中国联通数字化监控平台稳定性 保障工具落地实践 曹家豪 联通软件研究院 项目经理 稳定性保障工具演进历程 稳定性保障工具落地场景 及成效 当前面临的挑战及未来展望 目 录 CO N T E N T S 1 2 3 01 稳定性保障工具演进历 程 随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业 IT 架构进入云原生时代，多云多集群部署 已 核心系统 单系统 应用维度根因定位 故障点人工恢复 系统具备应急预案 被动应急 统一变更入口 故障统一调度 工具建设 数字化转型中系统安全生产痛点 问题 数智运维挑战 n 端到端稳定性保障体系缺失， 自动化、智能化故障处理能力不足 n 故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产 n 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 分子公 司 整体态势感 知 体系建设 故障发现 与诊断 故障恢复 与应急 故障预防 故障调度 体系演进 稳定性保障工具建设历程 稳定性保障工具的建设与演进从来不是一蹴而就的，是基于当前的现状与存在的问题，提出解决方案 与目标规 划，充分借鉴与对标先进的行业经验，从“走出去

IT 基础 架 构正是这些数字化 IT 应用的基石，提供了计算、存储、网络等各类 关键 IT 资源。无论是通过自有机房、第三方 IDC 还是公有云来提供 IT 资源， 制造业用户都需要考虑稳定性、效率、成本投入等要素。 制造业核心应用软件，包括计算机辅助设计 CAD 、企业资源计划 ERP 、 产品生命周期管理 PLM 、客户关系管理 CRM 、供应链管理 SCM 、制造 执行系统 具备足够的开放性，支持主流的软硬件并可整合至现有环境中。 7. 符合国产化趋势（特定行业）。 8. 可支持 AI 应用并提升资源利用率。 对于中小型制造业企业，则需要满足以下要求： 1. 稳定性能够满足各类业务需求。 2. 运维管理简单。 3. 方案经济，成本可控，能够节省机房空间等使用成本。 4. 能够按需投资，满足未来的业务发展需求。 不同规模企业对 IT 架构 的 要求 制造行业 、厂区动态管理、设备管理、 工 业互联网平台等核心业务系统以及对应的 Oracle 数据库。分支 工厂超 融合集群由上海总部进行统一管理。在验证了 SmartX 存储 核心的性 能和稳定性后，用户进一步以榫卯分布式存储替代部分支 持云服务的 EMC 和 NetApp 集中式存储，并引入海光 CPU 架构 服务器，打造“一 云多芯”信创集群，稳步推进 IT 基础架构国产化转型

通过智能化技术，实现对生产过程的 监控和优化，降低产品制造过程中的 错误率，提高产品的一致性和质量。 提 高 安 全 性 通过智能化技术，实现对生产设备和 操作人员的实时监控和管理，提高生 产过程的安全性和稳定性。 优 化 供 应 链 管 理 通过智能化技术，实现对供应链的监 控和优化，提高物料的采购、生产和 配送的效率和准确性，降低成本。 提 升 客 户 满 意 度 通过智能化技术，实现对生产过程的 要能够与该软件系统集成，以实现自动化生 产和智能化管理。 智能工厂对硬件系统的 可靠性要求较高，因 为任何故障都可能导致生产中断和生产线停 滞。因此，选择具有高可靠性的硬件设备可 以提高生产效率和生产 线稳定性。 可 靠 性 智能工厂对硬件系统的安全性要求也 很高，因为 工厂的生产数据和工艺流程都是敏感信息。因此， 选择具有高安全性的硬件设备 可以保护生产数据 和工艺流程的安全。 硬件系统需要具有一定的可扩展性，以便在未来 的自动化运输和装配； 传感器和摄像头实现设备的实时监测和故障预 警，提 高设备的可靠性和稳定性 物 料 采 购 与 供 应 链 管 理 采用 RFID 技术实现物料的实时追踪与监控； 库存管理系统实现智能化库存管理，避免库 存浪费和缺货； 供应商管理系统实现对供应商的实时监 控和 评估，提高供应链的可靠性和稳定性 环 境 监 测 和 节 能 减 排 采用物联网技术实现对生产 环境的实 时监测和调控；

