大数据技术下的电力数据中心运维管理

大数据技术下的电力数据中心运维管理

黄德强

广东省广州市日海通信服务有限公司 510515

摘要：近年来，随着大数据、物联网、5G、云计算、可视化、智能控制等技术的不断发展，运营数据将会日益庞大,在数据量巨大的情况下，传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术已不能满足在大数据时代的要求，在数据存储与分析的需求下，深度数据挖掘、信息模型标准化、智能化等先进应用越来越难以满足,因此，建立电力数据中心能够为电力企业提供准确、有效的信息支持，为企业打下良好的基础。

关键词：大数据技术；电力数据中心；运维管理

引言

近几年，随着电力企业信息化建设的迅速发展，信息通讯技术已经成为电网安全运营、优质供电的重要保障，但是，目前的电力数据中心运维管理还存在着一些问题，这些问题对电力公司的发展造成了很大的影响。

1. 大数据技术

大数据技术可以划分为“数据”与“分析”，而“数据”则是指企业、个人在互联网上的各种数据，“分析”是指计算机系统收集、挖掘、分析、计算和整理大量数据的过程；利用大数据技术为电力企业提供数据分析和数据计算等方面的支撑，从而提高数据的收集效率，大数据技术使得数据挖掘在电力数据中心的运营中得到了迅速、有效的运用，并且能够针对不同的运维管理要求，以多种方式进行分析，从而逐渐形成了一种独特的“大数据画像”。

1.1应用大数据技术的必要性

将大数据技术用于电力数据中心运营和运营管理是非常有必要的，将大数据技术运用于电力数据中心的运营和运营，既能有效地提高业务运行的效率，又能节约人力、物力、财力，增加企业的经济效益，利用大数据技术，实现了电力数据中心运行维护管理过程中出现的问题，并及时处理。

2. 电力数据中心运维管理发展呈现的问题

在电力企业信息化建设中，电力数据中心是一项十分重要的工作，电力公司在维护和运营过程中存在的诸多问题，是保证电网安全运行的重要因素，随着电力行业的不断发展，电力企业为了适应多种业务的发展，常常会投资巨资建设高效率的通信网，以方便对海量电能的处理与储存。目前，在电力数据中心的运行和运行中，还存在一些严重的问题，严重地制约了电网公司的发展。

2.1信息应用的快速交付

在传统的电力数据中心的开发与建设中，单一的硬件设施往往功能比较单一，如果电力公司要研发新型的工程软件，就需要预先购置相关的设备，然后按照特定的体系结构来部署，但是，当设备购置时，如果设备出现了很小的变动，将会使网络上的信息应用失去控制，利用云计算技术，电力企业能够高效的组织网络、计算和存储资源的调度，通过采用模块化、标准化的软硬件设备，电力数据中心的运行人员可以根据客户的实际需要，做出相应的调整，从而达到最大限度地发挥数据信息资源的作用，从而降低系统的交付成本。

2.2虚拟资源的管理盲区

虚拟技术在电力系统中的应用，最大的优点就是能够实现上层业务与下层资源的有效沟通，能够有效地使用数据和信息，并且能够灵活地进行资源的分配，但是，从目前的电力公司实际运行状况来看，由于目前的技术水平较低，因此，对电力数据中心的运营管理存在着一些盲点，难以对其进行有效的管理。

2.3高可用性的保障难度

对于电力系统运行而言，与非虚拟化环境相比，更难确保虚拟化数据和信息资源的有效利用，这主要是因为电力企业，在虚拟服务器中运行的实际业务必须确保虚拟服务器设备的高效稳定运行，在传统电力数据中心的运维过程中，更多地关注最终业务，往往忽略了虚拟化层的运维管理，然而，从系统高效运行的角度来看，为了确保系统的连续性，需要维护一个良好的虚拟服务器设备。

2.4资源调配不灵活

在大数据技术支持的电力数据中心建设中，过于注重保持软硬件和业务系统的稳定运行，而忽视了时效性，电力数据中心的运维管理将存在资源配置不灵活的问题，同时，资源配置不灵活，设备故障率降低和故障恢复问题突出，由于大数据技术在电力数据中心建设中的应用尚处于起步阶段，没有明确的标准，因此在资源池建设中，“多对一”或“一对多”的映射方法没有得到很好的应用和体现。

3.大数据技术下的电力数据中心运维管理

3.1基础架构

在基础设施方面，电力数据中心运维管理平台采用“云计算、云存储”的设计理念，与传统的电力行业业务系统平台相比，基于云的资源池架构可以有效地容纳不同种类的硬件和软件资源，并支持动态资源扩展，实现了基础资源的网络冗余，支持海量信息处理，支持异构多服务系统，并动态分配计算资源以降低成本，因此，更好地实现了硬件和软件的解耦，这为构建基于“资源服务”的运维管理基础设施奠定了坚实的基础。

3.2运维体系的组成

在电力数据中心的运维管理中，现代资源管理不仅仅是资产或设备的管理，最重要的是，电力数据中心将进一步发展为基于云的服务，根据电力企业的发展，用户需要的不是设备数量和数据存储能力，而是数据处理能力，对于电力数据中心的运维，通过云计算技术实现电力数据信息的资源分配，使系统运行更加稳定高效。

