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探讨电力企业服务云平台建设中大数据技术的应用

2020-09-16 170 上传者：管理员

摘要：由于传统云平台在进行电力企业服务时，无法通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交。为此，设计基于大数据技术构建电力企业服务云平台。设计基础大数据服务层，通过SaaS层、PaaS层以及IaaS层，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合；设计数据即服务层，为云平台提供安全可靠的访问；设计知识即服务层，运用大数据技术构建知识库，对数据进行智慧化的集成与存储；设计云服务应用层，实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型。设计对比实验，结果表明，设计的云平台能够通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交，而对照组则不能通过测试。

关键词：
信息发布
服务云平台
电力工业
电力系统
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由于传统云平台在进行电力企业服务时，无法通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交。为此，设计基于大数据技术构建电力企业服务云平台。设计基础大数据服务层，通过SaaS层、PaaS层以及IaaS层，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合；设计数据即服务层，为云平台提供安全可靠的访问；设计知识即服务层，运用大数据技术构建知识库，对数据进行智慧化的集成与存储；设计云服务应用层，实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型。设计对比实验，结果表明，设计的云平台能够通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交，而对照组则不能通过测试。

在电力企业服务云平台中，快速收集及处理数据材料，就是大数据技术。因此，本文提出基于大数据技术的电力企业服务云平台构建。利用大数据新一代信息化技术，通过服务与管理两方面加速推进电力企业服务云平台构建进程，并结合先进的科学技术进行不断地优化，致力于实现数据空间化、应用可视化、管理精细化、决策科学化和服务高效化，为构建电力企业服务云平台提供完善的运营指标和一体化的应急体系，从根本上提高电力企业服务云平台的服务质量、服务体系保障和综合管理能力，最终实现电力企业服务云平台高效、可持续发展。

1、基于大数据技术的电力企业服务云平台构建

本文基于大数据技术构建的电力企业服务云平台打破传统前台数据采集、后台数据分析的服务模式，基于大数据技术将电力企业服务的数据流与管理服务有机结合，真正意义上实现智慧服务。利用大数据技术对电力企业服务云平台进行分层设计，分别为：基础大数据服务层、数据即服务层、知识即服务层以及云服务应用层，本文设计平台逻辑架构，如图1所示。

结合图1信息，下面对基于大数据技术电力企业服务云平台各层进行具体研究。

1.1基础大数据服务层

基础大数据服务层作为本文设计平台的核心层，包括：SaaS层、PaaS层以及IaaS层，SaaS层指的是软件即服务；PaaS层指的是平台即服务；IaaS指的是基础设施即服务。SaaS层主要是针对用户的实际需求，提供快速部署的服务。通过提高软件的复用次数，降低软件采购成本。PaaS层主要通过大数据技术，为平台提供分布式服务。PaaS层作为SaaS层和IaaS层的中间件，能够支持多类业务的应用开发平台。IaaS层主要运用大数据技术中的虚拟化功能以及智能迁移，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合，形成虚拟的资源池并提供各种资源服务，包括计算服务、存储服务和通讯服务等。

图1基于大数据技术电力企业服务云平台逻辑架构图

1.2数据即服务层

数据即服务层运用大数据技术通过数据采集、数据集成、数据分析以及数据服务等功能，快速收集及处理数据材料。考虑到电力企业服务信息数据集群处理经常出现请求延时过大，甚至达到秒级，导致集群处于停摆不可用状态。通过大数据技术异步并行查询方法采集JMX指标、服务连接数、堆栈信息、GC等信息进行关联画像，精准定位待优化作业。优化后电力企业服务信息数据集群处理请求延时大幅减少，下降为毫秒级别。

通过数据即服务层可以将数据分析与服务有效衔接起来，为云平台提供安全可靠的访问，为上层检索数据开放权限，提供数据服务接口、数据目录检索以及数据融合决策等视觉展示。

1.3知识即服务层

知识即服务层是以大数据技术中的数据库为核心内容，通过设计知识库，支持知识检索与导航、知识推理以及知识服务。数据库技术作为大数据技术中的核心技术，运用数据库技术构建知识库。知识库作为提高电力企业服务水平中最重要的一项内容，基于大数据技术建立的知识库打破传统对数据只进行简单罗列的模式，对数据进行智慧化的集成与存储，将大量类型相同的智慧化数据挖掘聚类构成知识库。构建知识库具体构建思路，可通过首先定位目标知识库；再通过抽取知识单元，并进行关联，组织成一个体系完备的知识单元；最后对其进行存储。基于大数据技术应用建立的知识库是一个具有层次关联结构的知识体系，通过对知识单元的抽取、关联、组织以及存储确保知识库安全高效的运行。通过知识库对大数据进行对应的数据存储及管理，基于大数据技术应用中的存储虚拟化技术将所有经过整理后的数据直接存储至知识库中，这样一来，便可以直接通过历史数据对大数据进行有针对性的存储及服务。

用数据处理技术对数据进行信息分类以及聚类，从而得到结构化的利用数据，平台还可以通过数据挖掘和数据分析技术对结构化的数据与服务云平台中的语义词库、分类表和知识库等进行连接匹配。再通过信息聚类的方法得出推荐相关数据所需的检索词，进而将这些检索词用目录检索工具、全文检索工具或元数据检索工具在信息资源库中检索，筛选出可推荐给用户的相关资源，最后对这些资源加以聚合后推送给用户。本文基于大数据技术构建的知识库具备庞大的数据库，能够实现30万点的实时数据存储，通过大数据技术中的云中心以及数据处理能力，最大程度上保证了数据的多样性以及完整性，为后续的云服务应用层设计奠定了扎实的基础，解决了云平台的后顾之忧。

1.4云服务应用层

通过云服务应用层实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型，根据行政权力运行、便民服务、决策支持以及廉政风险防控，有效解决云平台“信息孤岛”的问题，以“一对多”的形式进行电力企业服务，从根本上提高设计云平台的应用效率。

2、对比实验

2.1实验准备

本次实验采用云测试的方法，对设计的云平台以及传统云平台进行功能测试。云平台测试环境：以Java为编辑语言，UbuntuServer12.04为网卡，PHP为数据库，SQLServer2008为操作系统。

设置传统的云平台为实验对照组。实验主要内容为测试两种云平台的服务管理功能，通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交，查看是否注册成功，并可对服务进行各项配置。记录测试结果，进而判断两种云平台的综合服务管理能力。

2.2实验结果分析与结论

根据上述设计的实验步骤，进行两次测试，将两种云平台下的测试结果进行对比。具体实验结果，如表1所示。

表1测试结果对比表

根据表1可以看出，本文设计的云平台能够通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交，而对照组则不能通过测试。通过验证结果，证明所设计的云平台可以满足设计总体要求。

结束语：通过基于大数据技术的电力企业服务云平台构建，明确大数据技术在电力企业服务云平台应用中的重要地位。引进大数据技术的云平台不但能够完成传统云平台所不能完成的任务，还能以大数据为核心技术，为电力企业服务云平台领域的研究提供学术意义。但本文不足之处在于没有对电力企业服务云平台的服务策略进行过多研究，而这一点可以作为电力企业服务云平台未来的研究方向。

李雅琴.基于大数据技术的电力企业服务云平台构建[J].电子世界,2020(17):43-44.