海量动态数据管理系统
多数据中心统一管理解决方案

多数据中心统一管理解决方案一、综述随着信息技术的飞速发展,数据中心的数量和规模也在不断扩大,如何对多个数据中心进行有效的统一管理成为了一个重要的挑战。
多数据中心统一管理解决方案,旨在解决企业在分布式数据中心环境中面临的挑战,提高管理效率,降低成本和风险。
该解决方案通过构建统一的管理平台,实现对多个数据中心的资源、性能、安全等方面的全面监控和管理。
在当前数字化、网络化、智能化的时代背景下,多数据中心统一管理已成为企业信息化建设不可或缺的一部分。
本文所探讨的《多数据中心统一管理解决方案》旨在为企业提供一套全面、高效、可靠的数据中心管理体系。
该方案不仅关注单个数据中心的优化管理,更侧重于多个数据中心之间的协同管理和资源整合,以实现企业信息化建设的整体提升。
通过对多个数据中心的统一管理,企业可以更好地应对业务挑战,提高服务质量,保障数据安全,实现信息化建设的可持续发展。
该解决方案的实施涉及多个方面,包括构建统一的管理平台、制定统一的管理标准、实现资源的统一调度和分配等。
通过对这些关键环节的深入探讨和研究,本文旨在为企业提供一套具备实用性、前瞻性和创新性的多数据中心统一管理解决方案。
在接下来的章节中,我们将详细阐述该方案的各个组成部分,以及其在实际应用中的效果和价值。
1. 介绍当前数据中心面临的挑战,如数据管理复杂性、资源分配问题、安全性等。
在当今数字化快速发展的时代,数据中心面临着诸多挑战。
随着技术的不断进步和数据量的日益增长,数据中心的复杂性、资源分配问题和安全性等方面的挑战日益凸显。
数据管理复杂性是数据中心面临的核心问题之一。
在大型数据中心中,管理海量数据、确保数据的高效处理和存储是一项艰巨的任务。
数据中心的运维团队需要应对不同来源、格式和类型的数据,如何确保数据的准确性、一致性和完整性成为了一大挑战。
随着云计算、大数据和人工智能等技术的融合,数据中心的架构和管理方式也在发生变革,对数据管理的复杂性提出了更高的要求。
基于Flink+QLExpress处理海量数据的实时监控告警系统

基于Flink+QLExpress处理海量数据的实时监控告警系统陈丽;杨大龙;高中纤;张伟
【期刊名称】《信息通信技术》
【年(卷),期】2022(16)1
【摘要】为了满足大数据监控告警系统具备灵活告警及实时动态更新各类配置的需求,在深入研究各大数据监控告警系统架构的基础上,提出一种基于
Flink+QLExpress新架构的处理海量数据的实时监控告警系统。
首先通过Canal 采集数据,然后利用聚合程序聚合数据后推送至Kafka,利用Flink从Kafka数据源获取源数据,并通过Flink SQL技术实现数据清洗及过滤,得到满足阈值条件的初级告警数据,最后通过QLExpress技术实现告警数据的二级过滤、告警信息的格式化及推送。
结果表明此架构通过引入Flink SQL和QLExpress能够实现告警口径、告警阈值、告警格式及推送方式的动态更新与发布,增强了告警的实时性、灵活性及便利性,提升了运维效率。
【总页数】6页(P64-69)
【作者】陈丽;杨大龙;高中纤;张伟
【作者单位】中国联合网络通信有限公司济南软件研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型
2.基于nRF401无线通信的实时监控告警系统设计
3.基于内存数据库的海量数据实时处理策略
4.基于物联网海量数据处理的实时数据库应用研究
5.基于ORACLE的海量数据实时处理系统的性能优化
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数据管理组织体系-概述说明以及解释

数据管理组织体系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显。
数据管理组织体系作为数据管理的核心,承担着保护、存储、处理和利用数据的重要职责。
它不仅仅是一个简单的数据仓库,更是一个完整的数据生命周期管理系统。
本文将通过介绍数据管理组织体系的概念、原则和方法,探讨如何构建一个高效的数据管理组织体系,以满足日益增长和多样化的数据管理需求,助力企业实现数据驱动的发展目标。
