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方案背景
数据中心是金融信息系统的核心,保证数据中心持续稳定运行是银行提供可靠服务的保障。数据中心机房是资产密集场所,运维人员需要自动高效地掌握机房动力环境、基础设施、网络、计算和存储单元等运行状态。智能巡检机器人技术在金融行业数据中心有广泛的应用前景,机器人融合了数据中心管理流程,作为机房内部物与物、物与人之间的媒介,提升了数据中心运营自动化水平。
传统金融数据中心运维困境
1、成本高:随着金融企业的业务数字化程度不断提升,数据中心的规模也随之快速增长,对运维人员数量、运维人员负荷、运维的精细度要求也会相应增加。数据中心需要维持7*24小时不间断巡检,高强度的运维工作不仅增加了运营成本,也更容易造成误检、漏检等情况。
2、效率低:传统的“人力+监测软件”运维方式,现场告警手段单一,无法准确定位故障源所在位置,影响维修效率。
3、结果迟:作业流程不规范,现场信息化程度低,巡检结果无法实时上报和有效统一。
4、耗时长:数据中心管理人员日常随工工作量大,浪费35%的正常工作时间,系统割接更是耗时。
5、管理散:运维知识难以共享,故障维修经验零散,缺乏集中管理。
6、台账乱:IT资产台账不清,系统内设备信息与实际情况不相符。
方案优势
1. 基于深度学习的视觉识别技术,支持包括IT机柜、配电柜、空调柜等常见的设备类型,支持以下元器件的识别告警功能:指示灯颜色、开关状态、液晶屏读数、仪表盘读数。
2. 通过基于视觉的二维码识别功能,实现了设备资产状态检测,并能够精准、快速的统计用户的资产信息:设备资产状态检测及告警、设备资产统计报告。
3. 通过机器人内置的丰富的交互功能,实现一机多用的功能,解决用户公司领导检查、外来人员参观拜访接待的问题,降低了用户重复投入,提升了机器人性价比。
4. 通过智能联合巡检平台与各系统数据联动,实现机房巡检任务的可视化、可量化、可简化目标;
5. 应用三维可视化,多维度、多角度对巡检结果、场景和设备进行展示,避免巡检点位难以表述清楚、故障无法直观展示等问题,可有效降低沟通和培训成本。