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。

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

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

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

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

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SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...