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电力公司数据中心现状分析及解决方案
2014-07-29 12:37:14 来源:电力软件网 作者:【
关键词:电力公司 数据中心
 
由于信息数据大爆炸和低效的存储管理系统所带来的环境问题日益明显,环境保护问题也正牵动越来越多数据中心管理人员的神经。存储系统作为数据中心的基础平台,存储设备所需的地板空间、电力和散热所需能耗以及存储设备生产过程和报废处理环节已经成为构建环保型数据中心的三大关键因素。

  由于信息数据大爆炸和低效的存储管理系统所带来的环境问题日益明显,环境保护问题也正牵动越来越多数据中心管理人员的神经。存储系统作为数据中心的基础平台,存储设备所需的地板空间、电力和散热所需能耗以及存储设备生产过程和报废处理环节已经成为构建环保型数据中心的三大关键因素。
  法规遵从要求和新型的存储密集型应用(如电子邮件、多媒体、生命科学研究和生物统计学)正在合力将数据增长速度提高到前所未有的水平,并且已经使众多企业遭受数据增长失控的困扰。面对这种情况,大多数企业下意识的反应都是试图通过不断提供容量来满足数据增长的挑战,即一旦系统出现"磁盘空间已满"的标志,新的存储系统就会被立即连接到服务器上。但讽刺的是,在同一环境中的其他存储系统却闲置在一旁。这种系统饱和状态和闲置状态并存的分散式存储环境:从投资回报的角度看,它无法对设备进行充分的利用,导致了存储设备的投资浪费;从环保的角度看,为支持分散的存储系统而所需的电力、冷却系统和地板空间等环境成本也必将水涨船高,导致了不必要的电力、散热、空间资源的浪费。
  本文以国家电网公司SG186信息工程建设要求的建立两级数据中心为原则,结合供电企业的管理需求,提出了两级数据中心模式下进行信息资源管理的设想及应采取的技术路线,以期对新形势的信息资源管理进行一点探讨。1.研究意义近年来,国家电网公司围绕建设“一强三优”现代公司战略目标,提出了建设SG186信息工程,以实现其系统内部的信息资源管理,其重点是建设“一个系统、二级中心、三层应用”,一个系统就是构筑一体化企业级信息系统,实现信息纵向贯通、横向集成,支撑集团化运作;二级中心就是建设公司总部、省公司两级数据中心,共享数据资源,促进集约化发展;三层应用就是部署总部、省公司、地市(县)公司三层业务应用,优化业务流程,实现精益化管理。经过几年的建设,胜利完成了建设任务。后续的信息化建设任务就是在SG186信息工程竣工的基础上全面推进深化应用,依据“完善提升、深化应用、安全运行、再上水平”的工作思路,国网公司信息化深化应用重点从综合治理、资源整合、典型示范、培训宣贯、实用化评价等方面开展了深化应用一系列工作。同时,强化深化应用技术支撑手段建设,加快推进信息运维综合监管系统(IMS)建设,加大各业务系统运行应用指标接入IMS系统,加强深化应用数据分析。地市供电公司是一个生产经营活动汇聚的单元,其安全生产、电力营销及日常管理活动都需要强有力的信息资源管理作为提升绩效的有力手段,按照国网公司两级数据中心建设的要求,其大部分数据都集中在两级数据中心,因此在国网公司系统建设的两级数据中心模式下如何进行地市供电公司信息资源管理成为其进行核心竞争力提升及信息化深化应用的主要课题。这样也就使得进行两级数据中心模式下的地市供电公司信息资源管理研究非常必要。2.现状分析按照国网公司要求,安徽省电力公司建立了数据中心并开展深化应用建设,在省公司本部深化应用建设中实现了很多实用化功能,同时促进了地市供电公司数据中心三级应用的深化应用建设及实用化需求,使数据中心建设从功能化走向实用化历程。以下对地市供电公司的信息资源现状进行介绍。

  2.1地市供电公司数据现状分析随着地市供电公司ERP项目及SG186工程生产、营销、基建管控、财务管控等业务系统的快速推进,在相当程度整合了地市级供电公司的数据,为省公司数据中心提供了统一的、标准的数据源。2.1.1集中式系统数据地市供电公司存在营销、生产、财务管控、人力资源管控、基建管控、招投标、项目、计划等集中式部署系统,这部分业务数据都已通过ETL归集到省公司数据中心。2.1.2分布式系统数据地市公司存在应急指挥等以分布式部署的业务系统,这部分数据已经建立了数据通道,具备了上传省公司数据中心的条件。2.1.3准实时系统地市公司存在调度实时系统以及负控、集抄、配网自动化、电能量采集、电力客户信息采集等准时系统,这部分系统不易集中部署到省公司,需要借助于数据交换平台实现和省公司数据中心的数据交换。2.1.4手工上报数据地市公司普遍存在各种手工上报的数据,如电子表格、邮件、文档、报表等,这部分数据可通过建立专门的数据上报平台实现数据采集。

