运维如何搭上人工智能这趟车，从日志易2.0探AIOps发展趋势上一期的内容，为大家带来了日志易2.0版本接入Docker数据的解读，今天，就让我们来聊聊时下最热的智能运维AIOps，看看新版日志易产品对人工智能技术的应用，探讨在科技迅猛发展的今天，运维如何搭上人工智能这趟高速列车。1.说说人工智能的发展史提起人工智能，可谓是时下最火爆、最热门的前沿技术了，似乎哪个领域都少不了它的身影。那么究竟什么是人工智能呢？简单来说，就是要用计算机来实现目前必须借助人类智慧才能实现的任务。要说人工智能最早期的萌芽，可能就是来自几个科学家的瞎琢磨，琢磨着能不能创造出和人类一样的机器。琢磨得多了，便出现了著名的图灵测试，也就是测试机器是不是具备人类智能。而另外一拨人呢，则琢磨出来了赫布理论，即用机器模拟人脑的神经元，从而处理各种复杂问题。因为研究的都是一个“机器能不能替代人”的事，这两拨人便开始了论战，并为这个事儿起了个名字“AI”，也就是“人工智能”。随着科技的发展，新技术的诞生，这两学派的论断纷纷被papa打脸，也由此，对人工智能的研究进入了冰冻期。但总有能坚持（肯较真）的专家大拿们继续着研究，终于，我们迎来了可以自我学习、自我升级的围棋大师AlphaGo机器人，至此，“人工智能”终于进入了为世界所接受的快速发展期。2.我国人工智能的春天日，政府工作报告中提出了加强新一代人工智能研发应用，在报告中，“创新”一词出现55次，“互联网”出现12次，“互联网+”出现7次，而“人工智能”也成为今年的报告热词。那么，问题便来了，在中国，究竟有哪些领域可以应用到AI技术呢？除了目前异常火爆的智能机器人、聊天机器人、自动驾驶等领域外，对于基础业务系统、运维系统领域的应用也正逐渐受到重视，智能运维AIOps正成为现今最热门的词汇。3.人工智能与运维的碰撞对于运维工作者来说，随着技术的发展，最早期的手工运维，已在大量自动化脚本产生后，逐渐被自动化运维所替代。伴随大数据、人工智能技术的崛起，又让 DevOps 和智能运维AIOps成为现如今的大趋势。其实运维的实质，无非是产生海量的监测日志，进行分析决策，并通过自动化的脚本进行控制。在早期，企业只能依赖运维人员来看管整个系统，来实现运维，但是要在复杂环境中进行问题的追踪、定位，实在是耗时、耗力，依靠人力很难做到。而人工智能技术的出现，则为这一难题提供了有效的解决契机。引入人工智能技术进行自动化监控，及时发现各个应用逻辑关系，最终实现快速定位、查找问题根源。此外，还可以借助人工智能模型，实现自动化的问题处理。4.日志易2.0新版本对人工智能的探索日志易对于人工智能技术的探索从未停止。早在2017年推出的1.10.1版本中，便新增了第一个机器学习应用场景，即基于聚类算法的日志模式发现，通过算法快速发现数据中隐藏的规律，从而大大提升工作效率。日志易2.0新版本又新增了机器学习操作界面，界面可以显示示例数据效果，也提供示例数据，用户可以参照演示流程了解和学习使用机器学习的操作。而历史记录中则记录着所有运行过的算法命令，包括参数设置、模型名称等。此外，新版还支持多步骤运行，在数据预处理和模型拟合阶段，也支持多步骤串联运行。在新增功能中，其中一大特色便是针对不同类型的算法，提供特定的评估结果，并以可视化形式展现。目前，可提供数值预测、分类预测、数值离群检测、聚类分析、时序预测五类共七种数据演示场景。在未来的日子里，日志易也将不断深化对机器学习的探索与应用，助力智能运维AIOps发展，为人工智能在运维中的应用贡献一份自己的力量。皮一下，我很高兴！我调皮的玩代码，我调皮的享生活！
区块链的历史发展
一、货币的非国家化作者:
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特来电：监控平台的建设 经历了从无到有 从有到强的发展历程
股市有风险入市需谨慎！————————————————特来电监控平台架构进化之路
