客户简介
本案例客户为某国际高端汽车品牌在华的整车制造基地，具备高度自动化与标准化的生产流程。伴随业务扩张，该企业逐步上线 ERP、MES、PLM、SCADA、文控系统、视频质检平台等核心信息系统，业务系统数量多、数据类型复杂、对稳定性要求极高。
面对系统持续增加、运维复杂度提升、资源利用效率低等问题，客户亟需重构底层 IT 架构，构建支撑未来智能制造的统一数字平台。我们团队基于客户实际痛点与行业发展节奏，主导规划并实施了“数据中心分阶段演进方案”，涵盖物理服务器整合、虚拟化平台建设、网络与存储融合、数据备份与容灾体系搭建等核心环节。
该数字化平台具备以下核心能力：
统一的制造数据底座：
实现业务数据与控制数据的对象级建模，推动 IT / OT 原生融合，支持构建企业级制造数据运营中心；
模型驱动的业务搭建平台：
通过图形化建模与流程编排，使业务人员也能快速构建满足个性化场景的工业应用；
开箱即用的标准化轻应用套件：
涵盖生产、仓储、设备、质量、供应链等典型制造场景，助力企业实现业务执行过程透明化、管理精细化、决策数据化。
同时，我们也协助客户规划其未来可逐步引入的演进方向，包括容器云平台、全栈可观测性平台、5G工厂架构等内容，为其打造面向未来的“平台统一、按需演进”的智能制造核心底座提供战略支撑
第一阶段：
传统物理架构 —— 分散部署，资源浪费
客户早期 IT 系统以 ERP、财务、办公系统为主，全部部署在单独的物理服务器上，缺乏统一管理和备份机制。各业务“各跑一台机器”，设备利用率低，系统上线慢，故障响应依赖人工。
我们在前期调研中发现客户整体架构仍处于“物理孤岛”阶段，运维压力大、扩展性差，难以支撑后续系统快速增长。为此，我们建议客户启动服务器虚拟化改造，作为后续数字化升级的第一步。
第二阶段：
服务器虚拟化 —— 资源整合，集中管理
核心方案
部署 VMware ESXi 作为虚拟化宿主机，统一纳管原有业务系统；
引入 vCenter，构建集中管理平台，实现虚拟机生命周期管理；
配置资源池、模板、快照机制，实现快速部署与弹性扩展；
同步部署 Veeam Backup & Replication，提供虚拟机级备份与恢复能力。
项目亮点
原有十几台物理服务器整合至 3 台虚拟化主机，资源利用率大幅提升；
新系统上线周期从“数周”缩短为“数小时”；
故障隔离与快速恢复能力显著增强，提升业务连续性；
建立标准化虚拟机模板和命名规范，为后续系统快速交付打下基础。
第三阶段：
全栈虚拟化 —— 网络、存储、桌面全面升级
在完成基础虚拟化整合后，客户信息化进入快速发展期，MES、质检、能耗管理、设备运维系统等大量上线，系统间互通、安全隔离、数据一致性和终端使用体验成为新挑战。我们团队在此阶段推动客户向全栈虚拟化演进，进一步整合网络、存储与桌面环境，打造统一、安全、高效的数字工厂核心平台。
网络虚拟化（NSX）
引入 VMware NSX 实现虚拟网络隔离，基于业务系统划分逻辑网段
配置分布式防火墙与微分段策略，提升系统横向安全性
存储虚拟化（vSAN）
部署 VMware vSAN 构建分布式存储集群，替代传统外接存储
提供高性能、高可用的数据存储支撑，保障生产系统连续运行
桌面虚拟化（VDI）
建设 VMware Horizon 桌面云平台，统一交付标准化图形终端环境
针对工艺设计、质量检验岗位，部署 GPU 加速虚拟桌面
实现终端集中管理、权限统一控制、防数据泄露、即开即用
打破物理网络限制，实现业务系统间安全隔离与精细控制；
桌面集中部署，维护效率提升，支持多人协作与远程办公需求；
存储高可用、无需额外购置 SAN/NAS，降低成本同时保障性能；
所有资源统一纳入 vCenter 管理，平台一体化程度大幅提升。
第四阶段（规划中）：
容器云平台 —— 构建敏捷交付能力
随着系统数量增长与业务迭代加快，客户希望在现有虚拟化基础上引入容器化架构，支撑 DevOps、微服务等新型研发与交付模式。我们已协助客户完成前期容器平台选型与集群部署方案设计，为后续平台上线做准备。
规划重点
基于 Kubernetes 构建高可用容器平台；
结合企业应用类型推荐适配的容器编排平台（如 KubeSphere ）；
规划 DevOps 工具链集成（CI/CD、GitOps、镜像仓库等）；
设计与现有虚拟化平台、网络、安全、存储的集成方案。
预期价值
缩短业务上线周期，提升研发与运维协作效率；
支持应用横向扩展与滚动升级，增强系统灵活性；
构建统一资源底座，支撑传统与云原生应用共存。
第五阶段（规划中）：
全栈可观测性平台 —— 实现智能运维闭环
当前客户各系统运行状态依赖人工监测与分散工具，故障定位困难、响应不及时。我们已为客户设计基于全栈可观测性理念的监控体系架构，引入先进平台作为智能运维核心支撑。
规划方案
引入如 Dynatrace、IBM Instana、DeepFlow 等平台，构建端到端可观测性体系；
监控范围覆盖虚拟化平台、桌面云、核心系统、中间件、网络、容器集群；
结合应用性能监测（APM）、日志分析、异常检测，构建多维度观测模型；
实现链路追踪与根因分析，提升故障定位与预测维护能力。
预期收益
故障响应时间缩短，定位精度提升；
实现“看得见的问题”、“能提前预判的异常”；
运维人员从被动应急转为主动运营。
未来愿景：
5G 工厂架构构建 —— 打造智能制造新基建
愿景蓝图
在车间边缘部署轻量化计算节点；
利用 5G 网络实现低时延、高带宽的数据上报与远程控制；
搭建车间级边缘平台，承载视觉检测、预测性维护等 AI 应用；
与云端平台协同运行，实现设备、数据、系统的全面打通。
战略意义
构建高柔性制造架构，适应订单快速切换与个性化生产；
支撑工业 AI 与自动化场景落地，提升产线智能水平；
打造面向未来的工业互联网平台雏形。
制造行业