1.2 文章结构文章结构部分主要包括了引言、正文和结论三个部分。
- 引言部分是整篇文章的开篇,主要包括概述、文章结构和目的三个部分。
概述部分介绍了文章所要讨论的主题,引起读者的兴趣;文章结构部分则介绍了整篇文章的组织结构,引导读者阅读;而目的部分则明确了文章的写作目的以及所要达到的效果。
- 正文部分是文章的核心部分,具体展开了数据管理的重要性、原则和方法三个方面的讨论。
数据管理的重要性部分说明了为什么需要进行数据管理,以及对组织的重要意义;数据管理的原则部分阐述了进行数据管理应该遵守的基本原则;数据管理的方法部分介绍了如何实施数据管理,以及一些常用的方法和工具。
- 结论部分是整篇文章的总结和结束部分,包括总结数据管理组织体系的重要性、展望未来数据管理的发展和结束语三个部分。
总结数据管理组织体系的重要性部分概括了整篇文章的主要内容和重点;展望未来数据管理的发展部分展望了数据管理领域未来的发展趋势和挑战;结束语则是对整篇文章的总结和回顾,为整篇文章画上了一个完美的句号。
1.3 目的数据管理组织体系的目的在于建立一个完善的数据管理机制,以确保数据在组织内部的高效管理和安全保障。
通过建立数据管理组织体系,可以规范和优化数据的采集、存储、处理和应用过程,提高数据的质量和可靠性,进而促进组织的决策效率和信息化水平。
另外,数据管理组织体系还可以帮助组织更好地遵循相关法规和标准,保护数据的隐私和安全。
通过合理设置数据权限和访问控制机制,可以有效防范数据泄露和滥用的风险,提升组织的合规性和信誉度。
交通一张图汇报

省 级
卫 生 厅
交 通 厅
公 安 厅
国 土 厅
建 服务 设 …… 聚合 厅
基于地理空间框架 信息整合与共享
地理 信息 平台 地理 信息 平台 地理 信息 平台
省级综合应急系统
基于服务与消息 业务流程再造
市 级
卫 生 局
交 通 局
公 安 局
国 土 局
规 服务 划 …… 聚合 局
市级综合应急系统
地理信息共享与应用扩展
15
1.3.1 系统设计
产品 门户系统 服务平台 支撑系统 应用
服务端软件系统
扩展服务
数据管理系统
数据模型库
扩展插件
扩展数据模型
“交通一张图”平台
16
• 功能设计
数据
模板
基础 数据 公路 数据 海图 ……
1.3.2 系统设计
数据
处理
导入
快速
配图
人工 配图 标准 模板 默认 风格 推荐 模板 ……
一 张 图 管 理 模 式
交通一张图模式共享服务平台
1.1.2“一张图”信息整合应用 地理 模式 国 信息
行业应用深化 行业应用软件
家
卫 生 部
交 通 部
公 安 部
国 土 部
建 服务 设 …… 聚合 部 行业应用深化 平台
跨部门业务协同
国家综合应急系统
“一张图” 信息整合共享 服务聚合 模式
纵 向 到 底
2.1.1 数据导入
• 基础数据 • 公路数据 • 海图数据 • (演示)
2.1.2快速成图
• 地图模板 • (演示)
2.1.2快速成图
• 交通符号库 • (演示)
动态数据库管理的技术研究

动态数据库管理的技术研究随着互联网应用的不断发展,海量数据的处理和管理成为了一个重要的研究领域。
在这个领域中,动态数据库管理的技术研究成为了一种特别重要的技术,因为它能够有效地处理和管理现代大型数据库系统中大量变化的数据。
这篇文章旨在探讨动态数据库管理的技术研究的相关问题和进展。
动态数据库管理的概述动态数据库管理是指针对一些经常变化的数据库的管理技术。
动态数据库通常包括实时日志数据、实时数据更新、及时查询和快速响应等。
与静态数据库管理不同,动态数据库管理的数据库结构和内容可能会发生一些频繁的变化。
与此同时,动态数据库也具备灵活性和可扩展性,因为它们可以适应业务需求的变化。
动态数据库管理的技术研究动态数据库管理的技术研究主要包括以下几个方面:1. 巨大数据的存储和管理由于现代业务数据的日益增长和对准确数据的需求,数据库系统所能存储和管理的数据量也在快速增加。
动态数据库管理的技术研究旨在研究如何高效地存储和管理海量数据,以最大限度地提高数据的利用价值。
2. 数据库的可扩展性动态数据库的可扩展性是非常重要的。
它可以确定数据库存储和管理的能力,以适应业务需求的变化。