公共技术部 特来电云计算与大数据 特来电监控平台建设，经历了从无到有，从有到强的发展历程，为云平台系统稳定运行提供了全方位的实时监控，并为故障的及时发现、及时分析、及时解决提供了不可或缺的技术支撑。 一、回到起点，再谈监控 据权威数据发布，特来电充电桩和充电量，已经双双悄然跃居全国首位。随着充电桩数量的增长，以及每天近150万度充电量的增长，这些数据背后的技术支撑也越来越复杂： 系统规模越来越大：从最初的几十台服务器，演变为目前近千台服务器，并且服务器分布在多个数据中心； 应用系统越来越复杂：由简单的三层架构，演变为微服务的分布式应用架构； 应用程序种类越来越多：从最初的10几类应用程序，演变到目前100+； 应用服务越来越多：2K+的Service Gateway（服务网关）服务、300+的HSF（高速服务框架）服务； 应用中间件越来越繁多：搭建了垂直业务拆分的SQLServer数据库、HBase集群、 Redis集群、Kafka集群、RabbitMQ集群、Spark集群、Druid集群、ES集群等。 这么多的机器、应用系统、应用服务、应用程序、应用中间件，如果出现了问题，怎么去排查，怎么去定位？如何及时发现问题并解决问题？ 我们的答案是：监控、监控、还是监控。 如果把监控平台比喻为一座大厦的话，CMDB（Configuration Management Database，配置管理数据库）则是大厦的基石，它精确管理特来电的数据中心、服务单元、应用集群类型、应用集群、应用节点、应用主机、应用进程、应用程序，从宏观到微观对硬件资产以及软件资产进行准确无误的定义，为监控平台界定了需要监控的对象，以及监控的粒度。不仅如此，监控平台收集上来的数据，还会与CMDB里的信息进行校准，保证CMDB里的信息是绝对可靠的，这是一种相辅相成的做法。因此如果要想做好监控系统，一定要先从CMDB开始，这是根本也是源头，只有CMDB梳理规范了，才能纲举目张、有的放矢。 监控平台有了基石，那建设蓝图是什么？或者说监控平台应该具有哪些能力？监控平台应该有哪些特性？借用《西游记》里的一些大神角色，我们认为特来电监控平台应该具有如下的能力：1. 千里眼：一览无余 监控平台应该能从宏观上对系统的整体运行状态进行监控，系统的某个节点出现问题时，能够及时预警，从而做到一览无余的监控系统的运行状况，这是监控平台的基本功能。 2. 顺风耳：抽丝剥茧 系统出问题后，监控平台要提供抽丝剥茧的能力，梳理出纷繁复杂的关联关系，为定位问题提供支持，这是监控平台的重要功能。监控平台应该能够描绘出问题间的关联关系，从而对问题进行定位：该问题并非独立事件，而是和其他事件有着千丝万缕的关系。3. 谛听：逐本溯源 系统出了问题后，除了能定位出问题间的关联关系，还应该对问题进行深入分析，找到问题发生的根源，正如《西游里》里的谛听，真正分辨出问题的本来面目，这是监控平台的核心价值。4. 如来：遇见未来 监控平台运行几年后，会积累大量的数据，监控平台应该具有大数据分析能力，从中挖掘出有价值的信息，以便对未来可能发生的系统事件进行预测。但未来总是充满变数的，如果每个事件都能预测到，未来也就没啥意思了，所以对未来的预测是一种可“遇”而不可求的事，如何尽可能准确的“遇见未来”，是监控平台的差异化价值所在。 特来电监控平台目前已积累了130T+的监控数据，每天的数据增量在1.2T，下面就谈一下监控平台的发展历程，以及如何收集并处理如此规模的数据。 