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摘 要
在信息时代快速发展背景下，实现信息共享，避免企业内信息孤岛现象显得非常重要。本文从智能电网需求的角度考虑，分析了云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术，希望以此为电力事业的发展提供一些具有价值的参考建议。
【关键词】云计算；数据中心；基础架构；关键技术
电力数据中心基础架构的构建离不开云计算技术的支持，然而从实际工作角度来看，现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。所以，本文对“云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术”进行研究价值作用显著。
1 基于云计算的电力数据中心基础架构层次及问题分析
1.1 基于云计算的电力数据中心基础架构层次分析
由于现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。因此，有必要构建基于云计算的电力数据中心基础架构。从目前的研究来看，在构建面向智能电网的全新电力数据中心过程中，主要利用了云计算技术来改进现有的电力数据。总结起来，基于云计算的电力数据中心基础架构层次包括：
（1）基础设施层。采取了虚拟机监视器或者虚拟化平台，使服务器、存储设备以及网络设备等实现虚拟化。
（2）管理层。将虚拟机作为单位，实现统一化的自动化管理，例如：负载管理、资源监控以及安全管理等。采取此种管理方法，能够使资源的利用率得到有效提升，同时还能够管理维护工作人员的管理工作负荷减轻，从而实现将维护工作側重在虚拟机和业务系统上，进一步使数据中心的管理及维护得到有效强化。
（3）平台层。可将虚拟机作为单位，对Web服务器集群进行构建，同时对数据库服务器集群以及应用服务器集群加以构建，以此将其视为数据中心的运行环境。并利用云计算的分布式稳健系统以及分布式数据库管理系统，使智能电网海量数据的大规模存储得到有效实现。
此外，在对目前具备的企业服务总线加以应用的条件下，还能够使营销管理、安全生产以及状态监测等智能电网业务系统的数据共享以及应用集成得到有效实现。
1.2 基于云计算的电力数据中心基础架构问题分析
从现状来看，我国电力企业数据中心涵盖的功能为：其一，数据获取；其二，数据存储与管理；其三，数据访问。数据获取层以转换、提取或者加载的方式对来自安全生产、物资管理的数据加以提取，进而将这些数据转换成规范且没有冗余的数据。数据存储层以及管理层，则负责数据在仓库中的存储，并使数据编码及元数据管理得到有效实现。但是，从实际工作角度来看，现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。
2 关键技术分析
在上述分析过程中，对基于云计算的电力数据中心基础架构有了一定了解。而从实际角度来看，将云计算技术应用在电力数据中心当中，还有待解决诸多问题。问题的解决便离不开相关技术的应用，下面重点论述Hadoop的技术架构及平台建设。
2.1 Hadoop技术架构
对于电力数据中心云计算机平台来说，属于一个面向智能电网业务应用的私有云。以Google的商用型云计算技术为例，便运用到各自企业的搜索引擎当中，但是不能在电力数据中心云计算平台直接应用。而对于以Hadoop技术为基础的开源云计算框架来说，核心主要涵盖了：其一，Hadoop分布式文件系统；其二，分布式数据处理；其三，分布式结构化数据表。核心成分的合理应用，能够使电力数据中心的需求得到有效保障，确保数据的实用性及可靠性等。
2.2 Hadoop分布式文件系统分析
Hadoop分布式文件系统具备完善的冗余备份以及故障恢复机制，可在一些普通硬件上部署，可以对智能电网海量数据安全可靠地加以存储。此外，能够对负载均衡策略给予支持，确保其可伸缩性。如果某一个节点的空闲空间降低至一定的程度，会以自动的方式把数据迁移至别的节点。基于此情况下，如果负载增大，那么自身能力便能够提升，进而达到适应负载的目的。
2.3 分布式数据处理与结构化数据表分析
