CN117235169A - 一种智慧运维数据存储平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智慧运维数据存储平台，属于数据管理技术领域。一种智慧运维数据存储平台，包括数据接入模块、数据存储模块、数据管理模块、数据分析与挖掘模块、数据可视化模块、安全性与权限管理模块、第三方集成模块、报警与通知模块、日志记录与审计模块、性能优化与扩展模块；所述数据接入模块负责从智能设备、传感器、监测系统实时接收数据，所述数据接入模块处理不同格式的数据，并支持多种数据接入方式，包括物联网协议、传统数据库连接。智慧运维数据存储平台通过实时数据监测和分析，能够及时发现设备异常和故障，实施预防性维护，避免设备停机和生产损失。
Description
技术领域
本发明涉及数据管理技术领域，更具体地说，涉及一种智慧运维数据存储平台。
背景技术
随着智能化技术的发展，越来越多的设备和传感器被部署在各种设施、设备和系统上。这些设备不断产生大量实时数据，包括设备状态、性能参数、环境数据等。传统的运维管理手段已经无法满足海量数据的处理和管理需求，需要建立智慧运维数据存储平台来有效地处理和利用这些数据。智慧运维数据存储平台的目标之一是提高运维效率。通过对设备状态和性能数据进行实时监测和分析，运维人员可以及时发现设备异常和故障，实施预防性维护，避免设备停机和生产损失。设备故障可能对企业的生产和运营造成严重的影响，传统的维护方式往往是事后处理，这种处理方式治标不治本，损害已经产生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智慧运维数据存储平台，以解决上述背景技术中提出的问题：
设备故障可能对企业的生产和运营造成严重的影响，传统的维护方式往往是事后处理，这种处理方式治标不治本，损害已经产生。
一种智慧运维数据存储平台，包括数据接入模块、数据存储模块、数据管理模块、数据分析与挖掘模块、数据可视化模块、安全性与权限管理模块、第三方集成模块、报警与通知模块、日志记录与审计模块、性能优化与扩展模块；
所述数据接入模块负责从智能设备、传感器、监测系统实时接收数据，所述数据接入模块处理不同格式的数据，并支持多种数据接入方式，包括物联网协议、传统数据库连接；
所述数据存储模块用于高效、可扩展地存储各类运维数据，包括设备状态、传感器数据、运行日志、维护记录；
所述数据管理模块负责对存储在平台中的数据进行管理和维护，包括数据清洗、去重、归档、备份、恢复；
所述数据分析与挖掘模块用于对存储的数据进行各种分析和挖掘任务，运用数据挖掘、机器学习和统计分析技术，从数据中提取有价值的信息，包括故障预测、性能优化、设备健康状态评估；
所述数据可视化模块方便运维人员和管理者直观了解数据和分析结果，该模块负责将数据转化为图表、仪表盘、报表；
所述安全性与权限管理模块确保数据在传输和存储过程中的安全，包括数据加密、身份验证、访问控制；
所述第三方集成模块，智慧运维数据存储平台通常需要与其他系统进行集成，包括企业资源计划系统、客户关系管理系统；
所述报警与通知模块，当设备状态异常以及出现重要事件时，该模块能够触发报警并发送通知给相关的运维人员，以便及时采取措施；
所述日志记录与审计模块用于记录系统运行日志和用户操作日志，以便追踪问题、故障排查和安全审计。
优选的，所述数据接入模块包括：
数据传输模块：为数据接入模块支持各种数据传输方式，包括有线和无线传输，有线传输通过以太网、串口方式进行，无线传输通过Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN技术实现；
数据解析与转换模块：将不同格式的数据转换为统一的数据格式，以便后续的存储和分析；
数据压缩与优化模块：数据压缩与优化模块对数据进行压缩和优化，以减少存储和传输的开销；
优选的，所述数据接入模块还包括：
数据缓存与断点续传模块：将采集到的数据暂时存储在缓冲区中，以应对数据传输中的临时网络中断或数据处理瓶颈，断点续传功能可以确保数据的完整性，避免数据丢失；
设备管理模块：用于监控和管理连接到平台的设备，包括设备状态、连接状态、设备识别和注册；
数据质量控制模块：对于不合格的数据进行过滤或标记，保证数据的准确性和可靠性；
优选的，所述数据管理模块包括：
数据清洗与预处理模块：去除无效、重复或错误的数据，确保数据质量，预处理包括数据格式转换、数据归一化、异常值检测，以便后续的数据分析和挖掘工作；