二、进无止境，打造互联网级监控平台 我们认为，做监控平台，说到底是在做数据，因此特来电监控平台的逻辑架构就是一个典型的数据处理流程： 数据采集： “巧妇难为无米之炊”，要做监控，先要收集数据，部署在每个机器上的监控Agent就是用来进行数据采集的； 数据缓存： 采集后的数据，先要进入消息队列（Message Queue，以下简称MQ，比如RabbitMQ、Kafka）进行缓存； 数据计算： 监控引擎会实时从MQ中拉取数据进行聚合计算，计算完后的数据，再次写入MQ； 数据持久化： MQ中的数据用于临时存储监控数据，最终要持久化到数据库中，监控数据一个最大的特点，就是具有很强的时间相关性，因此用时间序列数据库（Time Series DataBase，以下简称TSDB，比如InfluxDB）存储监控数据是天作之合，当然TSDB的存储空间是有限的，对于原始数据，我们建议还是要存储到NoSQL数据库，比如HBase中； 数据分析及展现： 监控数据也是大数据，大数据的价值在于应用。对监控数据的应用，主要有两点： 一是对历史数据进行统计分析，挖掘出有价值的东西，指导现在的工作并对未来进行预测； 二是以可视化的图表形式进行展现，这里我们推荐使用Grafana，它支持多种数据源，有大量可扩展的插件，提供丰富的展现形式，还支持多租户，无疑是监控数据展现的前端必选利器，没有之一。 特来电监控平台的建设，采用了“开源”加“自研”的方式，开源保证了能够快速搭建一个可用的监控系统，自研保证了我们能对监控系统进行完全掌控、灵活定制，主要经历了4个发展阶段： 1. 特来电监控平台V0.1 V0.1直接使用了开源的Zabbix，作为经典老牌的监控工具，Zabbix对快速搭建一套监控系统起到了立竿见影的效果，只需要进行简单配置就能监控系统，很方便使用，我们认为Zabbix具有如下优缺点： 优点 企业级分布式开源监控软件，用户群很广（据说有85%以上的泛互联网企业在使用）； 安装部署简单，多种数据采集插件灵活集成； 自带画图功能； 可实现复杂多条件告警。 缺点 入门容易，对于深层次需求，需要非常熟悉Zabbix并进行大量的二次开发，难度较大； 图表展现比较死板，缺乏互联网级的丰富展现方式； 报警方式扩展不方便。 2. 特来电监控平台V1.0 V1.0使用.Net技术，对监控平台进行了完全自研开发，整体流程和前述逻辑架构稍有出入，使用的MQ是RabbitMQ，监控引擎是单实例的，计算后的数据采取的策略是直接写InfluxDB以及HBase，同时实现了监控平台的两种能力：千里眼、顺风耳。 1. 千里眼 可对特来电云平台某个数据中心、某个服务单元下的所有集群、节点、进程等状态进行实时监控并实时预警。 2. 顺风耳 可对特来电云平台某个数据中心、某个服务单元下的所有集群、节点、进程等维度指标进行实时展现，对比某些指标间的关联关系；当然这种关联关系还需要人工参与，尚未达到真正的自动识别。 V1.0的优缺点如下所示： 优点 自主研发，完全可控，灵活定制； 全面覆盖系统监控、业务监控，业务埋点开发非常方便； 实现千里眼及顺风耳功能，可以一体化查看集群、应用节点、进程维度信息。 缺点 RabbitMQ适用于消息可靠传输的场景，并不适合高并发、高性能场景，数据量比较大时，有性能问题； 数据直接写HBase，导致HBase压力比较大，HBase处理不过来时，监控引擎内存有积压； 监控引擎是单实例，不是分布式部署。 3. 特来电监控平台V2.0 V2.0做了技术上调整，与前述逻辑架构基本一致。由于RabbitMQ更适合高可用场景，当监控数据量大时，性能上扛不住，因此替换成了高性能的Kafka，有效提升了监控数据的吞吐量；同时随着数据量的增加，监控引擎也由单实例改造成了支持分布式，不同实例处理不同的Topic，提高了处理效率；计算完后的数据，不再直接写HBase，而是再次写入Kafka，有专门的程序负责将监控数据持久化到HBase中，从而让监控引擎的工作更纯粹，也减轻了直接写HBase时因为阻塞带来的内存压力；V2.0实现了前述监控能力中的“谛听”能力：全链路监控。 1. 谛听：全链路监控 当有故障发生时，会在钉钉中推送预警消息，运维人员通过点击预警消息中的“数据联查”，可以进入全链路界面： 该界面按时间先后顺序还原了一次请求经过的WebAPI、SG、HSF、SQL、Redis等分布式调用链堆栈，可以一目了然的对分布式跨进程的故障问题进行定位，并且可以进一步钻取到故障信息，比如程序异常、SQL异常等。