法规强化带来的合规压力， 以及人工智能技术催生的智能化运维需求，共同构成了算力运维的复杂技术生态。据 行业研究显示，算力中心的非计划停机每小时可能造成数百万美元损失，而高效的运 维体系可使设备故障率降低 40%以上，能源利用率提升 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， ......................................................................................- 13 - 2.2.3 故障预测与主动运维............................................................................................ 传统运维管理模式标准化，流程成熟，侧重流程合规与故障快速恢复；团 队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以

31 4.2.5 在网存储技术 31 4.2.6 高稳韧性技术 33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 5 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 助力网络常稳业务永续。同时，为保障跨楼宇、跨DC此类高速链路互联场景的传输安全， 通信安全等相关技术也将加速在高韧性DC架构中落地。 未来十年数据中心网络将彻底超越传统连接的定位，真正成为驱动金融、政府等业

刘建明 在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模协作要求越来越高，在此背景下，任何单一故障都可能引发连锁反应，业务 可用面临前所未有的挑战。数据中心的可靠性和韧性已经成为制约AI发展的关键要素。因此，《韧性DC白皮 书》的发布恰逢其时，希望这本白皮书能够为全球数据中心产业的可持续发展提供有益参考，共同构建更可 ······ 第一章 13 15 16 20 韧性DC的关键特征及成熟度模型 ·············································· 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 韧性DC关键特征 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 ··································································

某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 双方协商确定。 1.3.2 系统优化分析方案 系统的优化、数据的整理、常见故障的排除；计算机病毒的查、杀、防毒 软件的定期升级；根据使用人员的要求、提供系统软件的升级。系统数据的备 份与恢复。服务小组的工程师将利用母盘克隆、网络备份、存储备份等方法把 重要部门的系统和数据安全备份，出现故障时在最短时间内进行数据的恢复。 1.3.3 应用健康检查方案 服务团队基于软件健康检查 未达到。如果在 7 天或与我们书面达成共识的更长的期间之内，客户既不接受 所提交的文档，也不给我们拒绝接受的通知，所提交的文档将被视为已接受， 并且求助电话的状态将变为已结束。 我们将不对直接或间接因系统故障或系统不足够所造成的拖延承担责任。 16 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 1.3.8.3 每月的总结 每月的第五个工作日，客户和我们将召开会议（或者通过电话或面对面） 回顾企业 并记录服务台事件处理结果。 技术支持人员在解决故障时，会最大限度保护好数据，做好故障恢复的文 档，力争恢复到故障点前的业务状态。对于“系统瘫痪，业务系统不能运转”的故 障级别，如果不能于 1 个工作日内解决故障，公司将在 3 个工作日内提出应急 方案，确保业务系统的运行。故障解决后 24 小时内，提交故障处理报告。说明 故障种类、故障原因、故障解决中使用的方法及故障损失等情况。 1.3.9.2 行为规范

124 学 = 划 新 庭 在 次 自 e 术语 定义 测量 特征 评估 诊断 治理 关注电能质量本身 的诊断与抑制 电源 电网 响应 拓扑 负荷 故障 态势 特性 诊断 推演 预测 协同 控制 调控 挖掘与扰动相关联的 设备级 - 系统级信息 不断涌现的复杂扰动模式难以 定义和表征。 监测数据中蕴含的系统级、设 备级感知信息未充分利用。 10ns- 10ms- 100ns- 1-6sec- 15xin —IMHz 100kHz —10kHz —IKH —0.1kHz -0.01kHz 0001AHz DR: 故障录設仪 PQV: 电能质母监测装置 PVU: 同步相量单元 SCADA: 数据采集与监视 校制系统 1MHz 0.00Ims- 100Hz 10kHz n 事件触发记录设备 连续记录装置 数据获取、数据治理、隐私保护、价值挖掘 向 S (1) 电谎设备故障坟动波展 空 7 用 (3) 要压径套管故障 299858 同 (2) 树模磁线故障 码案 (4) 雷醒故障枕助渡影 幅值 /kV 15 10 5 0 5 -10 -15 0 10 20 多源数据采样 / 上报 率 30

协 同 过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 设备预测性维修 预测与优化 生产过程优化 设备预测性维修 质量提升 人机协同 异常检测  时间单元 对于故障警告日志进行时间单元划分，将故障或警告视 为事件，事件到下一个事件发生时间间隔超过一定时间

