[发明专利]一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置及方法

说明书

一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置，包括监测传感器、监测数据存储器、设备数据存储器、数据整合单元、时序数据存储器、计算单元、无线终端和数据服务终端，可以快速、高效、及时地处理海量实时数据，同时保证设备安全、稳定、高效地运行。

技术领域

本发明涉及设备监测分析应用领域，具体涉及到一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置及方法。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，各行业的数据急速增长，数据量变的越来越大，类型也越来越多，数据结构也趋于复杂化，传统的数据库不但各设备独立放置，并且需要较大的部署空间，存在不易部署、成本较高等缺点，不能满足用户的一般要求。

时序数据是带时间标签的时间序列数据，其典型特点是产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多信息量大。在电力行业中，为了保证设备安全、稳定、高效地运行，通常会对发电、变电等各类设备的运行状态进行实时监测，采集获得大量的时序数据可作为设备运行状态评估、设备运行故障预警、设备可靠性分析等高级应用的基础，因而，如何快速、高效、及时地处理海量实时数据，一直是电力、化工、石油、钢铁等重资产行业面临的一项重大课题。

电力行业中历史业务数据收集和分析、实时或准实时数据的即时分析是电力行业中信息化建设过程中比较重要的内容，它需要一套完整、稳定、契合实际业务场景的大数据分析装置的解决方案，对设备故障预警等实时分析类业务场景提供稳定可靠的底层数据支撑。

近年来，随着云计算、大数据、机器学习、数据挖掘等IT技术迅猛发展，分布式存储、高性能计算在理论研究和技术实践层面均获得了关键性突破，业界涌现出了一批以Hadoop为代表的大数据处理和应用解决方案。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，包括分布式文件系统HDFS(HadoopDistributed File System)、分布式存储系统HBase、并行计算编程模型MapReduce等几个核心部分，它可以极大地简化大规模数据的处理过程，但它在功能完整性、运行稳定性方面存在一定的局限性，而基于Hadoop衍生的一些商用大数据平台又跟电力业务场景的实际需求存在偏差，因而，深度分析研究电力行业的业务需求，构建一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置，具有深远的意义和较强的利用价值。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置及方法，可以快速、高效、及时地处理海量实时数据，同时保证设备安全、稳定、高效地运行。

本发明提供了一种基于分布式时序数据服务的大数据分析装置，包括监测传感器、监测数据存储器、设备数据存储器、数据整合单元、时序数据存储器、计算单元、无线终端和数据服务终端，其中监测数据存储器分别与监测传感器和数据整合单元，数据整合单元还分别连接设备数据存储器和时序数据存储器，数据整合单元、时序数据存储器、计算单元和数据服务终端依次连接，数据服务终端还分别与时序数据存储器、监测传感器和无线终端连接；

监测传感器，用于实时或准实时获取设备监测数据，并将采集到的设备监测数据传输给监测数据存储器；

监测数据存储器，用于将设备监测数据存储，并且以流式输出的方式，将设备监测数据输出至数据整合单元；

设备数据存储器，用于存储常规的设备数据，并且以批量输出的方式，将常规的设备数据输出至数据整合单元；

数据整合单元，用于以流式接入的方式接收来自监测数据存储器发送的设备监测数据和以批量接入的方式，通过预定义的调度计划自动获取设备数据存储器中的常规的设备数据，其中数据整合单元还包括预处理单元，用于将接收到的设备监测数据和常规的设备数据以预处理规则进行数据的清洗、过滤、转换的预处理,并将预处理后的数据输出至时序数据存储器；

时序数据存储器，用于存储预处理后的数据和配置数据，并且将访问频度高、性能要求高的数据集中缓存到时序数据存储器中的内存器；