  2.2地市供电公司应用分析在完成对省公司数据中心的支撑后,地市供电公司为了实现小粒度精细化管理,不断地提高地市级数字化管理水平。在通常情况下,地市级分析应用通过网省公司数据中心实现。对于一些地市的某些特殊的、个性化的查询、分析需求,通过地市综合数据库来实现。为了达到这个目的,需要解决数据来源问题,一部分数据来源于省公司集中部署的属于地市层面的业务数据,第二部分数据来源于部署在地市公司的业务系统数据,第三部分数据来源于手工上报数据。数据集中后,可围绕数据展开企业目标和绩效管理,对管理目标数字化、量化。如通过对关键指标的分析,以便决策层及时掌握企业的经营状况。2.3地市供电公司信息资源管理的机遇随着国网公司系统两级数据中心建设的完成,各种应用需求增长比较旺盛。特别是地市供电公司,安全生产、电力营销及日常管理的信息资源管理,不仅为上级实现集团管控提供数据,而更为重要的是要为其管理者提供综合信息资源管理平台,实现其对管理目标及绩效的信息支撑,进而为其进行科学决策提供依据。国网公司的信息化深化应用活动的开展为地市公司开展在两级数据中心模式下进行信息资源管理提供了机遇。3.解决方案国网公司在数据中心项目典型设计中给出了其典型模式的数据架构图如下:图中浅黄色块区域的部分是本方案重点建设内容。

  3.1省公司数据中心说明省公司数据中心主要由省电力公司负责建设,它主要和国家电网公司数据中心实现数据交互,定期传输财务、生产、调度、农电、应急指挥中心等系统数据;同时在纵向上也要实现与地市供电公司的数据交互。与地市公司数据交互分为两种情况,即把部署在地市应用的数据库数据通过ETL上传至省公司数据中心,同时把省公司数据中心经过标准化的数据且属于地市公司的数据下载至地市综合数据库,以满足地市公司的分析应用需求。省公司数据中心除在纵向实现与国网公司及地市供电公司的数据交互外,在横向还实现电力交易系统和OMS系统、计划统计系统、营销分析与辅助决策系统、财务管控系统之间,电网运行系统与ERPPM、PMS之间,PMS与ERPPM之间数据及时、高效的交换和共享。目前安徽省公司数据中心共建设了安全生产、设备生产、财务绩效、电网运行、营销辅助、人力资源、物资管理、项目管理、综合计划、同业对标、经济法律十大主题,共计300多个分析。3.2建立地市供电公司全局数据模型在通常情况下,地市级分析应用通过网省数据中心实现。对于一些地市供电公司的特殊的、个性化的查询、分析需求,只有通过地市供电公司综合数据库来实现。地市综合数据库中的数据来源于两个部分:1)从网省数据仓库下载数据;2)根据地市自身的需求,结合地市自身特有的业务系统数据,建立分析模型,提供地市供电公司用户数据分析。为实现地市供电公司的特殊应用,如线损管理等,按照国网公司数据中心典型设计必须建立地市公司的综合数据库,而综合数据库的建立应以地市供电公司全局数据模型为基础。供电公司数据模型包括概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型,数据模型确定后尽量减少改动,否则直接影响正常的使用。因此数据模型的设计应遵循以下原则:首先,在系统设计和开发之前,各业务部门人员应该对核心业务概念及其关系达成一致;其次,在系统设计时,技术人员与业务人员一起进行逻辑模型设计,而不是单独设计概念模型;最后,完成逻辑模型设计后,根据所选的数据库产品以及其他因素进行物理模型的设计。

  按照国网数据中心典型设计数据模型的建模要求,采用统一建模语言(UnifiedModelingLanguage,UML)建立面向各项业务的全局数据模型,充分考虑地市供电公司各信息系统的现状,采用自顶向下和自底向上的设计方法,在CIM的基础上,结合地市供电公司的实际,完成了对象模型的设计,为企业业务系统的建设提供统一、标准的数据平台。地市供电公司数据模型能够反映企业最关键的企业经营、资产全寿命、风险管理,保证数据集成性、数据关联性、数据一致性、数据完整性、数据可理解性。按照地市供电公司生产经营业务和数据的实际需求,数据划分为人力资源、财务、物资(设备资产)、安全生产、电力营销、电力市场及交易、综合管理等多个主题域,并进行细化,梳理核心的业务实体及其关系,并进一步细化到具体的业务属性。企业数据模型数据主题域能够支持不同的企业级分析体系对数据的使用,保障数据的数据一致。3.3实现地市供电公司信息资源管理的技术路线在地市供电公司数据模型建立后,经过ETL处理,建立供电公司综合数据库。借助于INFORMATICA工具,实现数据抽取、转换、加载、管理四大过程的自动化管理,每个过程包括规范的执行标准,数据范围包括生产方面的实时数据库信息、安全生产、电力营销、综合管理等数据。进而建成完整的企业级一体化数据综合应用平台。在此基础上根据业务需要,对指标进行相关应用及辅助决策系统的开发,以实现多维分析,达到对日常生产经营管控的目的,如线损管理、电网规划等,还可以进行多主题分析,主题分析利用图、文、表并茂的信息展示手段,通过地图、仪表盘、曲线等多种方式展现,利用穿透、旋转、切片、切块等多维分析技术,对各主题进行全方位的分析,包括Top-N分析、构成分析、跨业务分析、钻取明细分析等,为决策层提供查询分析功能。

      

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