智慧运维管理平台FThingmap

平台简介

力控工业云智慧运维平台FThingMap是一个智慧维保管理平台，可以助力公用工程运维单位进行互联网+产业升级，将部署不同城市和位置的公用工程相关设备通过工业云平台来集中统一管理，赋能传统端设备物联网化，从而提升提升运维水平。

平台架构

FThingMap托力控工业云生态体系，基于力控工业云实现数据治理和智慧服务的结合。数据接入层采用力控工业物联采集网关完成工业现场数据采集并通过物联网协议将数据上传到工业物联网平台中；平台层提供Paas、SaaS层服务，可独立部署在云环境，完成从物联数据的采集、处理、存储、分析、应用等多个层面，具备网关云端管理、设备在线监控、报警管理、运维检修、能耗统计分析等多方面的业务及可视化能力，顶层设计采用工业大数据平台处理工业多样化的海量数据并形成可视化分析，通过AI+来完成智能工厂的调度与现场级的智能优化。

平台特点

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internetofthings（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。

活点定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

运维，主要工作是管理和维护，建设公司业务基础架构的职业，包含服务器，中间价，数据库，各类集群建设，架构优化等工作，当然也需要一些基础网络知识和安全架构知识融合在工作里。
网络安全，包含网络通信安全和应用安全，主要是根据业务需求或基础架构设计或者加固安全防范措施及方案。
网络安全和运维理论上是两个不同工种，但是实际工作是中相辅相成的，缺一不可。

随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，已经达到一定规模的企业，为了加强企业数字化建设，开始部署私有物联网平台，通过海量数据积累来对市场作出预判并增强与用户之间的粘性，高效满足用户新需求。一个好的私有物联网平台可以带给企业IT结构的转型与巨大的经济效益。
要做物联网私有云平台的可以看一下机智云物联网߅。机智云拥有团队丰富的大数据、开发架构设计和实战经验，能够满足企业私有物联网平台开发需求。机智云基于超过10年、千万级设备接入的物联网云平台建设和运维经验，推出可私有化部署的物联网云平台产品Gizwits IOT Enterprise(GIE)。这是由机智云从公有PaaS平台提炼整合而成的私有部署版产品，能够为物联网企业提供更加高效、可靠的私有云解决方案，支持远程托管运维升级、全球化部署、自助开发及具备开放API可对接企业管理系统。
机智云GIE私有云产品是一套相对成熟的IoT连接产品，已在多个行业部署使用，帮助多个品牌企业建设完成物联网私有云平台，包括智慧能源运维云平台、智能家居管理云平台、物联网系统管理平台、物联网运营管理系统、智联网数据中台、物联网数据中台等，携手行业合作伙伴共享AIoT商业价值。

院校专业：

基本学制：三年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：710102

培养目标

培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和传感器应用、网络通 信、综合布线、物联网项目工程实施等知识，具备物联网生产施工、物联网技术服务、 系统运维等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事物联网设备安装与调试、物联网 系统集成实施、物联网系统监控、物联网产品制造与检测、售后技术支持等工作的技术 技能人才。

职业能力要求

职业能力要求

1 具有物联网产品装配、焊接、检测与调试的能力； 2 具有感知层设备质量检测、典型传感网安装组建与调试的能力； 3 具有物联网项目施工图识读、物联网设备安装与调试的能力； 4 具有物联网平台、数据库及应用程序安装、配置与运行维护的能力； 5 具有物联网样机试制、数据采集与标注、应用程序辅助开发的能力； 6 具有物联网系统应用程序安装、使用、维护、系统监控与故障维修的能力； 7 具有初步将 5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网领域的能力； 8 具有终身学习和可持续发展的能力。

专业教学主要内容

专业教学主要内容

专业基础课程：电工电子技术与技能、计算机组装与维修、计算机网络技术基础、 程序设计基础。 专业核心课程：单片机技术及应用、数据库技术及应用、传感器与传感网技术应用、 网络综合布线技术、物联网技术及应用、物联网设备安装与调试、物联网运维与服务。 实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行物联网综合布线、物联网 电子产品制作、物联网设备安装与调试、物联网工程实施等实训。在物联网系统集成企 业、物联网产品制造企业等单位进行岗位实习。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

职业资格证书举例

职业资格证书举例

职业技能等级证书：物联网智能家居系统集成和应用、物联网安装调试与运维、物 联网工程实施与运维

继续学习专业举例

接续高职专科专业举例：物联网应用技术、工业互联网技术 接续高职本科专业举例：物联网工程技术、工业互联网技术 接续普通本科专业举例：物联网工程、计算机科学与技术

就业方向

就业方向

面向物联网安装调试员等职业，物联网设备安装与调试、物联网系统运行与维护、 物联网系统监控、物联网产品制造与测试、物联网项目辅助开发和售后技术支持等岗位 （群）。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

物联网应用技术是物联网在大学专科（高职）层次的唯一专业，属于电子信息类，升本专业为物联网工程（计算机类）。 本专业培养掌握射频、嵌入式、传感器、无线传输、信息处理、物联网域名等物联网技术，掌握物联网系统的传感层、传输层和应用层关键设计等专门知识和技能，具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作的业务能力，具有良好服务意识与职业道德的高端技能型人才。专业课程有C语言程序设计，Java程序设计，TCP/IP网络协议，RFID技术，计算机原理，程序设计原理等。