不仅如此，还可以对物理链路、服务链路进行分析： 全链路监控，主要用于解决跨进程的故障定位，用于宏观定位问题，粗略估计可以解决80%的问题，是监控平台的核心价值所在。Windbg主要解决一个进程内的问题，用于微观定位问题，解决20%的问题。 V2.0的优缺点如下所示： 优点 数据缓存采用Kafka，极大提升了性能； 监控引擎分布式部署，不同实例处理不同的Topic，极大提升了处理效率； 支持全链路监控，极大提升了问题解决效率； 监控预警一体化，及时发现问题，及时定位问题，及时解决问题。 缺点 监控引擎不支持监控到秒级； 监控引擎实现的分布式方式并非完全分布式方案。 4. 特来电监控平台V3.0 V3.0整体架构流程未做大的调整，对监控引擎采用Spark Streaming进行了重写，将监控时间从原来的分钟级提升到秒级，同时在全链路分析以及突变分析方面做了进一步加强。 基于Spark Streaming，采用Kafka的Direct模式实时计算接收到的监控数据将以前1分钟一个点，提升到一分钟3个点（计算频率为20秒） 针对全链路监控沉淀下来的数据进行了分析，可以直观查看业务调用时的服务链路条数、调用深度、调用频率。 针对监控历史数据进行离线分析，确定每个时段的基准值，当有新数据产生时，通过突变因子，确定监控是否发生突变。通过全链路结合，确定一条链路上经过的服务和节点，缩小了突变分析的范围。诊断问题时，可以辅助查看是否和其他指标有相关性。 V3.0的优缺点如下所示： 优点 监控能力提升到秒级； 对监控数据的分析能力进一步增强。 缺点 a. 监控指标不支持多维度查询； b. InfluxDb版本（V0.10）一直没有升级，与社区开源版相差比较大，并且是单实例，需要升级。 三、踩过的坑，好知识要分享 在监控平台的研发过程中，我们遇到了很多技术挑战，在此分享一些主要的坑： 1. 监控引擎内存存储的设计和优化 监控引擎使用了内存存储来接收缓存上报上来的监控数据。 使用场景：监控数据实时写入，大批量写入，定时采样归集。 技术挑战：快速写入、多线程读写安全、内存快速分配和释放，防止内存暴涨带来的FullGC和高CPU。 设计上的一些好的经验： a. 内存存储采用Sharding分区，每个监控项一个内存槽，每个内存槽分为60个槽点：以空间换时间，同时避免大内存分配； b. 多线程写入时，以监控项作为分区键，路由定位到指定的内存槽，以监控数据上的时间（分钟）作为二次分区键，存储到指定内存槽的槽点。实现多线程并行写入，最大程度上避免了多线程写入时的锁争用； c. 读写线程分离，读线程设置一个最佳的延迟时间（5~10s），读取内存槽点的已就绪的数据，此时数据没有写入，毫秒级读取，近乎实时的监控数据采样。 2. 海量监控数据持久化 海量的监控数据，每天1.2T，数据持久化是个头疼的事。 技术挑战：如何能不间断、快速地将1.2T的监控数据写入HBase，以方便预警后监控数据钻取，问题定位分析。我们是这么做的： 第一阶段：多线程并行写入。每个监控项一个线程，监控数据采样后，启动Thread写入HBase。 这个方案支撑了一段时间，但随着监控项的暴涨，线程数轻松上千，内存和线程上下文切换问题凸显！同时HBase貌似并行写入压力很大！ 第二个阶段：降频，线程太多，人工降频，再启动线程时增加毫秒级的时间间隔，为了线程快速释放并防止线程的频繁上下文切换。但效果不明显，几千个监控项，最后启动的线程时间间隔太大了！ 第三个阶段：并行变串行。线程数太多，受CPU内核数的限制，并行度并未最大化！将监控数据再次写入“耐抗” 的Kafka，通过多个Kafka的消息消费者大批量写入HBase。 3. InfluxDb多线程写入问题 监控采样后的数据，直接写入InfluxDb，用于数据展现。 