数据归档与存储模块：数据归档与存储模块将清洗和预处理后的数据按照一定的规则和策略进行归档和存储，归档是将历史数据移动到长期存储介质，以释放实时存储资源并满足数据保留需求，存储采用不同的数据库或存储技术，包括关系型数据库、时间序列数据库、对象存储；
数据备份与恢复模块：数据备份与恢复模块备份数据存储在不同的地理位置或存储介质上；
数据查询与检索模块：数据查询与检索模块允许用户进行数据查询和检索操作；
优选的，所述数据管理模块还包括：
数据归档与清除模块：归档将旧的数据移动到长期存储中，而清除删除过期以及不再需要的数据，以节约存储空间；
数据访问控制模块：数据访问控制模块具备数据访问控制功能，根据用户的角色和权限，限制对特定数据的访问；
数据质量监控模块：数据质量监控模块实时监控数据质量，并检测数据异常和质量问题；
数据分区与管理模块：数据分区与管理模块对于大规模数据存储的平台进行数据分区和管理，以提高查询和存储效率；
优选的，所述数据分析与挖掘模块包括：
数据预处理模块：在进行数据分析和挖掘之前，数据预处理模块对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、标准化；
统计分析模块：统计分析模块应用各种统计方法来探索数据的分布、趋势、相关性，包括描述统计、频率分析、概率分布、回归分析；
数据可视化模块：数据可视化模块通过图表、仪表盘、热力图方式将数据可视化展示，可视化能够让运维人员更直观地理解数据，并从中发现潜在的问题或趋势；
故障预测与诊断模块：利用机器学习和数据挖掘技术，故障预测与诊断模块对设备状态数据进行分析，从中预测潜在的故障，并诊断设备异常原因；
优选的，所述数据分析与挖掘模块还包括：
异常检测模块：异常检测模块通过监控设备数据的实时变化，数据分析与挖掘模块可以检测设备异常行为和异常事件，及时发现潜在问题并采取措施；
数据挖掘模块：数据分析与挖掘模块可以运用数据挖掘算法，包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析，发现数据中的隐藏模式和规律，提供更深入的洞察；
效率优化模块：通过对运维数据进行分析，找到运行效率低下的设备或系统，进一步优化设备运行策略，提高能源利用效率和生产效率；
数据预警模块：数据预警模块设置预警规则，一旦数据超出设定的阈值或出现异常情况，即时发出预警通知，以便运维人员及时采取措施。
本发明的有益效果是：
(1)提高运维效率：智慧运维数据存储平台通过实时数据监测和分析，能够及时发现设备异常和故障，实施预防性维护，避免设备停机和生产损失。这将大大提高运维效率，减少停工时间和维护成本。
(2)实现故障预测与预警：智慧运维数据存储平台通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测潜在的故障，并发出预警通知。这有助于运维团队及时采取措施，降低故障风险，提高设备的可用性和可靠性。
(3)数据驱动决策：智慧运维数据存储平台将大量设备运行数据转化为有意义的信息和洞察，帮助管理层做出更明智的决策。基于数据的决策可以优化资源配置、改进生产流程，并提高整体运营效率。
(4)节能减排与可持续发展：智慧运维数据存储平台对能源和资源利用情况进行数据分析，帮助企业识别节能减排的潜力，制定可持续发展战略，推动企业可持续性管理的实现。这有助于企业降低对环境的影响，提升企业社会责任形象。
(5)提供数据支持与洞察：通过数据分析和挖掘，智慧运维数据存储平台能够为运维人员提供更准确、及时和全面的数据支持。运维人员可以从数据中获取设备状态、性能和趋势等信息，为运维决策提供有力的依据。
(6)优化资源利用：通过对设备运行数据的分析，智慧运维数据存储平台可以帮助企业优化资源利用，减少资源浪费，降低运营成本。
(7)支持智能化运维：智慧运维数据存储平台集成数据分析和挖掘技术，为智能化运维提供支持。通过智能化运维，企业可以更好地实现设备的自动监测、自动维护和自动化决策。
附图说明
图1为本发明的整体系统图。
具体实施方式
实施例1：
一种智慧运维数据存储平台，包括数据接入模块、数据存储模块、数据管理模块、数据分析与挖掘模块、数据可视化模块、安全性与权限管理模块、第三方集成模块、报警与通知模块、日志记录与审计模块、性能优化与扩展模块；
所述数据接入模块：负责从各类智能设备、传感器、监测系统等实时接收数据。该模块要能够处理不同格式的数据，并支持多种数据接入方式，如物联网协议、传统数据库连接等；
