佘俊 周宇鵬 王林 董天波 蘭天

摘 要 隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等IT技術的快速發(fā)展，產(chǎn)生了大量多源異構的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往是各自為政、孤立存在，數(shù)據(jù)中蘊藏的知識和價值不能得到有效釋放。首先分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和特性，針對大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)應用挑戰(zhàn)，提出元數(shù)據(jù)驅(qū)動的大數(shù)據(jù)服務平臺的體系結(jié)構，利用元數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化管理，并驅(qū)動合適粒度的數(shù)據(jù)服務，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)自服務平臺，推動數(shù)據(jù)共享和價值釋放。

關鍵詞 大數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)服務

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）206-0105-03

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等IT技術的快速發(fā)展，包括電力企業(yè)在內(nèi)的行業(yè)均產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)儲存也占據(jù)著大量的資源，依據(jù)相關數(shù)據(jù)限制，在未來的發(fā)展中其數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)上升趨勢，大數(shù)據(jù)時代屬于一場前所未有的革命。當前大數(shù)據(jù)主要應用在互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)商業(yè)領域，主要是開展客戶挖掘、購物行為預測，購物需求分析等。在信息時代下，工業(yè)化生產(chǎn)逐漸朝著智能化、柔性化的方向發(fā)展。不管是在生產(chǎn)設備，或者是感知設備均屬于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。依據(jù)相關資料顯示，制造行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)儲存量明顯高于其他行業(yè)。在2012年其數(shù)據(jù)儲存量已經(jīng)接近于2EB。隨著數(shù)據(jù)儲存量的增長，其管理難度、數(shù)據(jù)種類也在不斷變化，呈爆炸式增長趨勢，直接導致工業(yè)大數(shù)據(jù)爆發(fā)[ 1 ]。德國的4.0工業(yè)、美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的深入發(fā)展以及“中國制造2025”規(guī)劃，將促使智能化分析與物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)密切配合，以此對現(xiàn)存的生產(chǎn)方式、管理方式進行轉(zhuǎn)變[ 2 ]。德國4.0工業(yè)也提出過“智能工廠”“智能物流”等發(fā)展理念，在任何一種發(fā)現(xiàn)理念中，其數(shù)據(jù)屬于底層核心。工業(yè)4.0就是將多源異構的數(shù)據(jù)整合并支撐前端智能的過程。無疑，數(shù)據(jù)將會滲透到企業(yè)運營的整個生命周期，推動制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型，意味著工業(yè)大數(shù)據(jù)時代到來[ 3 ]。

結(jié)合相關資料，工業(yè)大數(shù)據(jù)本身具備采樣性、多樣性的排列順序，其數(shù)據(jù)還具備混雜性的特點[4]。工業(yè)數(shù)據(jù)主要分為密集數(shù)據(jù)、慢數(shù)據(jù)、快數(shù)據(jù)。通過深入分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)數(shù)據(jù)還具有多源性、廣泛性、動態(tài)性的特點，在工業(yè)數(shù)據(jù)的應用與管理上存在著較多的問題與挑戰(zhàn)。主要是因為工業(yè)數(shù)據(jù)涉及的部門較多，其涉及的領域也比較廣，在實際工作中面臨著數(shù)據(jù)安全、所有權、質(zhì)量、管理、控制等問題。加之當前我國對工業(yè)數(shù)據(jù)管理與控制上還未能形成統(tǒng)一的管理制度與管理固定，在實際的管理中“信息孤島”現(xiàn)象普遍存在。這就對工業(yè)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，如何進行合理管理，科學儲存，以此提升數(shù)據(jù)資源的利用率，成為當前工業(yè)行業(yè)改革的重點問題之一。

使用元數(shù)據(jù)，能夠?qū)I(yè)數(shù)據(jù)進行目錄化管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務，這類技術能夠彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集中中的缺陷，特別是數(shù)據(jù)集成不完善問題。從而能使工業(yè)大數(shù)據(jù)能得到更好的存儲和共享。

1 平臺體系架構

多源異構的數(shù)據(jù)就像一個個信息孤島，如何集成到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心并在統(tǒng)一管理下對外提供數(shù)據(jù)服務是研究的重點。為了打破數(shù)據(jù)壁壘，釋放數(shù)據(jù)價值，應用元數(shù)據(jù)管理技術建立元數(shù)據(jù)管理平臺，實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的采集、變更、刪除及檢索，并在元數(shù)據(jù)的驅(qū)動下實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載，結(jié)合數(shù)據(jù)標準管理、數(shù)據(jù)模型管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立電子化數(shù)據(jù)目錄，最終實現(xiàn)統(tǒng)一的對外數(shù)據(jù)服務。