对于分布式数据处理以及结构化数据表来说，能够对结构化存储给予足够的支持，在底层分布式编程屏蔽之后，能够使开发难度减弱，进而使智能电网大量的数据集高吞吐量访问得到有效保障。整体而言，Hadoop技术能够为谷歌云计算平台的开源得到有效实现，且该技术目前作为海量数据存储以及处理平台的基本技术，在中国移动以及雅虎等企业得到应用。对于其中的开源化来说，能够为智能电网业务应用的研究及开发提供便利，进而使自主知识产权得到有效保障。此外，还有必要构建以Hadoop为基础的电力数据中心云计算平台，以此使智能电网对电力数据中心的高需求得到有效满足。在平台建设过程中，可使用主从架构，基于电力数据中心虚拟化服务器集群当中选取1个服务器作为主节点，而其他节点则作为从节点。在电力数据中海量数据的并行编程模型以及计算框架处理方面，使用MapReduce。为了使网络宽带问题得到有效避免，可以把计算节点TaskTracker和存储节点DataNode在同一个服务器上部署。
3 结语
综上所述，为了使企业内部的信息孤岛得到有效排除，信息共享得到有效实现，有必要注重基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术的应用。在实际构建过程中，需了解现有电力数据中心的不足，进而明确电力企业云计算数据中心的基础架构内容，并注重Hadoop技术在其中的应用。此外，还有必要掌握现有电力数据中心向云计算迁移的策略。相信从以上方面加以完善，云计算的电力数据中心基础架构功能作用将能够有效发挥出来，进一步将有效促进电力事业的良性发展。
参考文献
[1]李雅西，沈亮，胡威.电力数据中心高可用性架构关键技术研究[J].电力信息与通信技术，2014（12）：15-19.
[2]孙崧.云计算平台在未来海面电力系统中的应用[J].舰船科学技术，2015（04）：152-156.
[3]邓洁，王松.海洋电力数据的云计算架构关键技术研究[J].舰船科学技术，2016（12）：79-81.
作者简介
史继峰（1979-），男，山东省菏泽市人。软件工程硕士学位。现为南昌职业学院助教。研究方向为计算机及其应用。
龚胜东（1980-），男，江西省吉安市人。大学本科学历。现为南昌职业学院讲师。研究方向为数据库系统。
作者单位
南昌职业学院 江西省南昌市 330500
在信息时代快速发展背景下，实现信息共享，避免企业内信息孤岛现象显得非常重要。本文从智能电网需求的角度考虑，分析了云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术，希望以此为电力事业的发展提供一些具有价值的参考建议。
【关键词】云计算；数据中心；基础架构；关键技术
电力数据中心基础架构的构建离不开云计算技术的支持，然而从实际工作角度来看，现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。所以，本文对“云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术”进行研究价值作用显著。
1 基于云计算的电力数据中心基础架构层次及问题分析
1.1 基于云计算的电力数据中心基础架构层次分析
由于现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。因此，有必要构建基于云计算的电力数据中心基础架构。从目前的研究来看，在构建面向智能电网的全新电力数据中心过程中，主要利用了云计算技术来改进现有的电力数据。总结起来，基于云计算的电力数据中心基础架构层次包括：
（1）基础设施层。采取了虚拟机监视器或者虚拟化平台，使服务器、存储设备以及网络设备等实现虚拟化。
（2）管理层。将虚拟机作为单位，实现统一化的自动化管理，例如：负载管理、资源监控以及安全管理等。采取此种管理方法，能够使资源的利用率得到有效提升，同时还能够管理维护工作人员的管理工作负荷减轻，从而实现将维护工作側重在虚拟机和业务系统上，进一步使数据中心的管理及维护得到有效强化。
（3）平台层。可将虚拟机作为单位，对Web服务器集群进行构建，同时对数据库服务器集群以及应用服务器集群加以构建，以此将其视为数据中心的运行环境。并利用云计算的分布式稳健系统以及分布式数据库管理系统，使智能电网海量数据的大规模存储得到有效实现。