所述数据存储模块：用于高效、可扩展地存储各类运维数据。这包括设备状态、传感器数据、运行日志、维护记录等。常见的数据存储方式包括关系型数据库、时间序列数据库、NoSQL数据库等；
所述数据管理模块：负责对存储在平台中的数据进行管理和维护。这包括数据清洗、去重、归档、备份、恢复等操作，确保数据质量和可靠性；
所述数据分析与挖掘模块：该模块用于对存储的数据进行各种分析和挖掘任务。运用数据挖掘、机器学习和统计分析等技术，从数据中提取有价值的信息，如故障预测、性能优化、设备健康状态评估等；
所述数据可视化模块：为了方便运维人员和管理者直观了解数据和分析结果，该模块负责将数据转化为图表、仪表盘、报表等形式，以便于展示和理解；
所述安全性与权限管理模块：该模块确保数据在传输和存储过程中的安全，包括数据加密、身份验证、访问控制等。同时，对于不同用户和角色，进行权限管理，以保护敏感数据和保护用户隐私；
所述第三方集成模块：智慧运维数据存储平台通常需要与其他系统进行集成，例如企业资源计划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统等。该模块负责与这些系统进行数据交换和互操作；
所述报警与通知模块：当设备状态异常或出现重要事件时，该模块能够触发报警并发送通知给相关的运维人员，以便及时采取措施；
所述日志记录与审计模块：该模块用于记录系统运行日志和用户操作日志，以便追踪问题、故障排查和安全审计；
所述性能优化与扩展模块：为了保证平台的高性能和可扩展性，该模块负责系统性能优化和资源管理。
所述数据接入模块包括：
数据传输模块：数据接入模块需要支持各种数据传输方式，包括有线和无线传输。有线传输可以通过以太网、串口等方式进行，而无线传输可以通过Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN等技术实现。
数据解析与转换模块：从不同的设备和传感器采集的数据可能有不同的格式和编码方式。数据接入模块需要进行数据解析和转换，将不同格式的数据转换为统一的数据格式，以便后续的存储和分析。
数据压缩与优化模块：由于智慧运维数据通常是大量的时序数据，数据接入模块可能会对数据进行压缩和优化，以减少存储和传输的开销。
数据缓存与断点续传模块：数据接入模块可能会使用缓存机制，将采集到的数据暂时存储在缓冲区中，以应对数据传输中的临时网络中断或数据处理瓶颈。断点续传功能可以确保数据的完整性，避免数据丢失。
设备管理模块：数据接入模块通常还包括设备管理功能，用于监控和管理连接到平台的设备，包括设备状态、连接状态、设备识别和注册等。
数据质量控制模块：数据接入模块可能会进行数据质量控制，对于不合格的数据进行过滤或标记，保证数据的准确性和可靠性。
所述数据管理模块包括：
数据清洗与预处理模块：在数据进入平台存储之前，数据管理模块会进行数据清洗和预处理。数据清洗的目的是去除无效、重复或错误的数据，确保数据质量。预处理可能包括数据格式转换、数据归一化、异常值检测等，以便后续的数据分析和挖掘工作。
数据归档与存储模块：数据管理模块负责将清洗和预处理后的数据按照一定的规则和策略进行归档和存储。归档是将历史数据移动到长期存储介质，以释放实时存储资源并满足数据保留需求。存储可以采用不同的数据库或存储技术，如关系型数据库、时间序列数据库、对象存储等。
数据备份与恢复模块：数据管理模块需要定期进行数据备份，以防止数据丢失或损坏。备份数据通常存储在不同的地理位置或存储介质上，以增加数据的可靠性。在必要时，数据管理模块可以进行数据恢复，将备份数据还原到原始状态。
数据查询与检索模块：数据管理模块允许用户进行数据查询和检索操作。用户可以通过指定时间范围、设备类型、指标等条件来获取所需的数据，以支持运维人员的实时监测和故障排查工作。
数据归档与清除模块：随着时间的推移，存储在平台中的数据可能会越来越大，数据管理模块需要根据数据保留策略进行数据归档和清除。归档可以将旧的数据移动到长期存储中，而清除可以删除过期或不再需要的数据，以节约存储空间。
数据访问控制模块：为了保护数据安全和隐私，数据管理模块通常具备数据访问控制功能。它可以根据用户的角色和权限，限制对特定数据的访问。，包括以下步骤：
用户角色定义：首先，需要定义不同用户角色，例如管理员、运维人员、监管人员、普通员工等。每个角色在平台中的功能和数据访问权限是不同的。
权限设置：根据每个角色的职责和权限需求，为每个角色设置相应的权限。这包括数据访问权限、功能操作权限等。例如，管理员可能拥有对所有数据和功能的完全访问权限，而普通员工可能只有部分数据的只读权限。