數(shù)據(jù)中心將來源于設備狀態(tài)監(jiān)測、企業(yè)管理信息系統(tǒng)等不同來源、不同特性的數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的ETL過程存儲下來，并在此過程中實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的采集和稽核，建立電子化的數(shù)據(jù)目錄并存儲在元數(shù)據(jù)庫中，同時在服務平臺上建立適當粒度的數(shù)據(jù)服務。外部應用可以在元數(shù)據(jù)管理平臺中檢索元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)服務，并構成數(shù)據(jù)服務請求進而訪問數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)應用系統(tǒng)以自助式、自主式的方式獲得數(shù)據(jù)，真正意義上打破數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)自服務，釋放數(shù)據(jù)價值。

2 關鍵技術

2.1 元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)是一種結(jié)構化的信息，用于對某項信息資源進行描述、解釋、定位，使其易于提取和使用。工業(yè)大數(shù)據(jù)時代，如何從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識進行分析成為難題。為此通過元數(shù)據(jù)管理高效支撐海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的快速識別定位、高效有序管理和智能便捷應用，使決策者知曉數(shù)據(jù)資產(chǎn)概況，管理者知曉數(shù)據(jù)資產(chǎn)的健康運行狀況，使用者知曉數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來龍去脈。

元數(shù)據(jù)包括業(yè)務元數(shù)據(jù)、技術元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)管理以業(yè)務模型為切入點，以數(shù)據(jù)模型（特指基于業(yè)務原始數(shù)據(jù)且未進行邏輯加工處理的模型）為中心，制定業(yè)務模型和數(shù)據(jù)模型標準，管理數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)應用、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)視圖等對象元數(shù)據(jù)信息，監(jiān)控標準的執(zhí)行情況。

元數(shù)據(jù)管理包含元數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)維護、元數(shù)據(jù)發(fā)布、血緣分析、影響度分析、表關聯(lián)度分析、元數(shù)據(jù)稽核等功能。通過自動采集ETL轉(zhuǎn)換過程，對結(jié)構化、非結(jié)構化的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理，進而支撐上層數(shù)據(jù)服務。

2.2 數(shù)據(jù)標準管理

數(shù)據(jù)標準管理要符合企業(yè)數(shù)據(jù)標準管理的相關辦法，落實數(shù)據(jù)標準管理相關人員的職責，固化數(shù)據(jù)標準管理的流程規(guī)范。

數(shù)據(jù)標準管理通過采集抽取元數(shù)據(jù)，建立標準數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)映射，并對關鍵元數(shù)據(jù)進行篩選，按照業(yè)務、地域、系統(tǒng)3個維度進行劃分形成數(shù)據(jù)目錄，數(shù)據(jù)目錄支持按維度下鉆瀏覽，同時支持數(shù)據(jù)標準對數(shù)據(jù)地圖進行探索；數(shù)據(jù)標準管理支持數(shù)據(jù)分布智能查詢、數(shù)據(jù)分布瀏覽功能?？筛鶕?jù)元數(shù)據(jù)信息及專業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務經(jīng)驗，將具有詞典意義的單詞定義為標準單詞，也可將多個單詞組合成業(yè)務術語或技術用語。

2.3 數(shù)據(jù)模型管理

數(shù)據(jù)模型管理是對企業(yè)概念模型、邏輯模型和物理模型進行統(tǒng)一管理，覆蓋模型的設計、發(fā)布和應用等各階段。數(shù)據(jù)模型管理將企業(yè)模型管理規(guī)范、模型與數(shù)據(jù)庫映射管理導入數(shù)據(jù)模型管理組件中，并提供模型信息維護、版本管理、業(yè)務模型與物理模型映射等功能。數(shù)據(jù)模型管理也提供模型的可視化展現(xiàn)、在設計期、開發(fā)期、運行期的模型分析比對、模型的分發(fā)功能，進行模型的全生命周期管理。

