CN111432295A - 一种基于分布式技术的用电信息采集主站*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，包括用于终端与主站通信链路建立与保持、通信报文转发、报文组装与解析，继而实现多任务高并发异步通信交互的通信层、用于存储高频采集数据、日冻结数据与业务交互数据、统计数据以及全量采集数据，并基于历史数据进行挖掘性数据分析的存储层和用于实现业务高级应用的应用层，通信层与存储层互通，存储层与应用层互通；能够实现大规模用电数据的高吞吐采集和存储，有力地支撑大规模数据的计算、分析处理等需求，为电力***的建设和发展提供新的技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于用电信息采集技术领域，具体涉及一种基于分布式技术的用电信息采集主站***。
背景技术
随着用电信息采集***“全覆盖、全采集、全费控”目标的逐渐实现，用电信息采集频次更加频繁，交互数据量达到TB甚至PB等级，呈现了爆发式的增长，原有主站***在海量数据的采集、储存、查询、计算等数据处理能力方面存在明显的技术瓶颈，且不能进行有效扩展，已经无法满足当前用电信息采集***及其未来可持续发展的需求。另一方面随着新能源蓬勃发展及电力用户用能需求变化，对用电信息采集主站***提出了更高的技术要求，主站要接入设备更多，包括智能物联设备、分布式电源、充电桩等。在采集和控制方面，以智能电表为例，现在用户的智能电表是一天发送一次记录，如果改为与商业用智能电表一样，15分钟发送一次记录到云端，数据量将至少增加96倍。
现有用电信息采集主站***采用传统技术架构，运用各种集群、单一关系型存储架构、“先存储，再读取”数据方式及数据落盘后集中分析的技术方案。
在智能电网时代，海量的用电数据与用电信息采集主站***的现有传统信息化架构之间产生了突出的矛盾，主要表现为：
1、高频实时数据采集能力不足。一方面采集交互数据量大，一次数据采集时间过长，难以满足高频采集业务的需求；另一方面采集网关及自动任务是一体设计的，这样导致组装任务的同时还需要进行数据解析，实时数据不断传输过来，但是处理性能很慢，需要一直等待，难以满足数据实时采集的需求；
2、数据入库能力不足。目前数据存储采用传统双服务单存储节点的存储架构，性能提升困难，读写未分离，导致对海量数据的入库速度缓慢，难以满足数据存储、读取效率及采集业务开展的需求；
3、数据应用实时性得不到保障。采取“先存储，再读取”方式对外部***发布数据，数据应用实时性得不到保障；
4、数据智能化分析能力不足。在数据的分析、统计和计算方面，传统计算模式和算法无法实现采集数据的同时对数据质量进行分析和校验以及基于历史大数据的挖掘分析。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种通过云计算技术和分布式数据库等技术，解决采集***数据采集、入库的性能瓶颈，完成用电信息采集***中的大数据迅速并发采集入库，通过搭建高可靠性、稳定性并具有良好的线性扩展能力的云计算平台，实现大规模用电数据的高吞吐采集和存储，有力地支撑大规模数据的计算、分析处理等需求，为电力***的建设和发展提供新的技术支撑的基于分布式技术的用电信息采集主站***。
本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：
一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，包括通信层、存储层和应用层；
所述通信层，用于终端与主站通信链路建立与保持、通信报文转发、报文组装与解析，继而实现多任务高并发异步通信交互；
所述存储层，用于存储高频采集数据、日冻结数据与业务交互数据、统计数据以及全量采集数据，并基于历史数据进行挖掘性数据分析；
所述应用层，用于实现业务高级应用；
所述通信层与存储层互通，所述存储层与应用层互通。
进一步的，所述通信层包括通信前置机集群、调度前置机集群、采集前置机、采集网关集群、Kafka消息队列、入库服务集群；
所述通信前置机，用于维护采集主站与终端之间的远程通信链路，实现远程信道底层通信协议的心跳握手和链路连接，并完成终端上下行数据原始通讯报文的收发；
所述调度前置机，用于将来自采集前置机的通信报文，按通信优先级、终端并发通信量进行通信控制，并将响应报文转发给采集前置机；
所述采集前置机，用于将通信任务按规约类型调用规约插件组装通信报文，并将经加密机加密的报文进行二次封装后发送给通信前置机，接收通信前置机转发的终端上行报文，识别规约，调用对应规约插件解析报文，并将解析的结构化数据发送给任务调度模块；