1 定期维护计划..................................................................................117 10.2 故障报告与处理..............................................................................119 10.3 系统升级与优化 失。 另外，现有系统在应对突发事件和气候变化方面的灵活性不 足。在极端天气条件下，比如雷暴或冰雪天气，空管系统常常难以 及时做出有效响应，造成航班大规模延误或取消。此外，突发紧急 情况如机上故障或恐怖袭击事件时，空中交通管制人员的反应速度 和协调能力也显得捉襟见肘，无法迅速制定出有效的应急方案。 在技术支持方面，许多现有的空中交通管理系统仍依赖于传统 的雷达和通信系统，未能充分利用新兴的卫星导航和数据分析技 石，确保系统 在实际运行中能够安全、高效地管理飞行交通。我们的设计方案遵 循以下原则： 首先，安全性是设计的首要原则。系统必须具备强大的安全防 护措施，以防范可能的故障和干扰。我们采用冗余设计，确保在关 键模块出现故障时，备用系统可以立即接管，最大程度降低风险。 此外，系统应具备实时监控和预警功能，通过数据分析发现潜在威 胁，提前采取措施。 其次，高效性是系统设计的重要考虑。通过实时数据处理，优

用于多种类型的电厂，包括火力发电厂、水力发电厂、 核电厂以及风力发电厂等。其应用领域之广泛，已经深 入到电力生产的各个环节，从电力生产过程的监测与控 制，到能源的管理与优化，再到运维管理与故障诊断， 以及安全管理与预警等，都留下了智慧电厂技术的深刻 烙印。（1）电力生产过程的监测与控制是智慧电厂最为 核心的应用领域之一。在火力发电厂中，通过安装大量 的传感器和数据采集设备，可以实时监测炉膛温度、压 （3）运维管理与故障诊断也是智慧电厂不可或缺的一部 分。在传统的电厂运维模式中，往往依赖于人工巡检和 定期维修，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现 并处理潜在的故障。而智慧电厂通过引入物联网技术和 2024� 第5卷� 第24期·工程学研究与实用 38 人工智能技术，可以实时监测设备的运行状态，及时发 现并预警潜在的故障，从而提高设备的运行效率和可靠 性。同时，通过智能化的故障诊断系统，可以迅速定位 性。同时，通过智能化的故障诊断系统，可以迅速定位 故障原因，提出有效的维修方案，大大缩短了故障处理 时间，提高了电厂的整体运维水平。（4）安全管理与预 警是智慧电厂应用中不可忽视的一环。电力生产过程中 存在着诸多安全隐患，如设备故障、操作失误等。智慧 电厂通过全面的监测系统和智能化的预警机制，可以及 时发现并处理这些安全隐患，确保电力生产的安全稳定 进行。例如，在水电厂中，智慧电厂技术能够实时监控 水库的水位和发电机组的运行状态。一旦发现水位异常

精益管理、能耗精益管理、工艺效能精益管理、 成本精益管理、人员绩效精益管理、质量安全精益管理 工艺优化解决方案 质量智检解决方案 基于设备 IoT 数据，使用 AI 大数据技术对设备健康 状态进行建模分析，实现健康度评估，故障预测等 基于知识图谱技术，建立设备工艺 “指导手册”，可以根据 工艺问题现象，自动推理排查有可能的原因和解决方案。 基于图像识别技术，实现产品质量质检的智能化自 动化，自动别质量缺陷，提升产品质量 库存绩效指标 设备状态监控、环境监控、 质量绩效指标 质量工艺的预警与异常推送、 故障远程诊断与定位 关键指标呈现、交付与质量综合查询 实时数据 刀加工时间、刀加工次数、 主轴转速、进给轴转速、 加工周期时间等 生产产量 当班产量、本模产量、上 模产量、总产量等 运行状态 加工、待机、故障、停机 及各种状态持续时间 能耗采集 实时能耗、待机能耗、能 耗统计 以机床设备为例 主要针对成品车间各类设备、工业机器人、 AGV 等关键设备的关键部件进行故障预测性维护，通过云鲸 工业互联网平台获取设备实时运行数据、工况数据、故障数据，并加装振动温度一体式传感器安装于设备表面， 结合有线监测站采集振动温度数据，通过 5G 、有线、 WIFI 接入云鲸平台，将数据汇总至云鲸工业互联网平台， 运行于平台的数据分析及设备模型软件可实现设备运行状态智能预警和故障原因诊断分析。 基于大数据的设备健康实现架构