动态数据库管理的技术研究旨在研究如何实现高度可扩展的数据库结构和设计,以便能够增加并管理更多的数据。
3. 查询优化和性能在对动态数据库进行查询时,其查询优化和性能是很关键的。
如何快速准确地访问相应数据,需要对查询语句进行优化处理,判断条件的合理性和查询计划的正确性等等,同时也需要对系统的可扩展性进行评估。
4. 安全保障由于动态数据库的管理具有灵活性和可扩展性,因此数据安全保护显得格外重要。
动态数据库管理的技术研究旨在研究数据的保护和强加权限访问控制等,以保护数据库及其内容不被非法入侵和攻击。
动态数据库管理的实践应用动态数据库管理的实践应用主要包括以下几个方面:1. 社交媒体管理社交媒体平台是动态数据库管理中应用最广泛的领域之一。
例如,Facebook和Twitter等这样的社交媒体平台每秒钟都在收集大量新数据,数据量很快达到了海量级别。
网格数据融合系统中的数据源管理

1 概述
网格计 算…的概念是随着高性 能计算的应用需求发展起 来的,主要从学术角度考虑广域 网内计算机资源 的共享 ,从
2 面向对象的元数据描述规范
数据模式是整个数据融合系统对 上层应用提供数据的一
种统一表示格式 , 也是各异构 数据源注册时所应遵循的格式 。 它应包括一套语义描述规范 ,向上对数据应用提供 尽可能接 近 自然语 言的元数据描述 ,向下对数据源提供尽可能简单 的 数据源注册规 则。因此 ,这里使用一种面 向对象的模 式描述
第 3 卷 第 2 期 4 2
V 3 oL 4
・
计
算
机
工
程
20 0 8年 l 1月
No m be 0 ve r20 8
No 2 .2
Co p t rEn i e r n m u e gn e ig
软件技术与数据库 ・
文 编 1 0 3 80 )- 0 一 章 号: 0 - 4 (0 2 - 6 —■ 0- 2 2 8 2 0 3
( p r n f o ue c n ea dE g n e ig S a g a Ja t n n v ri , h n h i 0 2 0 De at t mp t S i c n n i e r , h n h i ioo gU ies y S a g a 2 0 4 ) me o C r e n t
———
—
网格 数据 融合 系统 中的数据 源管理
徐 志 ,陆朝俊
( 上海交通大学计算机科学与工程系 ,上海 2 0 4 ) 0 2 0
摘
要: 针对 网格海量动态数据 高效 融合的要求 , 出一个新 的数 据源 管理方案,包括一套面 向对象 的元数据描述规范、基于 此规范的数 提
中国电信信息化经验交流.ppt

WFS CW8.0
• 保险
• 人事综合管 理信息
江苏省 • 人力资源综
97 合管理信息
9系7 统 系纵统 联
• 培训 • 工资单和社
纵联 保统计管理
信息
OOAOAOA A
• 社保基金 • 财务管理
• 社保计算 管理
WFS 97系统
CW8.0
GIS
GGIIS S
• HR人力 资源
• 工资单 • 保险 • 人事信息 • 培训
不能有效支持流程化管理 无法支持管理决策
缺乏有效的 供应商管理
分散的组织 人员和投资
众多的“信息孤岛”, 多个系统制供约应商企,后业期竞维护争成的本高能力
供应商 网普公司
联创 南方新太系统集成有限公司
浙江Hung Ching 华为
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中兴公司 深圳泰康信公司
斯伦贝谢 阿尔卡特 Intergraph
CA 四川托普公司、计算机业调
只有少数 数省公司 和地市公 司有连, 如江苏省
OOAOAAOA
8
举例1:系统类别、数量多
类别
系统
数目
客服 10000号、112、170、180、189
>5
营业 开通
97、数据97、大客户、宽带、小灵通、卡、增值、 >8 互联星空
计费 本地计费帐务、智能网、信息业务、短信、长途 >9 计费、小灵通预付费、数据计费、增值业务计费
大客户
★
商业客户 ★
网络 资源
★
★ ★
数据主题域
地域 事件
★
★
★
★
★
★
★
★
★
★
★
胜利油田“数据+平台+应用”信息化建设新模式构建与应用