所述采集网关集群，用于负责从Kafka消息队列获取通信请求，将通信请求按类别发送给采集前置机，接收采集前置机的返回数据，发送给Kafka消息队列；
所述Kafka消息队列，用于提供应用层异步通信，按不同的业务需求分主题进行交互，按信息分类规划队列主题，根据消息生产者与消费者的接点数量，设计消息主题分区数量，实现数据高效分发传送，具体包括下行请求消息队列、上行应答消息队列、流处理消息队列、解析数据消息队列；
所述入库服务模块，用于自动从消息队列获取数据进行入库操作，入库时根据数据类别，分别写入生产数据库或MySQL数据库。
进一步的，所述存储层采用多级存储机制，包括共享缓存Redis、分布式关系库、生产数据库、大数据平台；
所述共享缓存Redis，用于通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase；
所述分布式关系库，采用MySQL数据库存储实时高频采集数据，用于实现采集数据的高效智能的水平拆分与分布式存储，解决大规模采集数据入库时高并发处理能力的需求，同时具备横向扩展的优势；
所述生产数据库，用于保存***档案、工单、日冻结数据或通过高频数据进行统计、分析、抽取的数据以及通过大数据分析平台分析的结果数据，再写入生产数据库；
所述大数据平台，采用Hadoop系列组件HBase及Spark进行构建，用于存储大量全量历史数据，并基于历史数据进行挖掘分析。
进一步的，所述应用层包括Web应用集群和业务服务集群；
所述Web应用集群，用于人机交互，完成业务操作，采用Web网页方式实现；
所述业务微服务集群，用于采集主站对支撑的业务进行抽象、融合，对***业务进行纵向拆分，构建档案管理、权限认证、费控管理、采集、统计查询等业务服务，采用管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问，发布平台业务应用接口规范。
进一步的，所述共享缓存Redis，通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase。
进一步的，所述大数据平台基于Hadoop的HDFS集群架构，采用分布式数据库HBase、Spark并行计算框架与Apache Storm分布式流计算框架，支撑数据采集、存储、查询、统计以及基于历史数据进行挖掘分析。
进一步的，所述生产数据库采用关系型数据库Oracle。
进一步的，所述业务服务集群包括档案服务、采集服务、费控服务、四表抄表服务和数据查询等服务。
进一步的，所述Web应用集群，包括Web前台通信、页面通信及***功能设计，所述Web前台通信采用WebSocket推送技术，用于实现服务端主动推送信息到客户端；所述页面通信采用定向回调技术推送异步应答信息；所述***功能设计采用Bootstrap、Html5技术框架。
进一步的，所述业务服务集群，采用微服务架构构建如档案管理、权限认证、统计分析多类业务服务，采用异步通信管理组件、数据召测组件、参数设置组件、日志捕获管理组件服务管理中间件，管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供的基于分布式技术的用电信息采集主站***,实现了大规模用电信息的高吞吐写入，解决了采集***数据采集、入库的性能瓶颈，完成对用电信息采集主站***中的大数据迅速并发采集入库；能够满足未来几年采集***用户接入、功能应用需求；实现专公变用户15分钟采集一次全量数据及低压户表1小时全量采集一次的准实时数据采集业务需求；高频实时数据也能够实现“即采即用”的实时发布；对未来用电信息采集***应用及提高用电信息采集***对多种新需求的适用性等有指导意义。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
实施例
如图1所示，一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，包括通信层、存储层和应用层；
通信层，用于终端与主站通信链路建立与保持、通信报文转发、报文组装与解析，继而实现多任务高并发异步通信交互；
存储层，用于存储高频采集数据(如15分钟数据)、日冻结数据与业务交互数据、统计数据以及全量采集数据，并基于历史数据进行挖掘性数据分析；
应用层，用于实现业务高级应用；
通信层与存储层互通，存储层与应用层互通。
通信层包括通信前置机集群、调度前置机集群、采集前置机、采集网关集群、Kafka消息队列、入库服务集群；
通信前置机，用于维护采集主站与终端之间的远程通信链路，实现远程信道底层通信协议的心跳握手和链路连接，并完成终端上下行数据原始通讯报文的收发。
调度前置机，用于将来自采集前置机的通信报文，按通信优先级、终端并发通信量进行通信控制，并将响应报文转发给采集前置机。