技术挑战：几千个监控项，几千个线程并行写入InfluxDb，最大时，直接将InfluxDb写宕机了。优化和改进思路： a. 升级InfluxDb硬件，增加RAID存储，愿望很美好，结果很残酷，InfluxDb喜欢SSD，机械硬盘提升不大； b. 人工编排InfluxDb多线程写入，无奈线程数太多，写入仍不稳定 c. 我们又想到了内存存储+少量线程（CPU内核数*2）+数据定时批量写入。 InfluxDb支持批量写入，饿了么推荐的是每次1000个Points！ 我们将监控采样数据，再次写入我们的内存存储中，启动指定数量（cpu内核数*2）的线程，定时批量写入InfluxDb，问题解决。 4. 自动化运维监控 新增机器时： 自动收集系统监控指标（CPU、内存、磁盘队列、网络、Windows日志等）； 自动在应用拓扑监控中增加对应节点； 新增HSF服务时：自动注册HSF服务对应的监控与预警指标； 机器重启时：自动启动监控Agent并上报监控数据； 监控Agent自动发现新增的监控元数据、自动在CMDB中注册自身信息。 5. Spark之殇 C#的DateTime、Decimal与Java中的数据类型没有直接对应关系，需要通过中间的Protobuf协议进行转换。 Kafka的Receiver模式与Direct模式选择，现在流行的正宗做法是采用Direct模式，可以做到Exactly Once，避免重复消费。 Spark Streaming的CheckPoint机制选择，这是一个比较纠结的地方，虽然明知CP有很多缺点，但是如果不使用，却会带来更多的需要解决的问题，目前仍使用了CP机制。 四、追求卓越，我们仍在前行 特来电监控平台发展到3.0，对既定的监控平台中的3个能力做了初步实现，但我们并未满足，深知这只是迈出了监控平台发展的一小步，后面还有更多具有挑战性的问题等我们去解决，比如： 1. 全链路监控3.0 2. 基于机器学习的异常检测 3. 运维之梦：AIOps与智能运维 监控最终要为运维服务，自动化是运维发展的必经之路，目前我们已经在这方面做了一些工作，但运维系统的终极目标是要类人化：类人交互、主动决策、理解执行，这是与自动化的本质区别。 AIOps(Algorithmic IT Opereration)是目前提的比较火的概念：基于算法的IT运维，Gartner的报告宣称，到2020年，将近50%的企业会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps。 AIOps的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模），把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来，把更多的时间用于创新，虽然这些蓝图有些远，但我们相信随着人工智能技术的深入发展，这些一定会落地实现。
每月10％的增长充电量，不知道有多少盈利，有可能是充电桩空置率太高的原因吧！希望多发展公交车集中充电场
大力与政府企业合作，推动城市公交充电平台，这样才能更快更好地抢占市场
Gartner (高德纳，又译顾能公司[2]  ，NYSE: IT and ITB)全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，成立于1979年，总部设在美国康涅狄克州斯坦福。其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策。为决策者在投资风险和管理、营销策略、发展方向等重大问题上提供重要咨询建议，帮助决策者作出正确抉择。 公司2002财务年度营运收入9.072亿美元。公司员工4,000多名，包括 1,200多位世界级分析专家，在全球设有80多个分支机构。在全球的IT产业...
