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数字孪生不是拿来看的,而是一种企业未来必备的能力

4个月前 (12-18)行业资讯

数字孪生前些年很火,我有个客户以数字孪生的名义上了一套机房3D可视化的项目,专门为系统上了一块超豪华的大屏,一进他们的办公区就能看到。我当时也觉得很好看,虽然我对那些花花绿绿的管线并不太了解,不过看上去就挺高档的,不过去过几次后,再看到这个屏幕后就没啥感觉了。

前几天我再去拜访他们的时候,发现大屏关着,于是就问客户,那个数字孪生咋关了。他叹了口气说,那玩意中看不中用,还不如短信预警有用,看多了就缺乏新鲜感了。最近他们想把这块大屏改成更为直观的数据屏,直接播报一些数据中心的关键数据。精准而详尽的数据才是数据中心运营的灵魂,而以前投射在大屏上的眼花缭乱的动画只是一些表象而已。其实数字孪生绝对是好东西,不过数字孪生绝对不是拿来看的,而是真正能发挥作用的。

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前几天在电子工程学会信息化年会上听郭院士的演讲时也谈到了数字孪生在电力信息化中的重要作用,利用数字孪生技术,可以解决电力系统中的开放性(利用数字孪生技术先行验证缺陷)、脆弱性(利用数字孪生技术仿真发现系统中存在的功能不足)、不确定性(仿真电力系统中的各个参与方的变化与相互影响关系)和可解释性(通过模型来解释复杂的电力系统中的多边互动关系)。构建数字孪生系统是在物理系统的基础上构建可完全仿真的数字系统,是通过先验数据+数学运算+人工智能为基础进行逻辑推理和数据计算的基础平台。

实际上前面提到的这个案例中的客户在数据中心中构建数据孪生系统,其初衷和做法是完全没问题的。数字孪是一种利用物理模型、传感器数据、运行历史等信息,在虚拟的数据空间中构建实体装备或系统的数字化映射的技术。数字孪生可以实现对实体对象的动态仿真、实时监控、智能优化和预测维护等功能,从而提高实体对象的性能和效率。数字孪生在数据中心中可以发挥多方面的作用,例如:通过三维可视化技术,实现对数据中心机房、设备的全方位展示和管理。这是我那个客户前些年做的,利用他们CMDB中的数据,他们已经把整个数据中心的视觉3D数据模型做得很不错了。

可惜的是我的这个客户并没有在数据中心数字孪生的道路上进一步走下去,仅仅做了一个可以看的视觉模型。实际上通过数字仿真技术,他们还可以模拟数据中心的运行状态,分析不同运行策略和外部条件对数据中心的影响,优化数据中心的能耗、安全、可靠性等。另外他们还可以通过智能分析技术,利用数据中心的历史数据和实时数据,预测数据中心的运行趋势和故障风险,提供预警和维护建议。通过数字化协同技术,整合数据中心的各个子系统,实现跨平台、跨网络、跨终端的一体化指挥和资源调度,提高数据中心的应急响应和处置能力。

在数字孪生系统中其实是可以做很多事情的,但是数字孪生系统的建设不是花一笔钱买个软件,做个集成就可以实现的。其核心不是那些花里胡哨的外观,而是积累在系统中的数据与算法。数据与算法是数字孪生的核心要素,在数据与算法的帮助下可以实现对物理实体或系统的数字化映射、仿真分析、预测控制等功能。

数据是数字孪生的基础,它可以各种方式从物理实体或系统中采集,反映其基础特征和运行状态。数据的质量和可用性直接影响数字孪生的准确性和可靠性,因此需要对数据进行预处理,如数据理解、数据清洗、数据转换等。

算法是数字孪生的核心,它可以通过人工智能、机器学习、分类算法等方式对数据进行处理、分析和挖掘,从而提取有价值的信息和知识。算法的选择和优化直接影响数字孪生的功能和效果,因此需要根据不同的应用场景,选择合适的算法模型。一般来说,我们需要在完成视觉模型或者展示模型之后,进一步完善数字孪生的内在能力。因此需要进行如下的工作:

模型构建:可以根据物理实体或系统的特征和行为,自动或半自动地构建数字孪生的模型,使其能够更准确地反映物理实体或系统的状态和性能。

仿真分析:对数字孪生进行仿真分析和优化,使其能够更高效地模拟和验证物理实体或系统的运行状态和性能,发现和解决问题,提出改进方案。

预测控制:对数字孪生进行预测控制,使其能够更灵活地预测和调节物理实体或系统的未来发展和响应,实现智能决策和管理。

数字孪生系统并不是随便一个企业都可以去实施的,我所见到的大多数企业实施数字孪生的结局都与我这个客户类似,这是因为IT部门的主管领导缺乏对数字孪生正确的认知,很可能他们仅仅是从某位更高层的领导那里听到说要干这个项目,而那个更高层的领导可能对数据中心管理一无所知,他也仅仅是从同僚或者他的领导那里听说了数字孪生是个好东西,并不知道数字孪生能对企业的数据中心建设与运营带来什么好处。因此他们把数字孪生当成一个项目来实施了,并没有意识到,数字孪生是企业未来发展中必须具备的一种强大的能力。这种能力可以优化企业在某些方面的运营,降低运营成本,提高运营质量。而这种能力的建设,是基于长期投资,长期积累的。其中最核心的就是企业积累下来的先验数据和算法,这些东西大多数都不是仅仅依靠花钱就能买回来的。只有持续地在数据与算法方面进行投资,数字孪生系统才能真正发挥出其应有的作用。

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