4、网络设备性能管理 (8) 第五章存储运维管理服务 (8)
1、存储设备安装、配置、调试 (8) 2、存储容量空间管理 (8) 3、存储性能管理 (8) 第六章数据库管理服务 (8) 1、数据库安装、配置、调试 (8) 2、数据库性能管理 (8) 3、数据库容量空间管理 (8) 4、数据库备份和恢复管理 (8) 第七章安全管理 (8) 1、服务器安全管理 (9) 2、网络安全管理 (9) 第八章管理制度、流程 (9) 1、服务支持 (9) 2、服务交付 (9) 第九章应急管理 (9) 1、应急预案开发和维护 (9) 2、应急演练 (9)
第一章运维服务概述 1、 2、 3、 第二章监控巡检服务 1、实时监控 2、日常监控 第三章服务器运维管理服务 1、服务器健康检查 为了提高系统的可用性，将故障排除在发生之前至关重要。健康检查服务是鹏博士提供的一项针对设备的非常有效的事故预防服务，是主动式服务的一种。通过健康巡检服务可以尽早发现系统的问题或潜在问题，保证系统的安全、稳定运行。 健康巡检将帮助客户从技术角度对正在运行的服务范围内系统的技术特征、故障隐患有一个全面的了解，以便根据业务发展需求和目前系统资源状况，制定合理、可行的系统扩容、改造、维护计划，提高系统运行的安全性。 服务内容如下： 根据客户需求制定健康检查计划、方案、流程；
人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于
云计算数据中心运维管理要点 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理就是：为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负起以下重要目标：合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性除基于ITIL的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，也需要我们加以重点分析和关注。 一、理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象共可分成5类： (1) 机房环境基础设施部分。这里主要指为保障数据中心所管理设备正常运行所必需的网络通信、电力资源、环境资源等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，因为大多数用户基本并不会关注到数据中心的风火水电。但是，这类设备如发生意外，对依托于该基础设施的应用来说，却是致命的。 (2) 在提供IT服务过程中所应用的各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT服务过程中提供了计算、存储与通信等功能，是IT服务最直接的物理载体。 (3) 系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源;还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 (4) 管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等。这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证到数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升的可用性与可靠性。 (5) 人员，包括了数据中心的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员。人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。
数据中心运维投标书 **有限公司 二零一四年八月
目录
第一章投标申请及声明 致：****采购中心 根据贵方为项目招标的投标邀请（项目编号：），签字代表（姓名、职务）经正式授权并代表投标人（投标人名称、地址）提交下述文件正本一份，副本四份： 1．投标文件 2．投标一览表 3．投标分项报价表 4．服务产品说明一览表 5．偏离表 6．资格（资质）证明文件[包括招标公告中要求提供的资格（资质）证明材料] 7．招标文件要求提交的其他文件 8．投标诚信承诺书 在此，签字代表宣布同意如下： 1．我方完全了解在本项目招标公告中公布的采购预算，并承诺各包件的投标价不超预算。所附投标一览表中规定的各包件应提供和交付的服务的投标价为： （以人民币元为单位，用文字和数字分别表示）。 2．我方将按招标文件的规定履行合同责任和义务。 3．我方已详细审查全部招标文件，包括澄清文件（如有的话）以及全部参考资料和有关附件，我方完全理解并同意放弃对这方面有不明及误解的权利。 4．我方接受本项目招标文件“投标资料表”中所规定的投标有效期。。 5．我方同意提供按照贵方可能要求的与其投标有关的一切数据或资料，完全理解贵方不一定要接受最低价的投标或收到的任何投标，完全理解并接受招标人和招标机构对评标资料保密且不解释落标原因。 6．我方已按照本项目招标文件中所附的《资格（资质）性检查表》以及《符合性检查表》进行了自查，对招标机构根据《资格（资质）性检查表》判定无效投标以及评标委员会根据《符合性检查表》判定非实质性响应投标无任何异议。
7．我方同意按照《政府采购法》及相关法律法规的规定提出询问或质疑。我方已经充分行使了对招标要求提出质疑和澄清的权利，因此我方承诺不再对招标要求提出质疑。 8．与本投标有关的一切正式往来信函请寄： 地址：邮编： 电话：传真： 手机：电子邮件： 投标人法人授权代表签字 投标人名称 公章 日期 开户银行 账号
２０１８年人工智能行业深度分析报告
人工智能（artificial intelligence）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布
术语 数据中心基础设施：包括供配电系统、空调与制冷系统、制冷自 控（BA）系统、动环监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防消防及安全防护。 供配电系统：包括供电设备与供电路由。供电设备包括高低压成套柜、变压器、发动机组、UPS高压直流、蓄电池组、列头柜等；供电路由包括高低压供电线缆及母排。 空调与制冷系统：包括制冷设备与制冷回路。制冷设备包括冷水机组、冷冻水机房空调、蓄冷设备、冷却塔、水泵、热交换设备、直膨式机房空调、新风设备等。制冷回路包括冷冻水管道、冷却水管道、水处理设备、定压补水装置、阀门仪表、气流组织等。 动环监控系统：包括监控硬件与监控软件。监控硬件包括服务器 硬件、传输网络、采集单元、传感器变送器、智能设备等。监控软件包括数据库软件、系统软件等。 制冷自控（BA）系统：包括软件、系统服务器、监控主机、配套设备、网络传输设备、计算机监控网络、DDC空制器及前端点位采集设备。 防雷接地系统：包括外部防雷装置和内部防雷装置。外部防雷装 置主要用于防护直击雷，主要包括接闪器、引下线、接地系统等。内 部防雷装置主要用于减小和防止雷电流产生的电磁危害，包括等电位连接系统、接地系统、屏蔽系统、SPD等。
