10月21日-10月27日，以“創新驅動發展 邁向科技強國”為主題的國家“十三五”科技創新成就展在北京展覽館盛大開幕。這場由科技部、國家發展改革委、財政部、軍委裝備發展部、軍委科技委、北京市人民政府共同主辦的展覽，精選一批重大標志性科技成果和國之重器，從多維度全方位展示了我國深入實施創新驅動的發展戰略與科技實力。
國家“十三五”科技創新成就展現場
云智慧作為國內領先的全棧智能運維解決方案服務商，其智能業務運維平臺結合“清華數為”工業物聯網數據庫管理系統IoTDB在高新技術展區展出，為廣大參展的科技創新同行者和參觀的科技愛好者分享智能運維創新成果。
高新技術展區現場
隨著被監控系統體量的快速增長，運維監控系統所采集的時序數據規模陡增，運維對數據平臺的要求已不再是簡單的“存數”、“取數”，而是一系列復雜的“大數據”場景挑戰。根據實際業務積累和行業經驗，云智慧將運維場景對數據庫的“苛刻”需求總結為：
1. 數據體量大：同一時間所監控的指標對象往往超過百萬，云智慧智能運維產品所面臨的實時指標數據挑戰在峰值時甚至達到千萬級。
2. 數據亂序到達：對于運維場景，數據在傳輸過程中會產生短時間內亂序，如果通過外部手段進行二次排序則對系統性能損耗極大。這就要求存儲引擎可以內生解決該問題。
3. 數據缺失：真實場景中，由于網絡、資源等原因，往往存在數據短時間內缺失的情況，此時根據上層業務的使用要求，往往需要存儲引擎對數據進行補全(如插值/等值填充等)。
4. 數據峰谷潮：運維監控場景本身就要應對數據的不穩定性，在真實場景中，限于網絡、流量控制、資源控制等策略，數據達到往往呈現峰谷效應，即業務忙時運維數據無法準時到達，業務閑時運維數據批量到達，這就要求存儲引擎具備潮汐處理的能力。
5. 數據粒度不齊整：限于計算機時鐘等采集條件的限制，運維數據的時間統計往往會出現偏差，如一個分鐘級測點，23：00：00：0000的后繼點可能是23：00：01：0012;這種不齊整現象會對同環比計算帶來極大挑戰，因此要求存儲引擎能夠具備齊整化能力。
6. 數據單點爆炸問題：真實運維場景中，往往存在非常多“極端場景”，如單一時間戳下產生數以萬計的監測數據，在排查問題的同時，也需要存儲引擎對該現象能夠魯棒處理，以保證系統正常運行。
基于以上真實業務的巨大挑戰，為了進一步優化云智慧智能運維平臺計算性能，提升海量數據的處理效率，降低數據的存儲成本和資源消耗，云智慧從真實需求出發，與清華大學發起的開源高效時序數據庫Apache IoTDB深度融合，并積極為開源社區貢獻智慧，目前云智慧團隊提交的Apache IoTDB開源社區代碼貢獻量已經超過萬行。
平臺架構示意圖
依賴于以上架構方案，云智慧打造了以數據為基礎，以場景為向導，以算法為支撐的面向IT運維監控、運維服務管理、IT運維可視化的一體化綜合運維管理平臺。數據與算法的結合，為典型的AIOps場景賦能，如指標檢測與分析、日志分析及鏈路追蹤、告警智能降噪、根因分析與推薦、容量規劃以及故障自愈等。目前，云智慧智能業務運維平臺已經為金融、政府、運營商、能源、交通、制造等全行業客戶，提供了數字化運維體系建設及全生命周期運維管理解決方案。未來云智慧還將聯合Apache IoTDB開源團隊，將智能運維領域遇到的通用時序數據功能在Apache IoTDB進行完善和優化，使其新特性更好地支撐智能業務運維平臺，為企業數字化轉型和提升IT運營效率持續賦能。