2.4 數(shù)據(jù)服務總線

數(shù)據(jù)服務總線建立基于元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型的對外數(shù)據(jù)服務，采用基于數(shù)據(jù)模型的可視化配置的方式，節(jié)省繁復的接口腳本編寫過程，提高數(shù)據(jù)服務的效率。

數(shù)據(jù)服務總線提供的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務目錄，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)生、位置、責任單位、共享范圍、更新維護方式、服務方式等方面的信息進行全面描述，為企業(yè)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源全景地圖，明確信息資源有什么，在哪里，誰負責，做到“信息清、資源清”。

通過數(shù)據(jù)服務標準化開放訪問，幫助數(shù)據(jù)中心和應用中心實現(xiàn)應用和數(shù)據(jù)分離，提高應用開發(fā)效率和生產(chǎn)效率。訪問接口支持Web？Service、Http/ Rest、FTP等，并提供統(tǒng)一的服務封裝能力，將對外共享的數(shù)據(jù)按照一定粒度封裝為獨立的服務實體，盡可能屏蔽內(nèi)部的細節(jié)，只提供標準化的交互接口，保證了數(shù)據(jù)的安全性和數(shù)據(jù)交換的標準化。

3 應用實踐

中國南方電網(wǎng)有限責任公司調(diào)峰調(diào)頻發(fā)電公司成立于2006年7月，隸屬于中國南方電網(wǎng)有限責任公司。公司主要負責南方電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的調(diào)峰、調(diào)頻電廠的運營、維護、管理和建設工作。其工作目的是為南方電網(wǎng)提供優(yōu)質(zhì)運行服務，確保南方電網(wǎng)的安全性、經(jīng)濟性。目前，公司的已投運機組容量642萬kW，在建機組容量158萬kW，前期開發(fā)項目容量660萬kW。公司的管轄范圍主要包括：調(diào)峰、調(diào)頻、調(diào)相、事故備用等，是確保電網(wǎng)安全運行的關鍵環(huán)節(jié)，直接帶動了當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展。

當前調(diào)峰調(diào)頻發(fā)電公司正在開展圍繞發(fā)電設備狀態(tài)監(jiān)測的狀態(tài)監(jiān)測中心研究與建設工作。其軟件環(huán)境分為數(shù)據(jù)中心和應用中心兩大部分。數(shù)據(jù)中心集中存儲設備準實時數(shù)據(jù)和管理業(yè)務的結(jié)構化數(shù)據(jù)，分為采集層、存儲層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)服務層。應用中心以輕量化應用的思路，遵循OSGi技術規(guī)范，支持PC端、移動端的組件化應用。

通過應用元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)服務平臺，狀態(tài)監(jiān)測中心的數(shù)據(jù)中心已具備各類準實時的設備監(jiān)測數(shù)據(jù)和結(jié)構化的業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集、存儲、綜合管理、分析和數(shù)據(jù)服務等功能，初步實現(xiàn)應用和數(shù)據(jù)的解耦，為設備實時管理、企業(yè)實時管控和科學決策提供支持。

4 結(jié)論

隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級爆發(fā)式增長，企業(yè)信息化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化驅(qū)動的迫切需求，如何應對大數(shù)據(jù)時代，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識并驅(qū)動企業(yè)發(fā)展，成為當前的熱點問題。提出元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)服務平臺，適合大數(shù)據(jù)的存儲分析應用需求，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)自服務、推動企業(yè)數(shù)據(jù)化運營的可行路線。在未來的工作中，要考慮如何將數(shù)據(jù)服務平臺支撐的應用效果反饋到平臺中，實現(xiàn)閉環(huán)的數(shù)據(jù)服務體系，對設備監(jiān)測和企業(yè)管理進行控制優(yōu)化。

參考文獻

[1]GE智能平臺.工業(yè)大數(shù)據(jù)云利用大數(shù)據(jù)集推動創(chuàng)新、競爭和增長[J].自動化博覽，2012（12）：40-42.

[2]羅平.淺談工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)方式[J].商，2015（29）：210-2l1.

[3]馬蕾.何為工業(yè)大數(shù)據(jù)[J].經(jīng)營者（汽車商業(yè)評論），2015（7）：105-108.

[4]劉強，秦泗釗.過程工業(yè)大數(shù)據(jù)建模研究展望[J].自動化學報，2016（2）：161-171.

[5]王淑芬.基于大數(shù)據(jù)的制造運行監(jiān)測與分析平臺研究[D].廣州：廣東工業(yè)大學，2014.