安防系统：包括视频监控系统、出入口控制系统、入侵报警系统、电子巡更系统等。 消防系统：包括早期报警系统、火灾自动报警系统、水/ 气体灭火系统、消防联动控制系统等。 服务等级协议（SLA）:服务提供商和客户之间签署的描述服务范围和约定服务级别的协议。 日常巡视：定期对机房环境及设备进行巡视检查，以确认环境和设备处于正常工作状态，开展方式一般为目测。 例行维护：定期对机房环境及设备进行的维护工作，以防止设备在运行过程中出现故障。 预防性维护：有计划地对设备进行深度维护或易损件更换，包括定期维护保养、定期使用检查、定期功能检测等几种类型；让设备处于一个常新的工作状态，降低设备出现故障的概率。 预测性维护：通过各种测试手段进行数据采集及分析，判断设备的裂化趋势、预测可能发生的潜在威胁，并提出相应的防范措施。 标准操作流程（SOP：SOP是将某一项工作的标准操作步骤和要 求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的运维工作。 维护操作流程（MOP： MOP用于规范和明确数据中心基础设施运 维工作中各项设施的维护保养审批流程、操作步骤
欢迎阅读数据中心机房运维外包服务 1.服务范围? 终端：终端设备包括台式计算机、便携式计算机、高端工作站和打印机； 网络系统：网络系统包括技术中心局域网、广域网、互联网的维护工作； 应用系统：应用系统包括信息门户、各类应用系统等系统的维护工作。 2. 3. 3.1 网络性能及资源使用情况检查 网络广播风暴监测 网络病毒监测 临时网络布线（大型综合布线需要另外签署协议） 因特网接入服务 网络拓扑图的维护 网络设备档案建设 网络运行日志 服务维护档案 网络运行状况报告
3.2机房运行维护 机房后备电源运行状况监测 机房电源运行状况监测 机房空调运行状况监测 机房环控系统运行监测 弱电线路巡检和楼层弱电间巡检 机房安全管理，专人机房值班（根据客户要求，可提供7*24 / 5*8小时值班） 3.3 3.3.1 3.3.2 3.3.3 1.应用软件系统运行维护 服务有效性检查 现有功能的完善（不含新增功能，如部分查询功能的扩充，增加某些数据表数据项并修改相应维护程序等） 保障现有功能稳定运行，及时修正系统运行过程中出现的软件问题； 现有功能的适应性改进（不涉及到系统架构的修改，如程序性错误的修正）在不影响系统架构*的前提条件下，允许随着业务的改善，对现有的功能作出适当的改进。 2.应用系统数据维护： 数据库管理
数据库管理系统的安装、补丁程序的安装 数据库备份 数据库恢复：数据库发生故障时恢复数据库至最后一次日志备份的状态； 性能调优 在系统响应速度明显低于正常速度并确认原因属于数据库性能问题时进行数据库性能调优 3.系统安全管理 数据库服务器的安全管理 管理数据库服务器的访问权限 数据库的安全管理 管理数据库的访问权限
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/783326080.html, 人工智能产业链分析 作者：王博宋微史琳 来源：《科技资讯》2018年第12期 摘要：根据对我国人工智能技术从基础层到技术层，最后到应用层的全产业链进行分 析，旨在对我国的人工智能技术与应用创新，提供发展方向。我国目前的人工智能技术在某些应用领域发展迅速。例如，将算法层中的人工智能核心技术——机器学习，应用到智能金融领域、和智能交通领域的无人驾驶公交车。在智能家居、智能教育、智能医疗等方面，现阶段有一定成果，但也存在提升空间。 关键词：人工智能生物识别机器学习智能金融 中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）04（c）-0024-02 Abstract：According to analysis of the whole industry chain， from the base layer to technology layer of AI in our country. Aim to provide development direction of AI and application innovation in China. The development of our country’s AI with great speed in some applications. For example， the AI core technology in the algorithm layer called machine learning， applied to intelligent finance，and driverless bus in smart transportation. In terms of smart home， smart education， smart medical care and other aspects， there are some achievements in this period， but it also has space to improve. Key Words：Artificial intelligence； Biometric recognition； Machine learning； Intelligence finance 人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。 1 基础层 基础层分为硬件资源与软件&服务。其中，硬件资源包括芯片研发、传感器、存储设备开发等。人们熟知的谷歌、Facebook、英特尔等属于芯片研发公司。软件&服务分为数据资源、云计算平台两部分内容。人们常用的数据资源有百度、腾讯等公司。云计算平台包括融云、环信等公司。 2 技术层 技术层根据技术层级从上到下，分为通用技术层、算法层、框架层。 通用技术层分为生物识别、计算机视觉与自然语言处理3个部分。其中，图像识别、人脸识别与字符识别属于计算机视觉。图像识别类型的公司主要利用该技术通过对图像进行识别、处理与分析之后，从图像中提取有效信息进而物体进行识别。比较典型的公司有腾讯有图、码