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大数据自动化运维在电力企业中的应用探讨孙昕

发表时间：2021/5/7 来源：《基层建设》2021年第1期作者：孙昕

[导读] 摘要：通过电力大数据自动化运维的技术与应用架构，对电力企业大数据自动化运维的方法进行研究，并阐述大数据自动化在发展中的具体实践。对于电力公司而言，推广大数据自动化运维技术可以推动电力企业的发展。

        国网西安供电公司长安供电分公司陕西西安 710000
        摘要：通过电力大数据自动化运维的技术与应用架构，对电力企业大数据自动化运维的方法进行研究，并阐述大数据自动化在发展中的具体实践。对于电力公司而言，推广大数据自动化运维技术可以推动电力企业的发展。文章通过对自动化运维平台的利用，在数据资源与计算资源进行整合，保障企业自动化运维的效率和安全。
        关键词：大数据自动化运维；电力企业；应用实践
        1现状分析
        新兴技术的不断发展和成熟，使得云计算和移动互联网等技术越来越多地应用于电力企业的建设中，促进了传统技术与新兴技术共同发展[1]。当前，电力企业信息中心对对个业务系统的运行进行支撑，并维护大量的系统运行基础设施和软件平台。业务系统的稳定运行与业务的高效发展有关，信息中心必须确保业务系统的安全稳定运行，并保证系统所有运行指标和服务指标均符合评估要求。
        经过多年的发展，信息中心已经建立了各种资源管理平台，所有的平台相对独立，资源不进行共享。操作和维护操作依赖于操作和维护人员的经验，并且手动操作具有很高的风险。在检查运行状况、配置管理、故障排除和紧急维修过程中，大多数都依赖于人类经验和手动操作。运营过程缺乏透明度、标准化程度低以及误操作的高风险，导致电力公司在资源管理方面进行运营和维护的高度复杂性。
        电力公司通过对规章制度的制定，使工艺规范化，提高了运维效果和效率，降低了企业的运营成本。但是，仍然存在过度依赖技术人员和过度投资的问题。近年来，与操作和维护自动化相关的支持技术和实践在诸如Internet之类的行业中已日趋成熟。因此，电力企业必须与时俱进，开展运维自动化的研究和建设。
        2自动化运维系统设计目标
        在这个阶段，我国电力系统的架构是基于每个省的基本网格单元、电力信息系统共同构成了整个国家电力信息系统[2]。因此，每个省的电力信息系统控制着该省的电网参数，并且不同省之间的电网参数无法共享。随着电网规模的扩大和数据采集精度的提高，电力系统维护的计算负担急剧增加。简单地增加电力企业信息运维硬件的计算资源是无法解决的。
        3大数据自动化运维在电力企业中的应用方法
        3.1统一数据存取服务
        大数据平台数据访问服务已初步实现了异构和分布式数据访问，并建立了统一的用户管理和授权，以满足统一数据访问的基本应用需求。但是，对访问服务的负载平衡模式，数据访问安全控制和资源保护的要求也需要进一步完善，并且在数据访问服务的统一分发下还需要一种多节点独立的服务模式，以更好地改善对并发服务的请求能力[3]。同时，增强了跨数据库数据访问的服务能力，与异构数据库相关的查询，以及访问会话和流量的管理和控制能力。
        3.2多租户资源管理、弹性调度
        随着电力企业业务准入的增加，在用户资源管理方面提出了更高的要求。一方面，有必要实现用户级的科学隔离，另一方面，有必要充分利用软件，硬件资源池等技术环境。加强硬件级资源的科学管理。因此，通过大数据自动化运维技术的应用可以实现多租户管理，方便电力公司更好地实施灵活的管理系统。
        3.3配置开发组件
        对于当前的大数据计算任务，有必要设计一个个性化的数据库来开发代码，但是对于此过程，这会花费大量时间和成本。开发过程的错误率很高，并且更加复杂。这就需要电力企业提供科学的发展要素。因此，将大数据自动化运维应用于电力企业的运维管理可以提高开发效率。
        4大数据自动化运维在电力企业中的应用实践
        4.1应用架构