联网的全面建设,实现对生产前端的实时感知 [2], 勘探开发数据总量和数据类型均呈现快速增长的 趋势,给数据资源管理带来了新的挑战。大数据、 人工智能等建设与应用,对数据科学、有序管理 和共享应用提出了更高要求,需要通过加强数据 治理、构建油田数据湖,进一步提升数据资产化管 理能力。
油田勘探开发、生产运行、综合研究等业务 中,机器学习、图形识别、自然语言处理等新技术 应用已由试点摸索转向推广普及。油田精细化管理 的不断推进,业财融合、数据融合、数据联动等跨 专业、跨类型的数据共享应用需求也越来越迫切。 根据上述业务场景应用需求,需全面开展企业数据 治理,建成油田企业数据湖,运行不同类型大数据 工具,对海量数据进行大数据处理、实时分析和机 器学习等操作,将数据加工成信息、将信息加工成 知识,为业务提供知识化服务。
基金项目:中国石油化工股份有限公司科技项目“油田企业勘探开发服务云平台关键技术研究”(编号:P17019-6)。 作者简介:马承杰,1973 年生,1995 年毕业于大庆石油学院计算机软件专业,2013 年获中国石油大学(华东)石油与 天然气工程硕士学位,高级工程师,现任中国石化胜利油田分公司信息化管理中心油田专家,主要从事油田信息化规划、石化 智云平台运营与智能油田建设等工作。E-mail :machengjie.slyt@ 收稿日期:2021-03-27
2021 年第 2 期 73
技术前沿 TECHNOLOGY FRONTIER
upstream block. The new informatization model of “data + platform + application” was initially established to help bring about digital transformation of information work. Based on the new informatization construction model, Shengli Oilfield created a new environment for corporate informatization construction and operation, which can “internally maintain effective operation and externally promote development and interconnection”, providing support for the enterprise to bring about digital transformation and development. Key words: digital transformation, data governance, petrochemical intelligent cloud platform, industrial app, informatization, new environment
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MS Migrate Services
数据迁移服务
CS Cloud Services
云存储服务
SS Support Services
远程支持服务
产品及解决方案
MS(Migrate Services)数据迁移服务 轻松帮助用户解决数据迁移、转图等繁杂工作的服务。
CS(Cloud Services)云存储服务 为用户节省大笔开销的云端数据存储分析服务。
OP MT (Modeling Tools): 建模工具,将实际业务转换成计算机能识别的模型。
OP MD (Modeling Driven): 模型驱动器,将数据进行模型运算,并将节点和结果进行展示。
OP Trend: MAGUS SYSTEM的动态数据综合对比分析工具,包含纵向、横向、基准对
SS(Support Services)远程支持服务 为用户提升“magus system”使用价值的远程技术支持。
凝聚中国力量 实现中国梦
麦杰海量动态数据管理系统 在实现中国梦的路上!
