电力数据治理运维方案

运维数据治理是指在运维领域内，对数据进行管理、控制和保护的一系列活动和流程，其核心目标是确保数据的安全性、可靠性和有效性，以支持运维工作的高效执行。以下是运维数据治理的几个关键方面：数据治理发展及挑战：随着IT运维的发展，运维数据治理在数字化转型中扮演着越来越重要的角色。它贯穿于业务产品的开发、部署、上线、运营整个生命周期，面临的挑战包括数据异构冗余、难以整合统筹、质量不一不可信等问题。运维数据治理体系及方法论：运维数据治理需要建立组织、流程和协同保障机制，统一数据治理标准规范，建立质量考核机制，并搭建运维数据支撑中台，实现数据的可见、可用、可运营和可消费。数据安全运维管控技术：在数据安全治理过程中，需要特别关注运维过程中的数据安全，通过技术手段保障数据库运维行为的安全性，包括事前审批、事中控制、事后审计等功能，避免内部运维人员的恶意操作和误操作行为。数据治理对运维数据体系的实践：数据治理在运维数据体系中的应用实践包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据建模和分析、数据应用和监控等方面，以提升数据的质量和使用效率。运维数据治理主要内容：运维数据治理包括元数据、主数据、数据标准、数据

。一套完善的数据中台运维方案应当涵盖基础设施监控、数据质量保障、服务治理、安全防护等多个维度，形成体系化的运维管理体系。基础设施运维数据中台的基础设施运维是确保系统稳定性的基础。这包括对计算资源、存储体系，对接口响应时间、成功率、调用量等指标进行实时监控。服务版本管理也是服务治理的重要环节。随着业务需求变化，数据服务需要不断迭代升级。运维方案中应当包含完善的版本发布流程和回滚机制，确保服务更新的数据中台运维方案数据中台运维概述数据中台作为企业数字化转型的核心基础设施，其运维工作与传统IT系统运维有着显著区别。数据中台运维不仅需要保障系统稳定运行，更要确保数据资产的质量、安全与价值持续输出人员处理。服务治理运维数据中台通过API服务方式向业务端提供数据能力输出，因此服务治理是运维工作的重要内容。这包括服务注册与发现、流量控制、熔断降级、服务链路追踪等方面。运维团队需要建立服务健康度评估理解能力。数据中台运维是一项系统工程，需要技术、流程和人员的有机结合。优秀的运维方案不仅能够保障系统稳定运行，更能促进数据资产的价值释放。随着技术演进和业务发展，数据中台运维也需要持续优化和创新，以适应不断变化的环境需求。运维团队应当保持学习心态，积极拥抱新技术，为企业数字化转型提供坚实支撑。

支持，同时也是保障数据安全与合规的重要手段。（一）提升电力系统运营效率电力数据治理能够助力电力系统预测设备故障、优化调度等，从而显著提升整体运营效率。通过对电力设备运行数据的实时监测和深度分析，利用大数据进行检修和维护，避免设备突发故障导致的停电事故，降低设备维修成本和因停电造成的经济损失。在电力系统调度方面，数据治理同样发挥着重要作用。通过整合发电、输电、变电、配电和用电等各个环节的数据，运用智能优化，提高市场竞争力。（三）保障数据安全与合规在数据共享开放趋势日益明显的今天，保障电力数据安全、满足合规要求至关重要，而数据治理则是实现这一目标的关键。电力数据包含大量的用户信息、电网运行数据等敏感信息电力数据治理电力数据：能源领域的“数字宝藏”在当今数字化时代，数据已成为各行各业发展的关键驱动力，电力行业也不例外。从发电、输电、变电、配电到用电，电力数据在电力行业的各个环节中源源不断地产生，如同转换，其中变压器的油温、绕组温度、油位等数据，对于保障变电设备的安全运行至关重要。通过对这些数据的实时监控和分析，电力企业可以提前预测变压器的故障风险，及时进行维护和检修，避免因设备故障导致的停电事故

等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务问题，电力数据存在诸如数据缺失、错误、重复、不一致等质量问题，严重影响了数据的分析和应用价值，需要通过数据治理来提高数据质量。治理目标提升数据质量：确保电力数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的

电网中各类设备的运行数据，如电压、电流、功率、频率等，电力大数据能够对电网的运行状态进行全方位、实时的监测。一旦发现电压波动超出正常范围、频率异常变化等情况，系统可以迅速发出警报，提示运维人员及时。电力设备长期运行在复杂的环境中，容易出现各种故障和隐患。借助电力大数据，通过对设备的运行参数、振动信号、温度变化等数据进行实时监测和分析，能够及时发现设备的潜在故障，实现设备的状态检修。（二）环境治理日常生活息息相关。它不仅能为我们提供更加个性化、便捷的电力服务，还能在保障电力供应安全稳定、促进能源节约等方面发挥重要作用。想象一下，通过对用户用电习惯的数据分析，供电公司可以为用户量身定制节能方案指在电力生产、传输、分配、使用和管理等各个环节中产生的海量数据集合。它涵盖了电网运行数据、设备监测数据、用户用电数据、电力市场交易数据等多个方面，宛如一个庞大而复杂的数据海洋，蕴含着无尽的宝藏等待分析，以支持控制决策。电力大数据的价值密度低也是其显著特点之一。电网生产领域的检测监测数据、电网运行数据，所采集的绝大部分都是正常数据，价值比较大的却是极少量的异常数据，异常数据是状态检修的最重