主要工作就是机器上下架和装系统，有时候换个硬件，最多配个交换机什么的，每一块都涉及的很浅，入门可以，长做没意义，况且idc运维很多要倒班对身体不好。
无线网络优化未来发展方向探讨
网络优化工作是网络质量的重要保障，是核心运营的组成部分。针对无线网络优化未来发展方向有以下几方面的观点。
1 扎实的基础工作是网络性能的根本保障
定期的网络评估测试、准确的工程参数、快速的投诉处理以及精确的网络规划等是网络优化的基础性工作，做好这些工作才能为网络性能提升提供有力支撑。由于基础工作需要大量的人力物力投入，繁重繁琐，往往造成了基础工作的不到位。随着技术的进步还发展，基于大数据、物联网、新型工具等手段，现在针对基础工作可以有更高效和准确的解决方案。
a） 网络评估测试
基于MR的精确定位技术的发展，利用MR对网络进行覆盖评估的准确性大大提升，同时虚拟路测技术的出现，多厂家MR覆盖评估的引入，为网络评估拓展了更多维度、提供了更高效更准确的方式，基于后台数据的网络质量评估必将成为未来的趋势。
b） 统一天馈系统管理
基站天线方位角、下倾角、横滚角、经纬度、海拔、挂高等工参的获取和调整是网络优化的核心。现在主要依靠人力来完成， *** 作繁琐效率低，数据误差大且容易受特殊场景影响并且施工风险大。随着物联网技术的发展，利用物联网采集天馈的工程参数，实现天馈工程参数的“可管、可调、可视”成为可能。
c） 快速投诉处理
快速的投诉处理是发现网络问题，提升用户感知的必备手段，基于网管数据的分析、便携测试设备的应用，可以有效的实现网络投诉的快速定位和处理解决。
d） 自动网络规划选点
业务的发展对于网络深度覆盖的需求越来越高，对于网络规划的准确性、及时性也提出更高的需求。基于MR的深度覆盖评估以及自动规划选点的技术也应运而生。
在基础网络优化的创新应用以及变革等方面中兴通讯有意愿也有能力配合运营商进行相关的研究及实践。
2 大数据网优平台是网络优化效率提升必由之路
激烈的市场竞争对网络优化提出了效率提升的要求，集中化、智能化、自动化成为网优的发展方向，而要实现这些必须依赖大数据网优平台的应用。
a） 自动网络优化平台
网络规模越来越大，网络结构越来越复杂，单纯依靠优化人员来完成网络优化已经不适应现有网络的需求。汇集了网管、MR/CDT、测试、话单以及工程参数等数据的平台，结合以往优化积累的算法的网优平台将会大大降低网优的复杂度，提升网络优化的效率。
b） 端到端定界定位功能
数据业务的快速的发展，业务种类的多样，导致未问题出现在网络的各个环节，对于端到端的问题定位提出了更高的要求，通过全流程的话单关联，深入相关性分析可能引入问题的网元，并针对话单细节分析找到问题根因，实现端到端的问题定界定位是未来的趋势。
c） 自动派单管理系统
传统的网优问题处理流程是层层传递的，中间环节多，处理时间长。基于大数据的网优平台对网络数据的自动分析、自动派发工单并对处理结果进行自动验证，完成网络问题处理的闭环，可以有效的支持网络优化的集中化和自动化工作。
3 全面的创新应用是网络质量不断提升的重要支撑
针对各个网元、不同场景、不同应用进行全面的工作，在常规的工作外，还需要借助于设备厂家在新设备、新功能、新算法等方面与运营商共同开展创先的工作，来满足一些疑难问题的解决，从而为网络质量的不断提升提供重要支撑。
a） 新设备应用
网络的覆盖、容量保障不是单纯一类设备可以完成的，针对不同场景、不同应用设备厂家针对性的开发了系列的新型设备，将新型设备与网络实际情况进行结合，创新的应用，从而保障网络性能的不断提升。
b） 新功能新算法开发应用
充分挖掘现网的潜力，针对一些疑难问题进行创新的功能开发，一些新型算法的研究，可以有效的解决网络问题，起到事半功倍的效果。
4 全员参与的网优模式变化
现有的网络优化模式主要是由运营商主导，设备及服务厂家参与的模式，在很多方面遇到了物业协调困难、成本高昂、活力不足的困难。随着技术和社会的发展，全社会参与到网络建设和优化中来成为一种可能，通过全民的参与能有效的降低优化成本，解决疑难问题并为网络优化拓展全新的领域。
a） 参与网络建设解决深度覆盖问题
现在网络深度覆盖问题的解决存在物业协调困难、建设成本高、无法直接覆盖最终用户等难题。随着Smallcell的发展，由用户自建覆盖家庭或特定场所成为可能，这样既规避了物业协调的难题，也做到了对最终用户的精准覆盖。
b） 终端主动参与网络测试
智能终端的功能强大，完全满足对网络测试的需要，通过将测试的功能在智能终端上部署，实现终端主动测试，快速的评估网络质量、发现网络问题，对网络优化提供良好的支撑。
c） 引入社会力量进行应用的开发
将网络中数据进行挖掘，实现用户、业务、地理、终端、网络等维度API的调用能力，引入全社会力量参与到应用开发，为数据的挖掘应用，网络优化效率的提升提供帮助。
5 数据挖掘和应用是未来业务拓展重要方向
这是一个大数据的时代，运营商手中海量的数据经过数据挖掘和处理除了对自身的建设维护以及市场拓展提供支撑之外，还可以应用到其他行业，拓展运营商的市场方向。
a） MEC为数据应用
利用在网络边缘计算（MEC）开放网络能力，部署计算和存储设施，有效的助力运营商与第三方企业建立合作，推进垂直行业应用，提升网络价值。
b） 数据挖掘的行业拓展
利用大数据挖掘技术，将客户位置、行为、消费能力，兴趣搜索等OBM域等数据进行关联分析，通过事件驱动覆盖客户的潜在需求。

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