一、文献综述
（一）国内外研究现状
随着互联网的飞速发展，越来越多的企业开始信息化的建设，并且信息化在一部分企业中已经由辅助转变为核心地位，而运维是保障系统安全、稳定运行和业务功能正常运行的关键环节。传统的运维管理方式已经无法满足目前各类工业系统日益增长的规模。随着网络覆盖面的扩大和速度的提升，系统运行的副产品——数据，也大幅增长，对运维工作提出了新的挑战。
如果系统发生问题不能及时解决，可能会对企业造成不可挽回的损失，于是国内涌现出许多与运维监控相关的研究。一方面是对系统软硬件和业务数据等指标的监测，另一方面是如何处理和管理这些监测到的数据，充分发挥其价值。针对行业间信息系统运维的需求以及目标的差异，研究者们设计并实现了各种运维监控管理系统，旨在解决行业内的各项具体问题。以下是国内具有代表性的两个例子。
杨秀云、郭磊等人[8]针对目前基于云计算的管理工具存在的问题，设计并实现了一个云计算数据中心运维管理系统。他们认为云计算数据中心的管理工具的监控管理较为分散，且被动报警的模式会导致运维效率低下。所以他们设计的移动运维管理系统将云计算数据中心的管理工具中的常用功能进行整合，以便统一查看；还设计了消息推送的报警方式，一旦系统检测到任何警报消息就会推送到相应人员的移动终端，这改变了以往运维人员查看警报的被动模式，而是主动地通知相关人员，消息不仅会推送到运维人员的手机上，还会推送给领导，这也有利于对运维人员的监督；此外，运维人员查看系统情况不再受时间地点的限制，可以随时随地进行故障分析的工作。
赵国林[16]提出了基于BIM技术的医院建筑智慧运营维护技术的研究成果，他设计的基于BIM的医院建筑智慧运维管理系统实现了医院建筑三维可视化、集成化和主动式的智慧运维管理目标，一定程度上解决了现代化医院建筑机电系统复杂、运维要求高的问题。在他的研究中，使用三维可视化技术使用BIM模型建立建筑的空间信息，实现在三维视图中完成系统的使用，有助于运维管理人员快速了解资源分配和设备运行的情况，分析和处理设备故障；该研究还结合了数据挖掘技术，对不同区域的照明、空调和设备能耗情况进行深度分析，辅助节能方案的制定。
此外，还有研究人员[4]提出了用于集成维护模型的PSO方法，并开发了集成的降低寿命的维护模型来处理涉及多种维护模式的综合维护决策。他们研究了设备可靠性和使用寿命之间的关系，从而生成了包括维护时间和维护方式组合的最优维护方案，这种考虑多种维护模式的方案有助于优化总维护成本以及可靠性阈值之间的明显差异，将有助于提供差异化的维护服务。
国外有研究针对分布式的数据存储与检索，提出了基于点对点网络的分布式外包数据存储和检索系统DStore[2]，在此系统中，智能合约能够在不增加数据所有者额外通信开销的条件下高效地检查数据，并保护数据所有者的隐私，故该系统具有安全性和可行性；还有研究人员提出了一种为了解决纠正性维护计划问题的多代理（Multi Agent）系统[3]，该系统使用的方法能够使不确定性下的分布式维护环境中的分系统做出决策，它考虑了资源表示维护活动和资源的处理时间的不精确特征的能力水平，并通过使用多代理系统来实现和评估，可以通过不同代理之间的交互来获得全局调度，所以一定程度上，该方法在全局成本、总加权成本和完工时间方面取得了较好的效果。
此外，国外还有研究人员提出了一种用于分布式实时协作预测的工业多级代理系统[1]，具有高级多代理系统全部的六个核心属性：分布性，灵活性，适应性，可扩展性，精简性和弹性。他们利用韦伯事件发生时间的循环神经网络算法对发动机退化数据集和工业燃气轮机机群的数据进行预测，从而得出结论：对于存在传感器故障，计算能力有限或者机群异构性显著的系统，分布式协作预测尤为重要。
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