为了从海量多样化的试验大数据中充分挖掘用户的试验数据信息价值成为以后试验平台发展的关键，能够更好的支撑运维运营的智能化管理。具体需求包括：
1、研究试验平台数据环境中的数据分类方法，研究多维度复杂数据统一形式的表征方法，建立基于特征的数据表征规范，使得数据易于推理与共享，为高效进行数据感知和分析打好基础。
2、研究数据的预处理方案，以数据间的潜在关联完成平台试验数据的高效预处理，为面向试验的大数据分析处理提供高质量数据，然后进行知识提取，建立面向试验业务特性与网络特性的大数据提取方法
3、研究基于人工智能的虚拟化资源协同运维系统，实现覆盖从被动式事后故障根源追溯到主动式事中异常实时监测控制及事前故障提前预警。
可以在试验平台进行长期的研究分析，需要有相关大数据分析以及模型训练的案例，可以通过改良与适配方法建立合适匹配的方案。
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技术介绍
| 需求项目简述 |
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为了从海量多样化的试验大数据中充分挖掘用户的试验数据信息价值成为以后试验平台发展的关键，能够更好的支撑运维运营的智能化管理。具体需求包括：
1、研究试验平台数据环境中的数据分类方法，研究多维度复杂数据统一形式的表征方法，建立基于特征的数据表征规范，使得数据易于推理与共享，为高效进行数据感知和分析打好基础。
2、研究数据的预处理方案，以数据间的潜在关联完成平台试验数据的高效预处理，为面向试验的大数据分析处理提供高质量数据，然后进行知识提取，建立面向试验业务特性与网络特性的大数据提取方法
3、研究基于人工智能的虚拟化资源协同运维系统，实现覆盖从被动式事后故障根源追溯到主动式事中异常实时监测控制及事前故障提前预警。
可以在试验平台进行长期的研究分析，需要有相关大数据分析以及模型训练的案例，可以通过改良与适配方法建立合适匹配的方案。
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企业信息
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负责人信息
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