        图1 大数据平台应用架构
        从图1可以看出，在目前国家电网安徽电力有限公司的大数据自动化运维中，已经建立了相应的数据平台，并具有数据资源的整合能力。相对较强，可以挖掘更多的数据价值。促进电力公司的业务创新具有积极意义，可以构建高质量的业务应用系统，更好地统一数据访问服务，配置开发组件，实现多租户资源管理。
        利用大数据自动化运维来开发组件需要以下几种方法：一种是根据计算任务的需求设计一个表示框架，为科学的分析和运行提供动力[4]。另一种是根据日常计算任务的要求构建相应的功能，包括读取，分类，排序，过滤，关联和聚合等常用数据读取。
        4.2技术架构
        结合电力公司大数据自动化运维过程中“一个平台，组件化，微应用”的思想，将“自主研发+优化开源组件”的理念应用到技术上。架构设计以及具体的技术架构设计内容如图2所示：

        图2 大数据平台技术架构
        首先在数据集成层中充分利用离线数据处理工具，实时消息管理和文件数据收集，将结构化和非结构化数据应用于技术结构，并实现从中收集海量或实时数据。同时，电力公司还可以分析更多的空间数据，对有效促进各种数据的标准化管理具有积极意义。
        其次，数据存储层也是大数据自动化操作和维护的重要组成部分。将x86服务器应用于技术体系结构可以处理各种结构化和非结构化数据，并可以提高数据处理效率。
        第三是在数据计算层应用各种计算框架，将批量测量和内存计算相结合，可以满足不同时限的数据计算要求[5]。并且通过对流计算的应用，可以更全面地统计各个地区的用电量数据，实现电表数据的科学管理。该系统支持交互式分析，并且可以计算大量离线数据，包括电力公司的一些历史数据。
        第四，通过建立良好的技术架构，可以挖掘更多的算法和数据，实现多维组件的分析，并为有效开发各种组件产生积极的价值。它的建模能力相对较强，其运行和发动机效率也较高。在数据接口服务和自助服务管理模式下，实现了电力数据的科学整合。
        第五，在电力大数据的自动运维中实现数据的统一管理，构建和形成科学的管理组成部分，包括基础数据的管理，数据质量的科学控制和数据的动态监控。
        第六，将开源组件的服务监视组件应用于技术体系结构，以实现集群数据的动态监视，并且可以使用开源分发来辅助组件管理，为服务程序的协调和控制创造高质量的条件，并且开源资源在管理组件下，可以科学地管理管理设备，并且可以优化和控制多租户的资源控制。
        结语：电力不仅是一个国家赖以生存和发展的基础，而且对经济的发展也有一定的影响，电力发展的安全与稳定在国民经济发展中起到了重要的作用。电力企业的建设在互联网技术的发展下取得了很大的进步，充分实现大数据运营的自动化，发挥出自动化运维的优势，提高电力企业的自我管理水平。
        参考文献：
        [1]赵创业，唐亮亮，肖建毅.API融合AI技术下跨平台分布式自动化运维平台优化设计[J].自动化与仪器仪表，2019（07）：113-115+119.
        [2]杨震乾，毛正雄，王欢.自动化运维工具在电力企业信息系统管理中的作用[J].电子技术与软件工程，2018（16）：108.
        [3]何江华.电力系统中配电自动化运维及管理研究[J].中国新技术新产品，2019（16）：50-51.
        [4]王茂西.自动化运维工具在企业信息系统管理中的运用[J].电子技术与软件工程，2019（10）：111.
        [5]杜家兵.基于ITIL的电力信息自动化运维体系研究[J].自动化与仪器仪表，2019（07）：178-181.