此外，在对目前具备的企业服务总线加以应用的条件下，还能够使营销管理、安全生产以及状态监测等智能电网业务系统的数据共享以及应用集成得到有效实现。
1.2 基于云计算的电力数据中心基础架构问题分析
从现状来看，我国电力企业数据中心涵盖的功能为：其一，数据获取；其二，数据存储与管理；其三，数据访问。数据获取层以转换、提取或者加载的方式对来自安全生产、物资管理的数据加以提取，进而将这些数据转换成规范且没有冗余的数据。数据存储层以及管理层，则负责数据在仓库中的存储，并使数据编码及元数据管理得到有效实现。但是，从实际工作角度来看，现状下的电力数据中心很难满足未来智能电网对海量全景信息的存储以及共享处理。
2 关键技术分析
在上述分析过程中，对基于云计算的电力数据中心基础架构有了一定了解。而从实际角度来看，将云计算技术应用在电力数据中心当中，还有待解决诸多问题。问题的解决便离不开相关技术的应用，下面重点论述Hadoop的技术架构及平台建设。
2.1 Hadoop技术架构
对于电力数据中心云计算机平台来说，属于一个面向智能电网业务应用的私有云。以Google的商用型云计算技术为例，便运用到各自企业的搜索引擎当中，但是不能在电力数据中心云计算平台直接应用。而对于以Hadoop技术为基础的开源云计算框架来说，核心主要涵盖了：其一，Hadoop分布式文件系统；其二，分布式数据处理；其三，分布式结构化数据表。核心成分的合理应用，能够使电力数据中心的需求得到有效保障，确保数据的实用性及可靠性等。
2.2 Hadoop分布式文件系统分析
Hadoop分布式文件系统具备完善的冗余备份以及故障恢复机制，可在一些普通硬件上部署，可以对智能电网海量数据安全可靠地加以存储。此外，能够对负载均衡策略给予支持，确保其可伸缩性。如果某一个节点的空闲空间降低至一定的程度，会以自动的方式把数据迁移至别的节点。基于此情况下，如果负载增大，那么自身能力便能够提升，进而达到适应负载的目的。
2.3 分布式数据处理与结构化数据表分析
对于分布式数据处理以及结构化数据表来说，能够对结构化存储给予足够的支持，在底层分布式编程屏蔽之后，能够使开发难度减弱，进而使智能电网大量的数据集高吞吐量访问得到有效保障。整体而言，Hadoop技术能够为谷歌云计算平台的开源得到有效实现，且该技术目前作为海量数据存储以及处理平台的基本技术，在中国移动以及雅虎等企业得到应用。对于其中的开源化来说，能够为智能电网业务应用的研究及开发提供便利，进而使自主知识产权得到有效保障。此外，还有必要构建以Hadoop为基础的电力数据中心云计算平台，以此使智能电网对电力数据中心的高需求得到有效满足。在平台建设过程中，可使用主从架构，基于电力数据中心虚拟化服务器集群当中选取1个服务器作为主节点，而其他节点则作为从节点。在电力数据中海量数据的并行编程模型以及计算框架处理方面，使用MapReduce。为了使网络宽带问题得到有效避免，可以把计算节点TaskTracker和存储节点DataNode在同一个服务器上部署。
3 结语
综上所述，为了使企业内部的信息孤岛得到有效排除，信息共享得到有效实现，有必要注重基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术的应用。在实际构建过程中，需了解现有电力数据中心的不足，进而明确电力企业云计算数据中心的基础架构内容，并注重Hadoop技术在其中的应用。此外，还有必要掌握现有电力数据中心向云计算迁移的策略。相信从以上方面加以完善，云计算的电力数据中心基础架构功能作用将能够有效发挥出来，进一步将有效促进电力事业的良性发展。
参考文献
[1]李雅西，沈亮，胡威.电力数据中心高可用性架构关键技术研究[J].电力信息与通信技术，2014（12）：15-19.
[2]孙崧.云计算平台在未来海面电力系统中的应用[J].舰船科学技术，2015（04）：152-156.
[3]邓洁，王松.海洋电力数据的云计算架构关键技术研究[J].舰船科学技术，2016（12）：79-81.
作者简介
史继峰（1979-），男，山东省菏泽市人。软件工程硕士学位。现为南昌职业学院助教。研究方向为计算机及其应用。
龚胜东（1980-），男，江西省吉安市人。大学本科学历。现为南昌职业学院讲师。研究方向为数据库系统。
作者单位
南昌职业学院 江西省南昌市 330500