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谢谢
海量动态数据管理系统
openPlant® 实时数据库系统
openPlant® 实时数据库系统 是针对随时间快速变化的海量数据, 进行采集、存储、分析和展示的软件产品。
openPlant® 系统发展历程
*数据统计2013年6月
openPlant® 2.0 VS openPlant® 3.0
特性对比 数据压缩比 单库最大支持
比分析和综合分析。 OP Alarm:
基于动态数据的阈值和事件的报警和分析工具,提供多种报警通知方式。 OP Datalink +:
MAGUS SYSTEM和Microsoft Excel之间建立连接的插件。
产品及解决方案
MAGUS VID 动态数据和智能分析结果的展示,实现多数据源和多系统在同一 平台集成展示。
包含但不限于以下系统
产品及解决方案
MAGUS RTDB 麦杰科技研发的一系列实时数据库产品集,负责压缩和存储 海量实时数据并对外提供数据服务。
系列产品
openPlant P(专业版实时数据库) openPlant C(实时数据库云平台) openPlant E(嵌入式实时数据库) openPlant L(精简版实时数据库) openPlant M(毫秒级实时数据库)
大数据平台 ---- 软硬一体化 传统数据中心平台
大数据平台 ---- 软硬一体化 数据中心平台
麦动力,它是整合计算节点,网 络,存储和系统管理功能于一体 的新型运算模式的产品。针对设 备定制优化openPlant® ,使其 发挥出软硬件100%的性能最强 性能。
产品及解决方案架构图
Magus System是整合了麦杰十多年在 信息化领域的研发成果,进一步为用户 带来超凡体验的海量动态数据管理系统, 系统集成了从数据采集、存储到分析、 展示等一系列成熟可靠的软件。
USB加密授权
全球唯一硬件识别ID,保障客户访问安全。
数据锁
数据被锁定状态,不再允许任何变更操作。
资源授权
所有资源均被管控,所有资源均需授权才可使用。
...
错误的死区设置
实际情况 现实情况
openPlant® 4.0 - 自动死区 死区分析模型 通过对大量生产数据的分析,对数据进行合理筛选,过滤数据杂波, 提取有效的数据量程,从而为测点设置合理的死区范围。保障异常 数据完整存储,正常数据有效存储。
技术优势
1. 数据传输网络占用率低 2. 仅变动部分备份,备份速度快 3. 备份客户端不受限制 4. 客户端均采用独立授权,防止异常窃取 5. 网络传输过程加密,保障传输安全 6. 完整镜像保存整个目录树和文件系统。
openPlant® 4.0 - USB加密授权 技术优势
1. 全球唯一设备ID,身份认证、数字签名 2. 专用智能卡芯片,私钥永不出key 3. 硬件算法安全,随机数生成会话ID,可有效避免字典式攻击。 4. 内置4K加密信息存储。 5. 无需安装驱动,免除安装困扰,应用更加便捷
99ms
实时数据读取 升超过20倍
性能提
1万点 10天前 690ms 1万点 半年前 30ms
历史数据片段读取数 据提升超过 20倍
3000点 1天 1166ms 1万点 1天 80ms
历史数据读取数据提 升超过30倍
20万测点
内存约1.2GB
100万测点 2.9GB
内存约
内存占用更优减少
500并发
OP Builder:提供图形绘制、编辑功能。 OP View:标准图形展示工具。 OP Replay:数据历史回放,提供数据历史回溯图形方式查看。 OP GIS +:基于地理信息的GIS数据展示。 OP View 3D +:3D图形展示工具。
产品及解决方案架构图
Magus Services是整合了多项颇受用户好评 的传统IT服务,结合最前沿的技术手段,为用 户解决各种个性化问题的服务业务,帮助用户 最大限度地提高Magus System的性能。