采集前置机，用于将通信任务按规约类型调用规约插件组装通信报文，并将经加密机加密的报文进行二次封装后发送给通信前置机。接收通信前置机转发的终端上行报文，识别规约，调用对应规约插件解析报文，并将解析的结构化数据发送给任务调度模块。
采集网关集群，用于负责从消息队列获取通信请求，将通信请求按类别发送给采集前置机。接收采集前置机的返回数据，发送给消息队列；
Kafka消息队列，用于提供应用层异步通信，按不同的业务需求分主题进行交互。按信息分类规划队列主题，根据消息生产者与消费者的接点数量，设计消息主题分区数量，实现数据高效分发传送，具体包括下行请求消息队列、上行应答消息队列、流处理消息队列、解析数据消息队列；
入库服务模块，用于自动从消息队列获取数据进行入库操作，入库时根据数据类别，分别写入生产数据库Oracle或MySQL数据库；
存储层采用多级存储机制，包括共享缓存Redis、分布式关系库、生产数据库、大数据平台；
共享缓存Redis，用于通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase。
分布式关系库，采用MySQL数据库存储实时高频采集数据，用于实现采集数据的高效智能的水平拆分与分布式存储，解决大规模采集数据入库时高并发处理能力的需求，同时具备横向扩展的优势；
生产数据库，采用成熟稳定关系数据库Oracle，具有保障数据安全性与一致性的优点。一方面用于保存***档案、工单、日冻结数据。另一方面对于通过高频数据进行统计、分析、抽取的数据以及通过大数据分析平台分析的结果数据，均写入Oracle生产数据库，降低数据查询的难度，同时便于通过数据库同步复制的方法支撑***业务应用功能与对外数据共享；
大数据平台，采用Hadoop系列组件HBase及Spark进行构建，用于存储大量全量历史数据，并基于历史数据进行挖掘分析；
应用层包括Web应用集群和业务服务集群；
Web应用集群，用于人机交互，完成业务操作，主要采用Web网页方式实现；
业务微服务集群，用于采集主站对支撑的业务进行抽象、融合，对***业务进行纵向拆分，构建如档案管理、权限认证、费控管理、采集、统计查询等业务服务，采用管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问，发布平台业务应用接口规范。
共享缓存Redis，通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase。
大数据平台基于Hadoop的HDFS集群架构，采用分布式数据库HBase、Spark并行计算框架与Apache Storm分布式流计算框架，支撑数据采集、存储、查询、统计以及基于历史数据进行挖掘分析。
业务服务集群包括档案服务、采集服务、费控服务、四表抄表服务和数据查询等服务。
Web应用集群，包括Web前台通信、页面通信及***功能设计。Web前台通信采用WebSocket推送技术，用于实现服务端主动推送信息到客户端；页面通信采用定向回调技术推送异步应答信息；***功能设计采用Bootstrap、Html5等技术框架，使***具备功能清晰、页面整洁合理、交互响应快速的用户体验。
业务服务集群，采用“微服务”架构构建如档案管理、权限认证、统计分析等多类业务服务。采用如异步通信管理组件、数据召测组件、参数设置组件、日志捕获管理组件等服务管理中间件，管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问，使平台真正具有开放性、提升应用业务功能重构能力。
需要说明的是，本实施例提到的用电信息采集***为对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的***，实现用电信息的自动采集、计量监测、用电分析和管理、智能用电设备信息交互等功能，同时也是电力营销业务应用的支撑***。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，包括通信层、存储层和应用层；
所述通信层，用于终端与主站通信链路建立与保持、通信报文转发、报文组装与解析，继而实现多任务高并发异步通信交互；
所述存储层，用于存储高频采集数据、日冻结数据与业务交互数据、统计数据以及全量采集数据，并基于历史数据进行挖掘性数据分析；
所述应用层，用于实现业务高级应用；
所述通信层与存储层互通，所述存储层与应用层互通。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述通信层包括通信前置机集群、调度前置机集群、采集前置机、采集网关集群、Kafka消息队列、入库服务集群；