通过机器学习算法，可以对生产流程进行优化，例如调整生 产工艺、改变设备参数等，提高生产效率和质量。 生产流程优化 通过机器学习算法，可以对设备故障进行 预测和诊断，实现及时维护和保养，保证 设备的稳定性和可靠性。 设备故障诊断 通过机器学习算法，可以对产品质量进 行检测和控制，实现自动化检测和分类， 提高产品质量和管理水平。 质量检测和控制 01 02 03 机器学习优化生产流程 自动化生产线 数据安全与隐私保护策略 冗余设计 通过冗余设计，提供额外的计算资源和存储空间，确 保系统的稳定性和可靠性。 灾难恢复 制定灾难恢复计划，在硬件或软件故障时，能够迅速 恢复系统的正常运行，保障生产的连续性。 定期维护 定期对系统进行维护、更新和升级，确保系统的稳定 性和安全性。 系统稳定性保障措施 故障恢复 制定故障恢复计划，在发生故障时，能够迅速恢复系统的正常运行， 保障生产的连续性。 保障生产的连续性。 监控与预警 对系统进行实时监控和预警，及时发现和应对故障或攻击，确保系 统的稳定性和安全性。 应急响应 制定应急响应计划，在发生故障或攻击时，能够及时采取相应的措 施进行应对，保障系统的稳定性和安全性。 应急响应与故障恢复机制 总结与展望 10 总体结构规划 数字孪生智能工厂的总体结构规划旨在 构建一个集成度高、可扩展性强、智能 化的制造体系。整体架构将划分为物理

跨平台兼容性 整体架构设计 通过部署在农场各处的传感器，实时采集环境参 数（温度、湿度、光照等）和作物生长数据。 传感器数据采集 采用通用的通信协议（如 MQTT 或 CoAP ），确 保数据传输的稳定性和实时性。 设备通信协议 对传输的数据进行加密处理，并通过数字签名技 术验证数据完整性，防止数据篡改和伪造。 数据加密与验证 数据采集与传输层设计 数据处理与分析 采用大数据处理和分析技术，对采集的数据进行实时处理和分析， 基于需求分析，设计区块链智慧农场解决方案 的整体架构和功能模块。 关键技术与工具选型 依据方案设计和规划，选择合适的技术和工具进 行开发。 开发与测试 按照设计方案，进行系统的开发和测试，确保系统 的稳定性和可靠性。 部署与上线 将开发完成的系统部署到农场实际环境中，进行试 运行和调试。 培训与推广 对农场工作人员进行系统操作培训，提高他们对新系统 的接受度和使用效率。 实施步骤与计划 针对区块链技术的复杂性和专业性，通过组建专业团队、 引入外部专家等方式，解决技术难题。 数据安全与隐私保护 加强数据安全防护，采用加密技术和访问控制机制，确保 农场数据的安全性和隐私性。 系统性能与稳定性 优化系统架构和算法设计，提高系统的处理能力和稳定性； 建立系统监控和故障应对机制，确保系统稳定运行。 实施过程中的挑战与应对策略 06 区块链智慧农场解决方案效果评估 采用定量与定性相结合的评估方法， 包括问卷调查、深度访谈、数据对比

职 责 数据治理办公室 职 责 职 责 职 责 职 责 - 24 - 集团自身管理特点 及 各子公司 对数据标准 的需求 • 唯一性原则 • 简单性原则 • 管理要求 • 稳定性原则 • 可扩展性原则 • 行业最佳实践 • 属性继承，可以继承父分类的属性 • 属性可以灵活扩展 • 属性可以基于公司层定义 • 属性间逻辑关系 • 数据质量规则 • 数据质量管理规范 • 专一性： 峰值访问量相变化较大；性能、稳定性、 可 靠性、安全性要求较高，要求 7*24 提 供服务 业务支撑类 / 管控类 / 管理支撑应用资源 池 （包括应用支撑平 台） 集团总部及事业 部员工 集团内网 /VPN 集团和事业部相关管理系统、 生产系统，对集团内用户提供 服务。包括财务系统、 OA 系 统、人力资源管理系统等 用户数量稳定；性能、稳定性、可靠性、安 全性要求较高，影响企业业务运营，要求 用户数量稳定；性能、稳定性、可靠性、安 全性要求较高，影响所属企业业务运营，要 求 7*24 提供服务 随着业务发展，未来可以 考虑拆分成“汽轮、电机、 锅炉、其他” 4 个资源池 所属企业备份资源池 所属企业系统管 理员 集团内网 /VPN 所属企业的数据或者应用程序 的备份 企业用户数量稳定，对数据备份、应用系统 备份的稳定性、安全性有要求 随着业务发展，未来可以

0~5V/0~10V 直流供电： 12~24V DC 耗电：≤ 5W （ @12V DC ， 25℃ ） 测量精度： ±0.5pH PH 测量范围： 0~14pH 长期稳定性：≤ 5%/y 输出信号： RS485 输出（ Mondbus 协议） 工作温度： 0~65℃ 响应速度：≤ 15S 土壤墒情监测系统可实现全天候不间断监测。现场远程监测设备自动采 集土壤墒情实时数据，并利用 年 上报间隔：≥ 10min 采样间隔： 10-720 分钟可设置 通信制式：移动 / 电信 NB-IoT 网络 响应时间：≤ 15S （ 1m/s 风速） 温度长期稳定性：≤ 0.1℃/year 湿度长期稳定性：≤ 1%/y 温度范围： -40℃——80℃ 湿度范围： 0-100%RH 温度分辨率： 0.1℃ 湿度分辨率： 0.1%RH 温湿度参数 直流供电：内置锂电池 通信制式：移动 / 电信 NB-IoT 网络 响应时间：≤ 15S （ 1m/s 风速） 光照强度精度： ±5% （ 25℃ ） 光照强度： 0-65535Lux/0-20 万 Lux 光照强度长期稳定性：≤ 5%/y 工作压力范围： 0.9-1.1atm 光照度传感器参数 环境监测要素 数据传输方式 大棚集中监控客户端 数据中心 环境数据采 集云平台 前端智能硬件通过摄像机无线网络（

