简介

智慧运维平台：系统扩展性体现在硬件与软件两个层面。硬件上采用模块化拼接设计，初期可部署 9 块 46 英寸屏幕组成 3×3 的基础阵列，后期可扩展至 25 块形成 5×5 的超大屏，扩展过程无需中断系统运行。软件层面采用微服务架构，每个功能模块部署，新增 “智慧工地视频接入”“碳排放监测” 等功能时，只需开发对应的服务接口，无需修改**代码。目前系统已预留与 ERP 系统、财务系统、OA 系统的标准化接口，可根据企业管理需求逐步打通数据壁垒。容灾备份机制确保系统 7×24 小时不间断运行。在主数据中心外设有异地灾备中心，通过同步复制技术实现数据实时备份，当主中心发生故障时，灾备中心可在 15 分钟内接管所有业务。同时，大屏显示系统具备 “降级运行” 能力，当部分服务器宕机时，会自动保留功能模块，确保项目关键数据的正常展示。自系统上线以来，累计运行 1825 天，平均无故障时间达 365 天，远超行业平均水平。数字孪生技术构建项目虚拟镜像。河南市政智慧运维平台

智慧运维平台为运维人员打造了一体化数字化工作空间，整合了监控、告警、自动化、知识库等主要功能模块，支持多终端接入。运维人员可通过个性化仪表盘查看关注的关键指标，通过智能助手接收准确告警与处理建议，通过协作工具实现跨团队实时沟通；平台还提供运维操作审计功能，记录所有操作行为，确保运维工作的可追溯性与安全性；同时支持移动终端 APP，让运维人员随时随地处理紧急故障，提升运维响应效率。智慧运维平台采用开放式架构设计，具备强大的可扩展性与定制化能力。平台提供标准化 API 接口，支持与第三方系统如 CRM、ERP、安全工具等无缝集成，实现数据互通与功能联动；支持自定义监控指标、告警规则、自动化流程等，适配不同行业、不同业务场景的运维需求；通过插件化机制，可快速新增功能模块，例如新增物联网设备管理、视频监控分析等能力，满足企业业务发展带来的运维需求变化。河南市政智慧运维平台进度预警机制降低项目延期风险。

针对金融行业对系统稳定性的严苛要求，智慧运维平台构建了高可用运维保障体系。平台采用多区域部署架构，支持故障自动切换，确保主要业务在单点故障时不中断；通过实时同步交易系统日志与监控数据，实现交易链路的全程可追溯，满足监管合规要求；引入压力测试模块，可模拟高并发场景下的系统表现，提前发现性能瓶颈；同时建立应急响应机制，当发生突发故障时，自动启动应急预案并推送处理流程，保障金融业务的安全稳定运行。智慧运维平台为信息化系统提供了协同运维与合规监管解决方案，支持跨部门、跨层级的运维资源整合。平台通过统一运维门户，实现业务系统、终端设备的集中管理，打破信息孤岛；内置行业专门使用监控指标与合规检查模板，自动检测系统是否符合等保 2.0 等安全标准，生成合规报告；建立运维工单流转机制，实现故障申报、处理、验收的全流程线上化，提升跨部门协同效率，同时为服务的高效交付提供技术保障。

为了应对业务的快速变化，智慧运维平台需要具备足够的灵活性，允许运维人员快速定制监控视图、分析场景和自动化流程，而无需等待开发团队的支持。低代码/无代码（LCNC）能力在此背景下显得至关重要。通过图形化拖拽、表单配置和规则引擎，业务运维人员可以自主搭建监控大屏、定义复杂的告警规则、编排自动化处理流程。这极大地降低了平台的使用门槛，加速了运维响应的速度，并使得平台能够更好地适配不同业务线的独特需求，真正成为一个由运维人员主导、随需而变的敏捷工具。

Web 端中屏模块：运营管理的精细中枢如果说数字大屏是 “战略指挥层”，那么 Web 端中屏模块则构成了水务管理的 “战役执行层”。这个面向管理人员的中枢平台，部署在企业私有云服务器，通过浏览器即可访问，其**价值在于将宏观数据转化为可执行的管理动作，实现从 “看见问题” 到 “解决问题” 的关键跨越。数据处理的深度与广度是中屏模块的特征。系统对接 12 类数据源，包括 SCADA 系统的实时采集数据、GIS 系统的空间地理信息、ERP 系统的设备台账、MES 系统的生产执行数据等，通过 ETL 工具进行清洗、转换、关联，形成包含 300 + 数据维度的数据仓库。管理人员登录系统后，首页的 “驾驶舱” 界面会根据其权限自动展示KPI：水厂厂长可看到本厂的制水成本、滤池反冲洗频率、药剂消耗量等指标；管网经理则重点显示漏损率、爆管次数、压力合格率等数据。每个指标都设置三级阈值，正常状态显示绿色，预警状态显示黄色，超标状态显示红色并自动推送整改建议。设备利用率实时监控减少机械闲置时间。河南市政智慧运维平台

支持现场巡检结果实时上传。河南市政智慧运维平台

智慧运维平台借助人工智能算法重构了告警体系，彻底解决了传统运维中 “告警风暴” 的痛点。平台通过对历史告警数据进行训练，建立了多维度告警关联模型，能够自动识别重复告警、次要告警，并根据业务优先级进行分级推送；同时引入异常检测算法，可基于系统基线自动识别偏离正常运行状态的指标波动，实现 “未发先觉” 的预警能力。例如当服务器 CPU 使用率异常攀升时，系统会结合内存占用、业务请求量等数据综合判断，但向运维人员推送高价值告警，有效降低告警噪音，让运维精力聚焦于关键问题处理。河南市政智慧运维平台