***Gartner***的报告宣称，到2020年，(中国)将近50%的(充电桩)企业（的充电桩）会在他们（特来电）的业务和IT运维方面（运营）。采用AIOps。 AIOps的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模），把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来，把更多的时间用于创新，虽然这些蓝图有些远，但我们相信随着人工智能技术的深入发展，这些一定会落地实现。
《证券日报》基金新闻部记者发现，二季度基金增持创蓝筹股中，有6只亦被国家队选中，分别为汤臣倍健、昆仑万维、华策影视、苏交科、迈克生物和高新兴。截至8月14日，按照二季度末的持股数据和8月11日的收盘价，7月份以来，基金持有这6只个股共浮盈2.25亿元。　　据统计，国家队持有这6只个股数量占流通股比均超2%，其中汤臣倍健被中国证券金融股份有限公司和中央汇金资产管理有限责任公司同时持有，两者持有数量分别为2815.72万股和1817.42万股，占流通股比为3.23%和2.08%。汤臣倍健被中国证券金融股份有限公司和中央汇金资产管理有限责任公司合计持有数量为4633.14万股，占流通股比为5.31%，在6只个股中被国家队持有数量占流通股比例最高。二季度末，12只基金合计持有该股数量仅798.73万股，占流通股比为0.92%。
楼主菊花又不得劲了
真是够恶心人了
这个傻,B真辛苦啊，复制粘贴几年了
: 这个傻,B真辛苦啊，复制粘贴几年了
小邪，你这IQ看得懂吗？
: 真是够恶心人了
chuseng！tiaoba！
绿色发展有态度：特锐德入选国家首批绿色工厂
柳州特来电
近日，国家工信部公示了2017年第一批绿色制造体系示范名单，青岛特锐德电气股份有限公司当仁不让，入选国家首批绿色工厂示范企业。据悉，青岛地区本次仅有4家入选，另外三家分别为海尔、海信、青岛特殊钢铁。
为加快推进生态文明建设，促进工业绿色发展，国家出台《中国制造2025》政策。为率先打造一批绿色制造先进典型，各工业和信息化主管部门积极组织推荐绿色制造体系建设示范名单。
绿色用能， 经济可持续发展
青岛特锐德电气股份有限公司，作为国内电力设备行业的领军者，具备强烈的行业和社会责任感，一直将环境...
【生活资讯】新能源汽车充电驿站启用 保障全运绿色出行
天津市滨海新区电子市民中心
8月15日，“特来电新能源汽车充电驿站”正式启用。根据工信委汇报会议数据显示，上半年天津市新能源车辆上达到3600辆，全国排第6位，已建设公共充电桩累计5800个。 据《天津市新能源汽车充电基础设施建设运营管理办法》中获悉，其中包括商场、宾馆、医院、办公楼等大型公共建筑配建停车场和社会公共停车场，具有充电设施的停车位应不少于总停车位的10%，到2020年，中心城区、滨海新区及其他各区基本建成平均服务半径为0.9公里的公用充电基础设施网络体系。
像你这种人，天谴啊。不是不报是时候未到，给你自己的家人积点德吧。你还要忽悠多少小散来送死？给你们公司上下割韭菜？ 装什么啊
: 像你这种人，天谴啊。不是不报是时候未到，给你自己的家人积点德吧。你还要忽悠多少小散来送死？给你们公司上下割韭菜？ 装什么啊
你这IQ，还在忧国忧民？
研究个毛线，青岛第一傻逼
: 你这IQ，还在忧国忧民？
给要脸，股灾那会你就天天在高点发布，送股，高位几次冲高回落都陪伴着你的帖子，谁脑残自己知道
恩将仇报是畜生！——————————————斜着向上 影响力 吧龄 3.4年 发表于
13:46:57 股吧网页版 董秘直通车举报 曾经和庄约定20板 我撤走了，庄神、小特的朋友们。我先闪了，空仓休息一段时间···等到合适的位置再回来。祝愿大家都发财，现在不比以前资金大了，心里压力还是大的。所以我保住利润先走，前几天看了中车跳楼那位兄弟的帖子，心里很不是滋味，大家来到股市都是为了挣钱，但是有人挣钱 、必定有人亏钱，只是看你在接力赛的那一棒。 各位特兄保重！！！！******也感谢研究院兄给我们提供的正面消息******。
西安新能源汽车及充电设施信息综合管理平台建成 提供一站式充电服务 作者：王嘉 日07:35来源：陕西传媒网 15日来自西安市科技局的消息，西安市新能源汽车及充电设施信息综合管理平台已建设完成。该平台将通过提供准确、全面的站点信息，为广大新能源汽车车主提供“查、找、充、付”一站式的便捷充电服务。
据了解，西安市新能源汽车及充电设施信息管理平台，是以“政府监督指导+市场化运营”为总体原则，“车桩一体化”的平台建设模式，由西安e充网建设、运营的。按照相关规定，未来所有在西安市备案、销售的新能源汽车（包含私人领域、公共领域）和所有在西安建设运营的...