业用电的自发 自用。 成功案例剖析 成功经验 充分挖掘和利用当地的可再生能源资源至关重要。储能技术的应用也不可或缺，它能够有效解决可再生能源发电的 随 机性和波动性问题，提高能源供应的稳定性和可靠性。 积极采用先进的节能技术和设备是实现零碳发展的关键。数字化平台的建设和应用也为园区的能源管理和碳排放监 测提供了有力支持，实现了能源和碳排放的精细化管理。 政策支持与合作起到了 方面给予的政策支持，为园区的零碳建设提 供了良 好的政策环境。同时，园区与能源企业、科研机构等的合作，促进了技术创新和经验交流，共同推动了零碳产业园区 的发展。 经验教训总结 能源供应稳定性是一个常见问题，可再生能源发电受自然条件影响较大。为了解决这一问题，园区需要加强能源储备和调 节 能力，除了建设储能设施外，还可以与其他能源供应商建立稳定的合作关系，确保能源的稳定供应。 技术应 — - 》 》 》 PA,RT05 零碳产业园区的未来 展望 wjtzh2060 技术创新与突破 01 可再生能源技术将不断取得突破，太阳能、风能等可再生能源的转化效率和稳定性将大幅提升。 随 着光伏技术的革新，太阳能发电成本将进一步降低，效率显著提高，使其在能源供应中占据更重 要 的地位。风力发电技术也将朝着更大容量、更高效率的方向发展，海上风电等新兴领域将得到更

进行标定； ● 根据摄像机相对于靶标的外参数和机器人末端的位置和姿态，计算 获 得摄像机相对于机器人末端的外参数、摄像机坐标系与机器人末端 执 行器坐标系的相对关系具有非线性和不稳定性。 视觉伺服控制系统的运动学闭环由视觉反馈与相对位姿估计环节 构成，摄像机不断采集同像，通过提取某种图像特征并进行视觉处理 后得出机器人未端与目标物体的相对位姿估计。 4 、机器视觉的伺服系统 置控制，有可能由于机 器人的位姿误差或工件 放置的偏差，造成机器 人与工件之间没有接触 或损坏工件。 机器人控制中需解决四大关键问题 位置伺服 未知环境的约束研究 力传感器 碰撞冲击及稳定性研究 力控制是将环境考虑在内的控制问题 为了对机器人实施力控制，需要分析机器人末端执行器与环境的约 束状态，并根据约束条件制定控制策略，此外，还需要在机器人末端安 装力传感器，用来检测机器人与环境的接触力。 位混合后的位置伺 服。 稳定性是机器人研究中的难题，现有的研究主要从碰撞冲击和稳 定性两方面进行研究。 2 、碰撞冲击及稳定性 磁撞冲击机器人力控制过稳中，必然存在机器人与环境从非接触到接触的 自然转换， Toumi 根据能量关系建立起碰撞冲击动力学模型并设计出力 调节器，其实质是用比例控制器加上积分控制器和一个平行速度反馈补偿 器，有望获得较好的力跟综特性。 稳定性在力控制中普遍存在响应速度和系统稳定矛盾，因此，

开展方向 u 电子 波峰焊接品质提升 PCBA 自动检测技术 机插化稳定性提升 u 注塑 防呆防错体系 辅助装配工装 检测工艺 装配工艺 u 钣金 涂料寿命提升 喷涂稳定性提升 氧化稳定性提升 冲压稳定性提升 工艺 - 工艺稳定 实施思路 对现有喷涂、焊接、注塑、贴装、检测、 冲压等关键 工艺进行深入研究，对工艺参数梳理分析， 并通过工艺 参数优化及工艺流程优化实现工艺稳定性 提升； 关键基础工艺突破 焊接 抛光 基础工艺 贴装 思路：通过对现有喷涂、焊接、冲压、插件等关键工艺深入研究，全面优化工厂工艺基础，建立稳定制造工艺体系，支撑 新 工艺技术的研究 工艺研究 智能装配 柔性生产 供方协同 精益基础 稳定性提升 原材料标准 库 模内切稳定 性 模具通配性