实现电力供应链信息化和数字化转型的关键环节。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据电力数据治理指对电力系统中产生的数据进行分类、管理、存储、传输和分析等操作，确保数据的高质量、高效性和高可靠性。电力数据治理的目的是利用先进的数据技术和工具，实现对电力供应链中的信息进行管理和优化。对电力数据进行治理，可以实现对电力运营过程的精细化管理和优化，提高电力系统的稳定性和靠性，降低能耗和成本，提高电力企业的经效益和社会效益。具体包括以下几个方面：数据定义和标准化：对不同类型的电力数据数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理进行分类、定义和标准化，确保数据的一致性和准确性。数据集和存储：建立合理的数据采集和存储系统，确电力数据的及时性和完整性。数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对电力数据进行统计、分析、建模和预测

智能决策平台建设方案》获得AAA级优秀解决方案奖颁奖典礼星环科技就有关如何助力电力行业实现数字化转型提出优秀解决方案。星环科技电力行业资深架构师夏业超分享《数据智能在电力行业的应用场景与实践》主题演讲。夏业超从数字化转型背景下电力数据智能发展情况探讨、电力行业智能运检场景与实践、数据智能在电力数据分析领域的应用和电力知识图谱的场景与应用等四个方面展开讲解，就如何进一步推动电力数据化转型，助力电力智能风险识别等，打通智能巡检关键环节，使得巡检能够更加自动化、智能化，减轻运检人员对监控对象异常分析的人工成本，提高视频数据的应用价值。02电力运检知识图谱的场景构建星环科技在构建电力运检知识图谱的场景中11月18日-19日，2020年全国电力行业两化融合推进会暨电力企业信息化大会在福建福州召开，中国电力企业联合会副秘书长沈维春、国网福建公司副总经理李功新出席会议并致辞。将近200名行业专家、企业代表和相关负责人参加此次会议。星环科技作为优秀企业代表受邀参加，并凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方案》获得AAA级优秀解决方案奖，得到了专家和业内代表的高度支持。《星环科技电力智慧供应链

机器人将大模型作为“大脑”，结合可观测工具作为“感官”，感知环境并做出相应决策。基于大模型的智能运维实践智能运维体系通过利用大模型进行智能运维，提高运维效率和准确性。具体实施包括以下几个方面：数据采集与管理：收集设备和系统数据，进行清洗、转换和整合，为后续分析提供可靠基础。分析与诊断：利用算法对数据进行分析，发现问题、预测未来，优化运维策略。例如，通过机器学习进行故障预测。自动化执行：根据分析结果，提高运维决策的科学性和高效性。例如，通过大模型分析海量运维数据，智能识别潜在问题。大模型性能调优大模型训练性能调优需要同时考虑多维混合并行策略配置与内存限制。具体步骤包括：分析profiling数据大模型赋能智能运维大模型在智能运维中的应用，为运维领域带来了显著的自动化和智能化提升。大模型成为智能运维的指挥大脑，与其他智能体协同工作，提高运维效率和自动化水平，为企业带来巨大的经济效益。具体应用包括：终端用户交互：用户通过与运维机器人的交互，实现对系统的实时监控和故障排查。大模型分析用户行为和反馈，预测和诊断潜在问题，直接反馈业务需求到SRE角色。SRE系统优化：SRE结合大模型能力，对系统

、智能故障预测、智能根因分析等功能，实现科学性能管理和容量预测，赋能智能运维。数据治理服务：运维数据中台提供数据治理服务，包括数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及数据中台的运维涉及多个方面，确保数据中台的正常运行和高效性能，以下是一些关键点：统一的运维数据平台：数据中台提供基础架构监控，包括主机、网络、存储、虚拟化、数据库、中间件等的统一数据采集、存储和管理。数字化运营：数据中台支持个性化的数据分析呈现能力，提供灵活自定义的指标和评分模型，以及丰富的Dashboard模板和高度自定义的可视化呈现能力。赋能智能运维：数据中台通过智能基线告警、智能告警收敛运行状态进行实时跟踪和监测，包括数据源的稳定性、数据传输的效率等。数据质量管理和监控：数据质量管理和监控是数据中台的核心功能之一，涉及到数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。运维数据中台架构：运维数据中台的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层，支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...