所述通信前置机，用于维护采集主站与终端之间的远程通信链路，实现远程信道底层通信协议的心跳握手和链路连接，并完成终端上下行数据原始通讯报文的收发；
所述调度前置机，用于将来自采集前置机的通信报文，按通信优先级、终端并发通信量进行通信控制，并将响应报文转发给采集前置机；
所述采集前置机，用于将通信任务按规约类型调用规约插件组装通信报文，并将经加密机加密的报文进行二次封装后发送给通信前置机，接收通信前置机转发的终端上行报文，识别规约，调用对应规约插件解析报文，并将解析的结构化数据发送给任务调度模块；
所述采集网关集群，用于负责从Kafka消息队列获取通信请求，将通信请求按类别发送给采集前置机，接收采集前置机的返回数据，发送给Kafka消息队列；
所述Kafka消息队列，用于提供应用层异步通信，按不同的业务需求分主题进行交互，按信息分类规划队列主题，根据消息生产者与消费者的接点数量，设计消息主题分区数量，实现数据高效分发传送，具体包括下行请求消息队列、上行应答消息队列、流处理消息队列、解析数据消息队列；
所述入库服务模块，用于自动从消息队列获取数据进行入库操作，入库时根据数据类别，分别写入生产数据库或MySQL数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述存储层采用多级存储机制，包括共享缓存Redis、分布式关系库、生产数据库、大数据平台；
所述共享缓存Redis，用于通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase；
所述分布式关系库，采用MySQL数据库存储实时高频采集数据，用于实现采集数据的高效智能的水平拆分与分布式存储，解决大规模采集数据入库时高并发处理能力的需求，同时具备横向扩展的优势；
所述生产数据库，用于保存***档案、工单、日冻结数据或通过高频数据进行统计、分析、抽取的数据以及通过大数据分析平台分析的结果数据，再写入生产数据库；
所述大数据平台，采用Hadoop系列组件HBase及Spark进行构建，用于存储大量全量历史数据，并基于历史数据进行挖掘分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述应用层包括Web应用集群和业务服务集群；
所述Web应用集群，用于人机交互，完成业务操作，采用Web网页方式实现；
所述业务微服务集群，用于采集主站对支撑的业务进行抽象、融合，对***业务进行纵向拆分，构建档案管理、权限认证、费控管理、采集、统计查询等业务服务，采用管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问，发布平台业务应用接口规范。
5.根据权利要求3所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述共享缓存Redis，通过与Redis缓存档案关系及分析支撑数据，对接收的数据进行异常识别、修复，实现实时数据统计，并将分析结果和解析数据根据应用要求分别写入生产数据库或大数据HBase。
6.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述大数据平台基于Hadoop的HDFS集群架构，采用分布式数据库HBase、Spark并行计算框架与Apache Storm分布式流计算框架，支撑数据采集、存储、查询、统计以及基于历史数据进行挖掘分析。
7.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述生产数据库采用关系型数据库Oracle。
8.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述业务服务集群包括档案服务、采集服务、费控服务、四表抄表服务和数据查询等服务。
9.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述Web应用集群，包括Web前台通信、页面通信及***功能设计，所述Web前台通信采用WebSocket推送技术，用于实现服务端主动推送信息到客户端；所述页面通信采用定向回调技术推送异步应答信息；所述***功能设计采用Bootstrap、Html5技术框架。
10.根据权利要求1所述的一种基于分布式技术的用电信息采集主站***，其特征在于，所述业务服务集群，采用微服务架构构建如档案管理、权限认证、统计分析多类业务服务，采用异步通信管理组件、数据召测组件、参数设置组件、日志捕获管理组件服务管理中间件，管理业务服务的注册与访问路由，简化应用层的访问。
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