油田企业高性能数据库云平台建设探索

油田企业高性能数据库云平台建设探索

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1、油田企业高性能数据库云平台建设探索摘要云计算技术是当今新技术领域的热点,也是未来企业信息化发展的大趋势。中石油青海油田分公司为了适应集团公司“十二五”发展的需要,充分利用新技术,新方法,帮助推进公司管理现代化,增强公司核心竞争力。本文探讨了面向油田企业核心数据资产建设高性能数据库云计算平台(以下简称数据库云平台)的现实需求和必要性。同时,笔者基于云计算技术、云架构及建设方法研究,提出了一套可以落地的参考架构。通过本文的阐述,其他油田企业可以根据自身的需求和情况进一步细化,从而快速构建适合自身特点的数据库云计算平台。关键词云计

2、算,油田数据资产,数据库云平台,高性能建设背景11青海油田是我国最早开发的油田之一,是青海、西藏两省区重要的产油、供油基地。近年来,随着油田公司管理的进步及技术的不断发展,精细化生产管理,提升生产效率,提高效益,安全生产,绿色低碳,成为指导实际工作的目标。作为生产单位,油田总部及下属厂站的生产设计、建设、运维及管理的要求也不断提升。比如,近年来,厂站已经由传统的人工作业型单位,逐渐向自动化,智能化,联网化不断迈进,与此同时,总部及厂站客户的诸多困扰也随之而来,如系统各自拥有独立的硬件设备和软件,造成资源浪费,使用效率低下及管

3、理困难。更进一步,由此带来的信息孤岛现象,系统数据共享困难,大量数据无法综合分析,对于总部与厂站各部门协同工作,实现管理系统与控制一体化造成了很大障碍,这必将对厂站实现其管理和效益目标造成影响。而作为总部,随着管理层对油田公司及各级单位业务掌控能力,管理能力要求的不断提升,对以往只管人事组织,不管生产细节,只管总量提升,不重效率提升的传统管理模式提出了新的要求。以上各项业务层面的需求,反映到信息化层面所对应的课题就是怎样对油田公司及下级生产单位的核心数据资产进行统一收集、统一管理管理、维护和深化综合利用。从外部同业情况来看,

4、随着“数字油田”等新的石化行业信息化理念被普遍接受,很多大型石油石化企业已经发展到了一切决策由信息系统先说话的地步,全面数字化已经成为各石油石化企业的重要战略举措之一。综上所述,云计算平台作为解决上述问题挑战,实现未来油田竞争力全面提升的重要实现手段,已经成为大家的共识,云计算作为目前IT界最为热门的技术,以其超大规模、虚拟化、高可靠性、高通用性、按需服务、费用低廉的优势与特性为油田企业的IT基础设施建设提供了全新的思路。11由于企业的数据信息集中在“云”中,以数据整合为核心的数据云计算平台,是兼顾了实施速度,技术难度和价值

5、体现的平衡选择,可以帮助青海油田迅速找到建设“抓手”,帮助青海油田满足“数据到信息,信息到知识,知识到智慧”的全面提升,实现速赢。建设目标与需求分析根据青海油田的需求情况,高性能云计算数据库平台建设主要实现以下业务目标:1.实现油田生产及主要管理系统数据整合,提高整体硬件利用率,实现统一管理,消除信息孤岛,实现数据共享,提升精细化管理,协同工作水平,为提升采收率等业务目标服务。2.消除或降低各种IT系统硬件和软件故障对业务应用运行的影响,提高生产系统的用户体验和满意度。3.满足公司IT建设的长远目标,提升IT系统在不断变化的

6、业务需求面前的适应能力和快速任务构建能力,为数字化,智能化油田的建设打下坚实的技术基础。据笔者所知,目前国际和国内的大多数石油企业都在筹划涉及自己的数据中心和云计算中心,以提高企业应对市场变化的竞争力,使企业具备敏捷的市场洞察力和适应能力。11基于上述业务目标,笔者通过研究认为高性能数据库云平台的需求具体表现在以下几点:高效的数据整合、处理能力及强大的存储能力;安全可靠的运行环境;便捷的维护管理;同时兼顾绿色节约建设理念,下面分别予以阐述。1.高效的数据处理和数据库整合能力目前油田生产管理,后台管理财务等系统应用中对数据的访

7、问存在不同的访问特点,既有不间断地数据采集业务,也有由用户发起的基于生产数据的大量计算分析汇总业务。而在传统三层架构或单纯服务器集群架构下,服务器的CPU即使满足计算要求,即使采用最好的服务器搭配最好的存储阵列,在大数据量的应用下,数据的读取、响应性能也很难得到提升,进行数据处理时,SAN光纤通道带宽等限制由于存储磁盘带宽限制或者存储网络端口限制,无法提供足够的输入输出带宽吞吐量或传输速率,存储到服务器主机的瓶颈问题凸显,最终导致计算分析结果响应时间非常慢。数据库平台的数据处理效率提升需要利用软硬件相结合,主机、存储以及存储

8、网络相结合的一体化云计算解决方案,能够有效突破传统架构下的吞吐量及传输瓶颈,针对不同业务系统的数据处理要求,满足系统性能要求。2.弹性的扩展能力11目前的生产,管理应用数据库中,任何局部的改动,都将影响所有应用,显然这种牵一发而动全身的系统架构对于系统的运维管理和扩展性都有着非常不利的影响

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