CHU，生，一，只
创业板从底部反弹200多点了百分之11还多，结果在你的宣传下，小特毛都没有抖一下，你知道为啥？ 因为你傻B啊，高位套死一堆散户，业绩又不好，拿不到筹码，又在你死死的宣传下，鬼来给你抬轿，傻B一个，还以为自己多厉害
: 创业板从底部反弹200多点了百分之11还多，结果在你的宣传下，小特毛都没有抖一下，你知道为啥？ 因为你傻B啊，高位套死一堆散户，业绩又不好，拿不到筹码，又在你死死的宣传下，鬼来给你抬轿，傻B一个，还以为自己多厉害
chushen，你以为你掌握真理吗？［微笑］
30%！充电桩迎政策补贴红利 创蓝筹特锐德（300001）充电桩已经布局至雄安新区。特锐德(300001)子公司特来电官网显示，在雄安新区一共有10个充电站，安新有3个充电站，雄县7个。根据雄安新区的规划，建设绿色智慧新城，打造绿色交通体系，势必加快新能源汽车推广及配套设施建设。（日WWW.YUNCAIJING.COM摘于题材挖掘机）。
: 抱歉！内容已删除。
特锐德箱变，为冬奥会和残奥会供电
特锐德人社区
特锐德助力冬奥会、残奥会 它是特锐德箱变产品的颜值担当，它是特锐德技术水平的实力体现，它是特锐德人助力奥运的成果结晶。近日，一台通体色彩绚丽、印有冬奥会元素的移动箱变顺利下线，发赴冬奥会场馆施工地域。这是一台10kV撬装式施工箱变，将承担北京——张家口冬奥会和残奥会场馆施工期间的临时供电任务。 10kV撬装式施工箱变 在订单密集、生产任务繁重的情况下，特锐德抽调最优秀的设计制造人员，全力保障这台箱变的生产任务，从签订合同到交付到客户手中，仅用了20天时间，又一次向世人展示了快人一步的特锐德速度。业绩见证实力，创新成就未来。目前，特锐德是冬奥会筹备期间箱变设备的唯一供货商，后续还将有新的订单。特锐德人决心，不断提供精致产品和优质服务，在冬奥会纯洁的冰雪见证下，与世界完成一次激情的约会！
: 创业板从底部反弹200多点了百分之11还多，结果在你的宣传下，小特毛都没有抖一下，你知道为啥？ 因为你傻B啊，高位套死一堆散户，业绩又不好，拿不到筹码，又在你死死的宣传下，鬼来给你抬轿，傻B一个，还以为自己多厉害
邪疯豿，你不是散户？你是大户？自以为是！
SB，看什么样，还在吹
: SB，看什么样，还在吹
你关灯吃shi吧！［微笑］
: 大力与政府企业合作，推动城市公交充电平台，这样才能更快更好地抢占市场
国家电网电动汽车公司平台建设运维中心、运营监控中心主任助理史双龙向记者介绍，作为目前国内，乃至国际接入充电桩数量最多、覆盖范围最广的电动汽车充电服务平台，国家电网智慧车联网平台在实现了对城市核心区、高速公路及公交系统等多种形式的电动汽车充电服务设置的覆盖，借助国家电网的优势正在织出一张统一的、智慧的、绿色的电动汽车充电网；同时，******国家电网也正在筹备成立各主要充电运营商参与的混合所有制充电设施运营服务平台公司******，实现充电跨运营商漫游。
国家电网电动汽车公司平台建设运维中心、运营监控中心主任助理史双龙向记者介绍，作为目前国内，乃至国际接入充电桩数量最多、覆盖范围最广的电动汽车充电服务平台，国家电网智慧车联网平台在实现了对城市核心区、高速公路及公交系统等多种形式的电动汽车充电服务设置的覆盖，借助国家电网的优势正在织出一张统一的、智慧的、绿色的电动汽车充电网；同时，******国家电网也正在筹备成立各主要充电运营商参与的混合所有制充电设施运营服务平台公司******，实现充电跨运营商漫游。
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