数据权限分配：根据用户角色，将数据权限分配给相应的用户或用户组。可以将用户分为不同的组，然后对每个组设置相应的数据访问权限。这样可以更方便地管理用户权限。
规则配置：配置数据访问控制规则，确保只有具有合法权限的用户才能访问相应的数据。数据访问控制规则可以基于用户角色、数据类型、数据范围、时间段等多个维度来定义。
用户认证与授权：实现用户认证和授权机制，确保用户必须登录并经过身份验证后，才能访问平台的数据和功能。认证和授权可以通过用户名和密码、单点登录(SSO)、访问令牌等方式实现。
审计日志：在平台中记录用户的操作行为和访问日志，以便监测和审计用户的数据访问情况。审计日志有助于发现潜在的安全问题和不当访问行为。
定期审核：定期对权限配置进行审核和更新，确保权限的及时性和准确性。用户的角色和职责可能会随着业务变化而变化，因此需要定期评估和更新权限配置
数据质量监控模块：数据管理模块可能会实时监控数据质量，并检测数据异常和质量问题。如果发现数据质量下降或异常情况，系统可以发出警报或提示，提醒管理员采取相应措施。
数据分区与管理模块：对于大规模数据存储的平台，数据管理模块可能会进行数据分区和管理，以提高查询和存储效率。数据分区可以根据时间、设备、地理位置等标准进行。
所述数据分析与挖掘模块包括：
数据预处理模块：在进行数据分析和挖掘之前，数据通常需要进行进一步的预处理。这可能包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、标准化等，以确保数据的质量和准确性。
统计分析模块：数据分析与挖掘模块可以应用各种统计方法来探索数据的分布、趋势、相关性等。这些方法包括描述统计、频率分析、概率分布、回归分析等，从而帮助运维人员了解数据的特征和规律。
数据可视化模块：数据分析与挖掘模块可以通过图表、仪表盘、热力图等方式将数据可视化展示。可视化能够让运维人员更直观地理解数据，并从中发现潜在的问题或趋势。
故障预测与诊断模块：利用机器学习和数据挖掘技术，数据分析与挖掘模块可以对设备状态数据进行分析，从中预测潜在的故障，并诊断设备异常原因。这有助于实现预防性维护，提高设备的可用性和可靠性。
异常检测模块：通过监控设备数据的实时变化，数据分析与挖掘模块可以检测设备异常行为和异常事件，及时发现潜在问题并采取措施。
数据挖掘模块：数据分析与挖掘模块可以运用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，发现数据中的隐藏模式和规律，提供更深入的洞察。
效率优化模块：通过对运维数据进行分析，找到运行效率低下的设备或系统，进一步优化设备运行策略，提高能源利用效率和生产效率。
数据收集：首先，确保智慧运维数据存储平台能够收集涵盖设备运行状态、性能指标、能耗数据等方面的全面数据。这些数据可能来自各类传感器、监测设备、控制系统等。
数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除无效或错误的数据，填补缺失值，并进行数据格式转换和归一化，以保证数据的质量和一致性。
设备分类与标识：根据设备类型和属性对数据进行分类和标识，使得后续的分析工作更加有效和方便。
设备性能指标选择：选择与设备运行效率相关的性能指标，例如能耗、产量、运行时间、故障率等。这些指标将用于评估设备的运行效率。
设定评估标准：设定运行效率的评估标准或阈值。这些标准可以根据设备类型、行业标准、历史数据等进行设定。例如，能耗高于某个阈值的设备可能运行效率低下。
数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对设备运行数据进行分析，寻找运行效率低下的设备。可以使用统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现设备的异常行为和潜在问题。
效率评估与排名：基于设定的评估标准，对设备进行效率评估，并将设备按照运行效率进行排名。排名靠前的设备可能存在效率低下的问题，需要重点关注。
可视化展示：将分析结果通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使运维人员能够直观地了解设备运行效率的情况，并快速识别问题设备。
效率优化建议：根据分析结果，为运维人员提供效率优化的建议和措施。这可能包括调整设备运行参数、优化生产计划、进行维护和保养等。
