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基于海量运维数据的风险预测和风险防控是铁路数据中心实现智能运维的基础性工作。围绕铁路数据中心智能运维需求,研究智能分析方法,依托铁路数据服务平台的大数据存储和数据共享服务能力,使用平台提供的数据预处理及模型训练、模型部署等工具,建立容量趋势预测、基于日志分析的风险预测、运行异常预测、施工风险预测等不同运维场景风险预测模型,完成模型训练、调优和测试,最后将通过实验验证的模型进行发布和上线更新。建立基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统,可以通过运维经验积累来改进评估指标和预测模型,提高风险预测的准确性及风险处置的有效性,帮助运维人员快速聚焦主要问题,有利于保障铁路数据中心长期安全稳定运行,夯实铁路运输生产安全的基础。 相似文献
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周学兵韩熠陈梵马钰昕 《铁道通信信号》2023,(3):28-35
从下一代智能调度集中系统核心网络组网的实际需求出发,研究核心网络技术特点,提出基于VxLAN协议的核心网络组网方案。物理拓扑上,采用Spine-Leaf结构建立低时延、高可靠、无阻塞的线性转发网络,实现数据的高效转发;逻辑架构上,利用虚拟化技术复用数通、网络安全等基础设备,实现多业务系统融合组网。通过实验室测试,验证了该组网方案能够与既有核心网络良好兼容,满足24 h不间断运营场景下调度集中系统核心网络渐进式倒切或者一次性倒切需求。同时,采用VxLAN架构消除了二层网络风暴问题,通过横向虚拟化和双路由反射器机制提升了核心网的可用性和灵活性,降低了现场施工难度及建设、运营成本。 相似文献