2023年燃气大数据平台建设方案V1.2.pptx

luke Overview of Construction Plan for Gas Big Data Platform 2023/8/19 燃气大数据平台建设方案概述 目录 Contents 平台建设步骤 实时采集燃气数据，助力安全运营 通过数据采集设备，对燃气生产、输配、供应等环节进行数据采集，包括实时数据和历史数据。 实时数据包括燃气流量、温度、压力、湿度等参数，历史数据包括燃气使用情况、故障记录等。 1000台设备数据存储于Hadoop分布式文件系统 采集设备数量：1000台 采用分布式存储技术，将采集到的数据存储到Hadoop分布式文件系统中。 100TB存储：数据清洗与价值信息提取 存储容量：100TB 对采集到的数据进行清洗、预处理、统计分析等操作，提取有价值的信息。 大数据处理框架助力燃气行业数据分析和决策 使用Spark等大数据处理框架，进行数据分析和挖掘，得出燃气供应、使用等方面的关键指标。 利用数据可视化技术，将处理后的数据以图表、报表等形式进行展示，方便用户进行数据分析和决策。 01 燃气行业数据概述 Overview of Gas Industry Data 大数据平台概述 燃气大数据平台 数据采集 存储 处理 燃气大数据平台的概述 燃气大数据平台 燃气监测设备 传感器 数据采集和存储 数据处理 数据清洗 燃气大数据平台 数据处理和分析 燃气大数据平台 燃气企业 决策支持信息 智能化算法 业务支持和决策分析 数据需求分析 1. 数据来源分析：分析燃气企业内部各类数据来源，包括生产、销售、客户服务等方面，以及外部数据来源，如政府数据、行业数据等，为建设燃气大数据平台提供数据支持。 2. 数据处理分析：对于不同类型的数据，需要进行不同的处理方式，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等，需要采用不同的处理技术，如ETL、ELT、数据清洗、数据转换等，以便将数据转化为可供分析、挖掘的数据形式。 3. 数据需求分析：通过分析业务需求和用户需求，确定需要哪些数据指标和数据报表，并进行数据挖掘和分析，以满足企业的业务决策需求。同时，需要考虑数据安全、隐私保护等方面，确保数据使用的合法性和安全性。 02 应用场景及优势 Application Scenarios and Advantages 应用场景及优势 03 平台架构及技术架构 Platform architecture and technical architecture 架构概述 1.燃气大数据平台的数据流程管理 部分的另一个重要内容是燃气大数据平台的数据流程管理。 2.燃气大数据平台的数据流程管理 数据流程管理是指对燃气大数据平台中的数据流动进行有效管理和控制。该平台需要具备强大的数据采集能力，能够实时获取和收集各类燃气数据，例如供气量、压力、温度等相关信息。 3.燃气大数据平台：数据接入与交换机制 为了有效管理数据流程，燃气大数据平台需要建立数据接入和数据交换的机制。数据接入机制能够确保各类燃气数据的稳定接入，包括与传感器、计量设备等硬件的连接，并提供数据质量监控和异常处理机制。数据交换机制则能够实现数据的灵活、安全的共享和传输，以满足各个业务系统的需求。 4.燃气大数据平台：数据处理与存储 此外，燃气大数据平台还需要建立数据处理和数据存储的能力。数据处理包括数据清洗、转换和计算等操作，以提取有价值的信息和指标。数据存储要求平台具备高效的数据库管理系统，能够存储和管理大量的燃气数据，并支持数据的快速查询和分析。 1.燃气大数据平台建设，数据采集与存储需重点关注 根据燃气大数据平台建设方案v1.2，我们需要考虑的方面还包括数据采集与存储。 2.燃气监测系统：实时数据采集与大数据存储 该方案需要建立一个高效可靠的数据采集系统，能够实时获取燃气设备、传感器以及其他相关系统的数据，并将其存储在可扩展的大数据存储平台上。 平台组成 Platform composition 技术组件 1. 数据采集组件：为了实现全面的数据采集和能有效处理大量数据的能力，我们建议采用先进的传感器技术和物联网技术，实时采集燃气供应系统中的各种数据，如气流量、压力、温度等。以具体数据为例，采集频率为每分钟一次，每个数据点包含气流量、压力和温度三项指标数据。 2. 数据存储与处理组件：为了有效管理和处理庞大的燃气数据，我们建议采用分布式存储技术和大数据处理技术。具体来说，我们可以使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储燃气数据，并通过Apache Spark或者Apache Flink进行数据处理和计算。作为具体数据示例，燃气大数据平台存储了过去一年的所有数据，数据总量达到100TB，每小时进行一次数据清洗和聚合计算。 数据存储与处理 Thanks! luke 2023/8/1