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    业务挑战

    • 集群搭建成本大
      集群搭建成本大
      自建Hadoop集群时,性能需自行优化,无法及时进行组件版本的更新,并且无法确保全生态的组件兼容性,并且组件稳定性和兼容性都不够可靠
    • 新平台上手问题
      新平台上手问题
      大数据平台功能多且繁杂,模块多相互耦合,上手难度大,用不好也用不会,难以发挥效能
    • 异构数据源问题
      异构数据源问题
      数据接入和运用的数据源种类多,异构数据源的转换存在统一纳管问题
    • 上层应用与底座调用关系问题
      上层应用与底座调用关系问题
      上层应用和大数据底层组件隔离,开发需要对底层引擎进行调用,网络关系复杂,开发难度大
    • 数据孤岛问题
      数据孤岛问题
      各个业务系统数据口径不一致、数据不共享、不流通,无法实现跨领域的数据分析与数据创新
    • 缺乏数据资产统一管理
      缺乏数据资产统一管理
      缺乏对于库表的统一管理和视图,无法进行统一纳管;缺乏企业数据体系标准和数据规范定义方法论,数据定义不统一,数据无法复用

    解决方案场景

    • 能源数字化转型
    • 信通院APP检测
    业务概述
    • 需要针对各个场站的机组、逆变器、组串的关键性数据进行汇聚存储、以及实时上报
    • 针对不同的机组进行寄存器点位的实时数据监控
    • 通过获取告警信息、预警信息、故障结论、监控数值进行AI模型训练
    • 需要汇总业务系统数据,提供统一的数据服务能力
    • 具备全链路数据的安全性、稳定性
    业务痛点
    • 数据量巨大,需要秒级的实时数据处理能力
    • 传输数据不同于传统业务系统,具备特殊的协议规则,且数据存在单条数据小,数据条数多的特性
    • 数据需要强保密性,能够确保数据不外泄

    方案优势

    • 实践经验优势
      实践经验优势
      中国电信基于大数据平台完成全国31省的数据汇聚,主要包括运营商在日常业务运营中产生的各类数据。集群总规模达5000+,承担日均20W+条高复杂度作业的业务数据处理和分析。经中国电信集团多年的生产实践验证,大数据平台全年稳定性可达99.5%
    • 研发优势
      研发优势
      天翼云大数据团队隶属中国电信集团,多年来致力于开源大数据底座自主研发,拥有丰富的建设集成经验。团队工作涵盖大数据平台建设、运维技术支撑等。研发人员具备大数据业务分析和应用层建设能力,可提供电信级别优秀服务
    • 设备优势
      设备优势
      大数据平台的搭建借助了电信大数据平台,可提供优良的通信配套硬件和基础设施服务。电信集团拥有沉淀多年的安全体系建设方法论,构建了覆盖全生命周期和多应用层的安全保障与运营服务体系,实现了全方位的安全运营,可保障租户安全和平台安全
    • 组件优势
      组件优势
      大数据平台基于Hadoop3.3基座,Spark3.2、HBase 2.4引擎等,可满足用户对大数据的批量离线处理、流式实时计算、交互式分析等全方位需求,平台利用自适应查询执行AQE、动态分区裁剪DPP等优化技术,促进性能提升60%以上
    • 平台优势
      平台优势
      大数据平台支持常见基于X86和ARM架构的服务器,支持虚机部署。基于去中心化架构,支持3千+节点的智能化运维监控告警能力;基于联邦技术,平台规模已验证可扩展到1万+。基于1.4倍纠删码技术,相比3副本冗余机制,硬盘存储成本下降50%

    方案架构

    • 能源互联网方案
    • 信通院APP检测
    方案架构
    方案简介
    本方案采用湖仓一体的架构设计,通过了诸葛AI大数据平台的能力实现了批流数据的接入和分析,并最终利用数据服务的方式为数字孪生、AI告警、监控大屏等业务系统进行数据赋能。实现了能源厂商的数字化转型,并为将来的能源大数据发展提供了坚实的底座和平台能力
    架构优势
    存储优势
    基于大数据平台的存储优势,存储能源场站的海量数据
    计算优势
    利用大数据平台的计算引擎优势,对能源场站大批量数据进行高效处理分析
    一站式服务
    调用大数据管理平台工具集进行治理,提供数据服务,一站式支撑客户业务需求
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