大数据分析在数据机房故障诊断中的应用

本研究旨在探讨大数据分析在广播电视数据机房故障维护中的应用。随着广播电视行业的快速发展,数据机房成为关键的基础设施,因此故障维护的有效性至关重要。本文通过传感器流收集和分析大量的实时数据,包括设备状态、温度、湿度和能耗等指标,实时监测数据机房的运行状况,并及时发现潜在的故障风险。通过构建ANN网络模型实现故障预测,基于上述结果指导预防措施的选择,从而减少维修时间和成本。