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   隨著現代化信息技術和智能電網建設的持續推進和發展，各類電網實時、準實時數據從幾百TB快速增加到幾千TB，數據增長速度呈現爆發式增長勢頭，電力行業步入了大數據時代。電力大數據具有如下特征：數據量大、變化迅速、價值高等，傳統技術數據處理能力已經難以滿足電力大數據大要求，為了獲取電力大數據價值，必須建立新支撐體系實現對電力大數據并行處理的管理和處理。而云計算技術屬于一種能夠通過工業以太網技術能將電力系統的所有數據信息集中形成共享資源池，同時能夠實現按需和可度量方式為用戶提供所需要的服務，實現大規模計算的信息處理方式。基于此， 建立電力大數據云平臺是十分必要的。
二、工業大數據云平臺的定義

  工業大數據云平臺是一種全新的大規模分布式、開放式標準的云平臺，用于構建、運行和管理工業數據及智能應用，提供海量數據存儲與計算能力，并提供有關運行、生產、管理的智能化輔助決策服務。

三、工業大數據云平臺搭建

（一）網絡架構

    和傳統數據處理方式不同，云計算技術在處理大數據時，實現了傳統數據物理模式向邏輯模式的轉變，通過構建信息化網絡來實現電力系統大數據處理的靈活性和敏捷性，從傳統的IP網絡轉變為虛擬化網絡，通過VXLAN等多種方式將傳統網絡進行細化管理。還實現了對大數據信息網絡基礎結構的集中控制。通過對整個分散數據網絡的自動化網絡配置，實現管理和處理效率最大化；采用這種方式具有傳統處理方式難以比擬的優勢，即當電力負荷應用被部署或者遷移時，網絡配置能夠實現自動調整配置。

（二）計算資源

  大數據云平臺不再采用傳統的物理服務器加上操作系統來實現計算，而是通過采用現代化的虛擬化池化技術，有效實現數據處理系統主機資源的整合與優化，同時利用PAAS技術實現數據庫、中間件、運行環境及web層面的虛擬化部署和分布式Hadoop系統，采取這種模式不僅增加了數據處理速度，還能有效降低數據處理系統的各種硬件故障對業務系統造成的不良影響。

（三）存儲架構

    基于云計算技術的大數據處理系統中，存儲系統是整個系統的關鍵基礎架構，是電力系統所有數據的最終承載體。隨著各種現代化云計算、虛擬化和大數據等技術的深入發展，傳統的集中式存儲已經逐步被淘汰，不再是數據處理的主流存儲架構，要有效處理電力系統海量數據的訪問，必須構建具有極強擴展性和伸縮性的存儲架構。

基于云計算技術的云存儲架構能有效解決傳統架構難以解決的問題，其能將數據存儲作為云的服務提供，重點實現對海量數據的創建和分布，同時能通過云獲得數據的訪問。云存儲的技術部署，主要是通過集群或分布式文件功能，將整個網絡系統中不同類型的存儲設備通過相關軟件實現協同工作，共同實現對外提供數據存儲和業務訪問。

 云平臺存儲CloudSAN采用塊數據存儲、管理與控制、數據應用三層分離的架構，提供512個節點的擴展能力和上億次的IO訪問能力。

 1、存儲特性：

  低延遲以太網技術

  基于10/40/100Gb/s低延遲以太網技術，建立存儲互聯通道

  透明負載均衡

  基于虛擬LUN和虛擬路徑技術，實現透明的負載均衡訪問

  多類型混合擴展

  全閃存、高、中、低端存儲等各種節點混合部署，支持Scale-UP、Scale-Out擴展方式，實現性能、容量的按需擴展

  兼容異構存儲

  基于存儲虛擬化技術，兼容各廠家、各品牌的存儲設備

  智能管理與控制

  通過智能管理與控制機制，實現透明的數據遷移，支持QoS及負載均衡

   安全體系

   大數據云平臺上存有大量的生產數據、報表數據、統計分析數據、業務管理數據等多種數據，其安全性是必須重點嚴格管控的。依據云平臺的特點，建立滿足要求，能夠涵蓋云平臺的基礎設施、業務支撐、運維管理、安全保障與智能服務等五方面內容的信息安全整體保障體系。

  區域邊界防護

   區域邊界是云平臺環境實現邊界連接以及實施安全策略的相關部件。通過在這一可控的云區域與其外部的不可控區域之間部署網絡安全設備，遵循一套預定規則來確保只有通過認證的用戶才能管理和使用云，從而保證云平臺環境區域的安全。

  病毒防護

  通過在云平臺底層架構部署虛擬化防病毒系統，自動對整個云平臺內部的系統應用進行實時檢查。通過病毒防護、訪問控制、入侵檢測/入侵防護、虛擬補丁、主機完整性監控、日志審計等功能實現對云平臺的全面防護，并滿足信息系統合規性審計要求。

  安全審計

  在整個云平臺的管理過程中，人為因素也是必須考慮的很重要的一項內容。通過部署集中運維審計系統，統一規范內部運維管理行為，預防、及時阻斷異常，定位安全事故，為恢復系統和追查責任提供原始依據。所有登錄云平臺進行業務系統維護的操作都應該通過運維安全審計系統。運維安全審計系統可以對所有操作進行實時記錄。對違規操作進行實時攔截，并提供審計日志供事后核實。

（一）工業大數據云平臺

• 數據分布廣泛，分布于機器設備終端、儀器儀表、工控機、管理系統等；
• 數據結構復雜，有旋轉數據、振動數據等結構化、非結構化和半結構化數據；
• 數據體量巨大，物聯網設備的加入，工業數據的存儲量將達到EB級別；
• 數據速度需求多樣化，要求實時數據、半實時數據、離線數據、歷史數據等多種數據類型；
• 數據蘊含信息復雜、關聯性強，需要分析挖掘；
• 大量的時間序列數據，數據需要持續采集，具有鮮明的時間特性。

• 數據分布單一，分布于電腦、服務器系統中；
• 數據結構簡單，通過關系型數據庫或者非關系型數據庫存儲；
• 數據體量一般，TB級別到PB級別數據；
• 數據速度要求一般，通常都是離線數據較多；
• 數據較簡單，關聯性一般；
• 數據時間性不強，不需要持續采集 。