持续监测与反馈：定期对设备运行数据进行分析和监测，持续跟踪设备运行效率的变化，并及时向运维人员反馈优化效果
数据预警模块：数据分析与挖掘模块可以设置预警规则，一旦数据超出设定的阈值或出现异常情况，即时发出预警通知，以便运维人员及时采取措施。
可持续性分析模块：数据分析与挖掘模块可以帮助企业进行可持续性分析，评估设备的环境影响和资源利用情况，为可持续发展提供数据支持。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，包括数据接入模块、数据存储模块、数据管理模块、数据分析与挖掘模块、数据可视化模块、安全性与权限管理模块、第三方集成模块、报警与通知模块、日志记录与审计模块；
所述数据接入模块负责从智能设备、传感器、监测系统实时接收数据，所述数据接入模块处理不同格式的数据，并支持多种数据接入方式，包括物联网协议、传统数据库连接；
所述数据存储模块用于高效、可扩展地存储各类运维数据，包括设备状态、传感器数据、运行日志、维护记录；
所述数据管理模块负责对存储在平台中的数据进行管理和维护，包括数据清洗、去重、归档、备份、恢复；
所述数据分析与挖掘模块用于对存储的数据进行各种分析和挖掘任务，运用数据挖掘、机器学习和统计分析技术，从数据中提取有价值的信息，包括故障预测、性能优化、设备健康状态评估；
所述数据可视化模块方便运维人员和管理者直观了解数据和分析结果，该模块负责将数据转化为图表、仪表盘、报表；
所述安全性与权限管理模块确保数据在传输和存储过程中的安全，包括数据加密、身份验证、访问控制；
所述第三方集成模块，智慧运维数据存储平台通常需要与其他系统进行集成，包括企业资源计划系统、客户关系管理系统；
所述报警与通知模块，当设备状态异常以及出现重要事件时，该模块能够触发报警并发送通知给相关的运维人员，以便及时采取措施；
所述日志记录与审计模块用于记录系统运行日志和用户操作日志，以便追踪问题、故障排查和安全审计。
2.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据接入模块包括：
数据传输模块：为数据接入模块支持各种数据传输方式，包括有线和无线传输，有线传输通过以太网、串口方式进行，无线传输通过Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN技术实现；
数据解析与转换模块：将不同格式的数据转换为统一的数据格式，以便后续的存储和分析；
数据压缩与优化模块：数据压缩与优化模块对数据进行压缩和优化，以减少存储和传输的开销。
3.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据接入模块还包括：
数据缓存与断点续传模块：将采集到的数据暂时存储在缓冲区中，以应对数据传输中的临时网络中断或数据处理瓶颈，断点续传功能可以确保数据的完整性，避免数据丢失；
设备管理模块：用于监控和管理连接到平台的设备，包括设备状态、连接状态、设备识别和注册；
数据质量控制模块：对于不合格的数据进行过滤或标记，保证数据的准确性和可靠性。
4.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据管理模块包括：
数据清洗与预处理模块：去除无效、重复或错误的数据，确保数据质量，预处理包括数据格式转换、数据归一化、异常值检测，以便后续的数据分析和挖掘工作；
数据归档与存储模块：数据归档与存储模块将清洗和预处理后的数据按照一定的规则和策略进行归档和存储，归档是将历史数据移动到长期存储介质，以释放实时存储资源并满足数据保留需求，存储采用不同的数据库或存储技术，包括关系型数据库、时间序列数据库、对象存储；
数据备份与恢复模块：数据备份与恢复模块备份数据存储在不同的地理位置或存储介质上；
数据查询与检索模块：数据查询与检索模块允许用户进行数据查询和检索操作。
5.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据管理模块还包括：
数据归档与清除模块：归档将旧的数据移动到长期存储中，而清除删除过期以及不再需要的数据，以节约存储空间；
数据访问控制模块：数据访问控制模块具备数据访问控制功能，根据用户的角色和权限，限制对特定数据的访问；
数据质量监控模块：数据质量监控模块实时监控数据质量，并检测数据异常和质量问题；