3.3数据质量管理

数据质量管控平台工单管理模块的业务功能涵盖了数据管理小组及相关的业务部门，其中业务功能主要有工单启动、工单处理、统计查询、系统管理五大功能，商业结构是这样的。工单启动功能：系统工作单的产生方式有三种：平台上的工作单，平台的分析结果，产生的工作单，其它的系统可以存取，工作单启动后，由工单的工作人员进行处理，工单处理功能：可为工单调度、工单处理、工单转移、工单返回、工单暂停、工单结束等功能；统计与查询：提供多种条件的综合查询，并可输出查询结果及输出，根据数据类型，源系统，责任部门，订单状态等分类，支持图表显示，系统管理职能：负责数据的管理与管理；系统人员，组织，角色，权限等数据直接在统一权限平台上进行同步；界面功能：实现了对系统工作订单的生成，以及对工作订单的处理结果的反馈。

3.4对数据网络结构进行合理的设计和维护

依托传输网络，包括SDH网络、MSTP网络、OTN网络，优化数据网络拓扑，形成核心、汇聚、接入结构，并基于可靠性原则，连接汇聚节点首先选择具有可靠光缆的县公司110kv变电站（根据网络需要，可以选择供电局变电站）或35kv枢纽站，确保接入层站点可以接入附近的两个接入汇聚节点，接入层站点与接入汇聚站点的比率不大于15:1，接入路由器/交换机与每个汇聚路由器的比率不超过30。

3.5基础环境

在基础环境方面，基于大数据技术的电力数据中心运维管理平台采用模块化部署模式，这种方式使平台的构建更加灵活，具有更好的可扩展性。

3.6加强第三方使用安全数据安全管理

加强开发商的保密管理，禁止开发商、测试人员、承包商获取真实的商业数据；加强对外委人员的管理，明确要求外委人员相对稳定，人员变动应办理许可手续，严禁非许可手续参与实施工作，加强人员出入管理，严格提供数据审批，如接收单位在系统外，履行公司相关审批手续，签订保密协议，如果所提供的数据包含个人信息，除非公共、检察和司法机关出示了案件处理程序并在备案后可以提供，否则应根据《网络安全法》的要求，从用户处获得授权，或以无法识别特定个人且无法恢复的方式处理数据，否则，获得“网络安全执法机构免责声明”。

3.7强化数据安全管理“技防”措施

按照同步规划、同步建设、同步使用的“三同步”原则，加强数据安全保护的检查、监测和审计，明确数据安全等级分类，制定6类23条客户敏感数据脱敏规则，对信息系统页面场景、界面场景和离线导出场景进行脱敏改造，对涉及敏感数据的页面进行水印处理，降低拍照泄密风险；对信息系统账户的访问权限进行专项治理，按照最小化原则授权信息系统的访问权限，通过统一权限管理平台对接，消除弱密码、密码传输加密、共享账户、默认账户等问题，防止数据被非法使用；操作监控和信息系统操作审计由操作和维护堡垒机器执行，一旦发生误操作和数据泄漏，可以准确跟踪，通过安全在线监测系统实时监测电力系统恶意攻击或系统运行风险，提高发现和处理泄漏的能力；定期开展保险、测试、信息系统风险评估工作，及时发现系统安全风险并进行加固。

3.8夯实数据安全管理职责

按照“谁主管谁负责，谁运行谁负责，由谁使用谁负责，管理业务必须负责安全”的原则，进一步明确数据安全管理职责，安全办公室负责电力数据安全等级审计和指导、监督检查工作；互联网部门负责信息系统安全保护方案审查、数据安全技术保护措施实施、检查工作；安全监管部负责数据安全管理的监督、检查和评估，并负责网络安全事件的调查，外联部负责通过国家互联网和微信公共服务平台等电子服务渠道发布内容的管理和审批，各级单位成立网络安全和信息化领导小组，负责贯彻落实国家网络安全和信息工作方针政策，落实公司决策部署，负责网络安全和信息化工作，研究和审议有关信息化和数据安全的总体方针、重大政策和重大问题；设立各单位网络安全管理专项职责，负责组织和监督本单位网络安全日常工作；各单位应签署网络安全责任清单，明确数据安全管理责任人、监管责任人、领导责任人的职责分工。

结束语

随着信息化进程的加快，大数据技术在电力系统中的应用日益广泛，对电力系统运行管理提出了新的要求，为进一步提高数据中心运行管理的能力，充分利用大数据技术，为构建适应电网发展趋势的电力数据中心运维管理模式和系统打下基础。

参考文献：

[1]陈霄逸.大数据技术下的电力数据中心运维管理[J].电子测试,2020(12):137-138.DOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2020.12.058.

[2]李泊恺,汪宏亮.电力数据中心运维管理的发展研究[J].中国新通信,2020,(1):135.

[3]吴凯峰,刘万涛,李彦虎.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].中国电力,2015,48(02):111-116+127.