案例 | 金融数据中心园区运营数智化转型之路

2024-01-17 09:41:17 金融百科 投稿:一盘搜百科
摘要文 / 中国农业银行数据中心(北京)  王晶 随着全球物联网、5G、大数据、机器学习等技术的迅速发展和推广应用,智慧城市、智慧产业园区、智慧楼宇等如雨后春笋般涌现,金融业

文 / 中国农业银行数据中心(北京)  王晶

案例 | 金融数据中心园区运营数智化转型之路

 

随着全球物联网、5G、大数据、机器学习等技术的迅速发展和推广应用,智慧城市、智慧产业园区、智慧楼宇等如雨后春笋般涌现,金融业数据中心作为对成本、效能、安全、运营等都有极高要求的园区业态,走向数字化和智慧化是必然趋势,也有重要的实际意义。

金融数据中心园区运营面临的困境

1.缺乏数字化运营理念。金融数据中心园区设备密度高,运营保障要求高,但在保障等级上只关注机房局部重点区域,缺乏园区整体运营概念。园区运营经常被定位为保障性服务范畴,管理单位通常为综合保障职能部门,运营实体则主要为物业、安保公司等,缺少从事信息化工作的技术人员,基础运营数据仍以人工巡检和手工记录为主,劳动力成本投入大,出错率高,且效率低下。整个运营团队也主要依靠个人能力、历史经验和设备供应商建议进行决策和实施,物业公司等仅仅负责日常的设备维护操作和记录登统等工作,难以形成统一的数据规范,缺少通过分析数据进行决策的专业知识和思维逻辑。管理人员在常规数据分析中疲于奔命,随着园区建筑面积、资产规模、设备数量、入驻人员增长到一定程度,园区运营问题会从量变引发质变,进而威胁数据中心机房运行的安全和稳定。

2.园区数智化运营未形成成熟行业方案。当前,智慧园区概念和相关技术正处在探索和孵化阶段,解决方案和技术路线尚未形成行业共识,金融行业数据中心园区作为全球范围数据运行部位,较其他行业更注重稳定和安全,园区管理单位要么观望情绪较重,等靠监管政策或同业建设效果和经验,要么噱头当先,急于建设用于展示的数据可视化和信息化管理系统,功能限于关注日常办公活动和部分经营活动。对于运行维护管理、设备生命周期管理、多系统交互等方面的系统和模型建设仍十分滞后,且系统间缺乏兼容和对接,无法实现场景化的联动联控,各系统数据难以统筹使用、建立模型、满足管理层的整体性分析与决策支持。

3.数据积累时间长见效慢。海量、精准、高质量的大数据是数字化模型建立和人工智能系统训练的关键,如果过程数据样本不够充分、全面,模型和算法就可能存在过度拟合的情况,难以保证精度和准度。但由于大数据的收集、标签化处理和准备等前期阶段耗费的时间长、成本高,各级人员特别是管理人员对园区运营智慧化应用前景缺乏信心,难以下决心尝试或容易失去耐心,这是当前金融数据中心园区运营面临的普遍困境。

金融数据中心园区数智化运营思考

智慧园区应从“智慧运维”“智慧安全”“智慧服务”三方面入手,以新一代物联网、虚拟现实、大数据和机器学习等新兴信息技术为支撑,通过整合集成、开发提升、新建扩建,构建高效统一、功能丰富,跨平台、跨网络、跨终端的“基于3D场景的智慧运营平台”,逐步建立起安全可靠、运转高效的园区管理体系和数据分析决策模型、园区设施运维和安全保障体系,以及园区公共服务体系,实现金融数据中心园区整体数智化运营。

一是纵向能贯穿。一方面,要挖掘规整园区数字化数据资源,全面接入基础设施运行、设备生命周期维持、维护保养监测,实现从末端到管理端的全面监、控、管,建立完整的园区运维能力。另一方面,要打通优化业务流程,缩减不必要的中间节点,提升资源配置效率,建立业务融合、信息共享、工作流贯通的园区运营能力。