产品及解决方案
产品应用场景
openPlant P(专业版实时数据库)
中型规模(1000点-100万点)的动态数据应用规模,适用于各传统流程工业企业。
openPlant C(实时数据库云平台)
大型海量动态数据(100万以上)应用规模,适用于集团数据中心、区域数据中心、公共数 据平台、物联网、智慧城市等。
取工具就能实现数据集成。 OP Web API:
提供webservice/Json-web数据服务,实现实时数据库即插即用。 OP Bridge:
提供各主流实时数据库的统一访问接口,以统一方式访问集团所有动态数 据,大幅降低数据的使用难度。
产品及解决方案
MAGUS WAP
动态数据智能分析平台,实现实时数据库与关系型数据库中时序 数据的整合,完成通过界面配置实现建模、分析和展示功能。
MAGUS DAS MAGUS RTDB MAGUS SDK
MAGUS WAP MAGUS VID
产品及解决方案
MAGUS DAS 采集动态数据的接口集,负责从各个系统采集动态数据到 MAGUS RTDB,拥有超过180种接口。
四大特点 毫秒级自定义采集频率,默认1000毫秒; 监控数据链路状态,数据链路中断能第一时间获得报警信息; 完善的故障恢复机制,支持断点续传,本地缓存的时间长度可配置; 在线更新采集配置,RTDB配置发生改变,采集接口能得到同步更新。
OP Calculate + : 性能卓越的数据测点计算服务。
OPCServer + : OPC数据访问服务。
产品及解决方案
MAGUS SDK
MAGUS SYSTEM与其他系统共享数据的桥梁。
OP API: 提供C和Java两套API,满足各主流编程语言需求。
OP SQL: 提供基于SQL92标准的JDBC和ODBC封装,无需编程,通过第三方数据抽
超过2000并发访问 -
不支持
支持
不支持
支持
不支持
支持
更强大的功能应用
支持部分
支持冷、热备组合
不支持
支持
openPlant® 4.0 - 为用户带来超凡体验的新一代实时数据库
自动死区
死区自动识别,存储数据合理可靠
数据灾备
完善的容灾备份策略,全面保障数据安全。 离线分析随时随地,享用生产数据。
openPlant® 4.0 - 自动死区 ① 拉依达准则(3σ准则) ② 概率分布统计 ③ 死区修正
概率分布统计
拉依达准则
openPlant® 4.0 - 数据灾备 数据灾备: 完善的容灾备份策略,全面保障数据安全。
openPlant® 4.0 - 数据灾备 块级远程数据复制:
openPlant® 4.0 - 数据灾备
openPlant E(嵌入式实时数据库)
1万点及以下的规模,将就地采集、存储、传输集成于一体的嵌入式设备。
openPlant L(精简版实时数据库)
小型规模,适用于少量数据分析、数据存储的环境。
openPlant M(毫秒级实时数据库)
超高精度的数据采集、存储、分析环境。适用于实验室、设备诊断等。
openPlant P 主要性能指标
MAGUS RTDB
麦杰科技研发的一系列实时数据库产品集,负责压缩和存储 海量实时数据并对外提供数据服务。
OP Console: 人性化的数据库维护和管理工具。
OP Security + : 数据访问和各功能模块的授权管理和访问控制。
OP Sync + : 提供数据文件同步服务,可用于数据库冷备份。
实时数据读取性能
历史时刻读取
历史数据读取
服务器资源占用 并发支持 分布式特性
用户安全特性 毫秒级特性 备份策略 报警特性
openPlant® 2.X
openPlant® 3.X
备注
1:90
1:100
基本持平
30万测点
超过500万
存储处理能力提升超 过 20倍
1万点实时数据 208ms
10万点实时数据