数据分区与管理模块：数据分区与管理模块对于大规模数据存储的平台进行数据分区和管理，以提高查询和存储效率。
6.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据分析与挖掘模块包括：
数据预处理模块：在进行数据分析和挖掘之前，数据预处理模块对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、标准化；
统计分析模块：统计分析模块应用各种统计方法来探索数据的分布、趋势、相关性，包括描述统计、频率分析、概率分布、回归分析；
数据可视化模块：数据可视化模块通过图表、仪表盘、热力图方式将数据可视化展示，可视化能够让运维人员更直观地理解数据，并从中发现潜在的问题或趋势；
故障预测与诊断模块：利用机器学习和数据挖掘技术，故障预测与诊断模块对设备状态数据进行分析，从中预测潜在的故障，并诊断设备异常原因。
7.根据权利要求1所述的一种智慧运维数据存储平台，其特征在于，所述数据分析与挖掘模块还包括：
异常检测模块：异常检测模块通过监控设备数据的实时变化，数据分析与挖掘模块可以检测设备异常行为和异常事件，及时发现潜在问题并采取措施；
数据挖掘模块：数据分析与挖掘模块可以运用数据挖掘算法，包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析，发现数据中的隐藏模式和规律，提供更深入的洞察；
效率优化模块：通过对运维数据进行分析，找到运行效率低下的设备或系统，进一步优化设备运行策略，提高能源利用效率和生产效率；
数据预警模块：数据预警模块设置预警规则，一旦数据超出设定的阈值或出现异常情况，即时发出预警通知，以便运维人员及时采取措施。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311147036.8A CN117235169A (zh) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 一种智慧运维数据存储平台 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN117235169A true CN117235169A (zh) | 2023-12-15 |
Family
ID=89083614
Family Applications (1)
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| CN202311147036.8A Pending CN117235169A (zh) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 一种智慧运维数据存储平台 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117827788A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-05 | 安世数擎(杭州)信息科技服务有限公司 | 一种智能3d打印工厂数据处理方法和系统 |
| CN117973688A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-05-03 | 南京朗赢信息技术有限公司 | 一种基于物联网和电子墨水屏技术的检测实验室仪器设备管理系统 |
-
2023
- 2023-09-07 CN CN202311147036.8A patent/CN117235169A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117973688A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-05-03 | 南京朗赢信息技术有限公司 | 一种基于物联网和电子墨水屏技术的检测实验室仪器设备管理系统 |
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| CN117827788B (zh) * | 2024-03-06 | 2024-05-24 | 安世数擎(杭州)信息科技服务有限公司 | 一种智能3d打印工厂数据处理方法和系统 |
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