二是横向能融合。数智化运营从根本上体现的是一个完整的管理体系,通过对园区内人、物等信息资源进行整合共享,打破各专业系统信息壁垒。从管理到运维、从安全到服务、从日常运营到应急处置,形成园区统一的管理制度、数据规范和执行标准,建立统一数据交换平台和一体化管理系统,避免出现多头数据或信息孤岛,实现数据层面互通共享,应用层面场景化运营,执行层面协同联动。

三是外围能扩展。数智化运营应具备扩展和融合能力,内部通过数字接口服务和数字感知交互,可接入新的信息系统和IoT设备,延展和扩充园区功能和感知密度。外部通过对接统一市政管理数据规范、统一行业数据对接规范,与政务服务和行业服务的系统及设备进行数据交换。在数字化城市运营的大背景下,融入城市运行中心,突出园区大运营概念,从而实现不同层级的园区内部和园区整体两套运营生态环境各自具备闭环和延展能力,融合日常运行数据能够为行业主管部门提供数据支撑。

四是多地可对接。未来,随着金融数据中心多地多中心建设和一体化运营体系的建立,打造可实现多地园区集中管理的云运营平台成为最佳选项。根据各地园区建设投产进展,依托自身数据机房和系统资源,建设私有云平台和异地灾备,无缝接入多地园区,实现多数据中心基础运营标准化、专业化、集约化。

案例 | 金融数据中心园区运营数智化转型之路

中国农业银行稻香湖科技园区

园区数智化运营的探索与实践

1.因地制宜,侧重安全。当前,各金融企业对数据中心园区智慧化建设都在积极探索,普遍采取选择市场化成熟产品或合作开发的模式,在基础设施运维智能化、保障服务网络化等方面依靠市场现有解决方案取得了一定的效果。但目前市场主流解决方案,大多数为产业园区和智慧城市解决方案演化而成的产品化产物。虽然各行业数据中心基础设施的主要管理工作内容基本是一致的,然而不同类型企业,特别是金融行业因监管政策更加严格,组织架构以及管理方式对数据中心具体的管理组织制订和流程要求也与普通园区管理有着较大的差异。金融业数据中心园区对安全性、稳定性、数据敏感性等方面更为看重,现有市场产品都需要不同程度的二次开发,合作协议中还应重点解决数据安全、代码归属和知识产权等问题。

2.整体规划,试点建设。考虑到研发和应用成本、技术发展前景、经济效益、社会和监管部门的接受度等多个因素,金融企业智慧园区建设和运营上的速度和程度应循序渐进。在初始阶段,应重点解决如何整合园区的信息基础设施,完成园区现有基础设施数据接入或改造,梳理国家法规、行业指导文件、公司制度等,形成工作流和数据集的标准规范,构建数据整合平台,试点建设园区基础设施集中运维平台,不断探索和拓展数智化应用场景,从而逐步实现园区数智化运营。

3.万物互联,集中运营。利用物联网、互联网、大数据等技术将园区海量信息一网打尽,建设一个数据标准、运行高效、扩展性强的大数据平台,按照统一数据规范标准实现数据采集入库,实现大数据的搜集、整理、存储、分析和应用,实现园区“数字孪生”。将各智能化子系统,通过统一的信息平台实现集成,将智慧运维、智慧安全、智慧服务等系统进行集成管理,以形成具有信息汇集、资源共享及优化管理等综合功能的系统,实现巡查、监测、预警、分析、评价、服务的全周期管理,解决综合管理难问题,打造“智慧园区”综合管理、运维和服务一体化平台,深度挖掘园区过程数据,全面整合各类有价值信息。通过大数据技术构建系统化、精细化、科学化的数据分析与建模系统,通过建立数据决策模型,为园区管理者对园区的规划管理决策提供依据。

小结

金融数据中心园区数智化转型应重点关注和解决安全、效率、成本、体验等实际问题,将园区整体运营与数据机房运行整体考虑,以数字化运营为导向,走出为建系统而建系统的误区。实现园区整体运营的可视化、数字化和智慧化;转变决策人员、运营人员、服务人员的传统工作模式;通过技术手段和数学模型建立园区内人与人、人与物、物与物之间的交互和沟通联系。

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