大数据时代对传统数据中心的影响及思考

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1、新观察NewObservation大数据时代对传统数据中心的影响及思考□解林超石佳王仲锋纪德良浙江电力电子技术公司【摘要】数据中心作为数据的集散中心和商务智能分析展现平台，在大数据时代面临着新的机遇和挑战。本文介绍了大数据的特征，探讨了大数据对传统数据中心的影响，并从大数据基础架构、大数据分析应用及数据中心职能转变等几个方面论述传统数据中心如何适应大数据时代，为大数据时代下数据中心的发展提供一些思路。【关键词】大数据数据中心海量价值智能电网在发电、输电、变电、配电和用电各个环节据对传统数据中心提出了新的挑战。产生了海量的数据，电网数据类型复杂，并且数据体量已2.1非结构化数据的重要性越来

2、越大极具规模，传统数据中心已无法满足海量复杂数据的处传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、理和分析要求。目前，电力企业数据中心已初步完成了结移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数构化数据库、实时数据库、非结构化数据库、地理信息数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈据库的建设，但是各数据库分别独立部署，数据共享和关现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通联性不高，传统数据中心平台难以快速处理海量复杂数过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位据、无法满足大数据时代下的数据挖掘需求，无法支撑不置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始

3、使用这同类型数据的关联分析应用。因此，电力企业需要积极思些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重要性考传统数据中心需要如何应对大数据的挑战将会越来越大。。一、大数据的特征2.2数据的时效性要求越来越高目前大数据（BigData）在业界尚无形成统一的定义，传统数据中心的数据更新周期基本为日、周、月，辅以引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和少量的实时数据更新，商务智能也基本以日、周、月、季度生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一和年为时间维度的静态数据分析。大数据时代，对数据的定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管处理速度和数据的时效性提出了更高要

4、求，而当今社会日理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大益加剧的商业竞争让每个企业都希望能通过实时分析报数据的特征却是明确和公认的表和结果数据来随时掌握企业运营状况，并迅速作出决策。数据体量巨大（Volume）。企业的各种终端设备和传和判断。以电力电量平衡测算为例，需要实时采集电网数感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态据、实时分析、实时计算，快速测算结果，并反馈至电力调。数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据度部门进行有序用电执行预案的实时决策，如果相关数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信获取不及时则会大大影响调度部门对有序用

5、电的分析和息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。二、大数据对传统数据中心的影响目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数

6、据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数决策。2.3大数据改变数据分析模式传统数据分析以结构化数据分析为主，业务分析更是以被动式信息接受为主。大数据时代下，随着数据的累积和增加，可做的分析和对比也越来越多。通过对大量的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势；通过结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的融合关联分析，实现文本分析、数据挖掘、图形分析、空间分析等数据分析模式，为决策者提供不同角度不同形式的分析判断依据。2.4大数据影响信息基础架构目前电力企业数据中心主要以Unix为代表的操作系Oracle关系型数据库

7、为代表的企统服务器硬件平台、以业级数据存储平台和以BW（数据仓库，BusinessWare-house）、BO（业务对象，BusinessObject）为代表的企业级商务智能分析平台组成。随着智能电网的发展，半结构化和38新观察NewObservation非结构化数据呈现出快速增长的势头，大量部署的传感提升数据分析和挖掘能力。器、监视器、智能交互终端等设备都可以成为数据来源，3.3利用大数据分析创造价值并且其数据量大大超过了结构化数