需求與挑戰
為了解決傳統油田產(chǎn)油效率低，開(kāi)采難度加大，成本較高，投入與產(chǎn)出失衡的問(wèn)題。越來(lái)越多的油田啟動(dòng)智能化項目建設，進(jìn)行智能化升級。隨著(zhù)越來(lái)越多的智能設備應用到了油田上，對于數據在處理量和處理速度上提出了更高的要求。
方案介紹
利用業(yè)界先進(jìn)的大數據技術(shù)，實(shí)現從數據接入、數據存儲、數據計算、數據服務(wù)等一站式數據管理。同時(shí)通過(guò)大數據技術(shù)的分布式存儲、并行計算等技術(shù)及時(shí)處理海量的數據。為智慧油田建設提供數據支撐。
平臺部署在云端，數據源整合結構化數據、非結構化數據以及半結構化數據，涵蓋廣泛的數據源。數據采集包括批量采集、實(shí)時(shí)采集和IoT采集。
存儲引擎部分結合實(shí)際應用管理存儲各種類(lèi)型大數據；計算引擎提供高速計算能力，包括：離線(xiàn)計算、內存計算、流計算和查詢(xún)計算；資源調度平臺提供統一的資源管理與調度。
數據服務(wù)可根據不同的業(yè)務(wù)需求提供數據集服務(wù)、API服務(wù)、BI數據服務(wù)和AI數據服務(wù)。
實(shí)現效果
通過(guò)引入先進(jìn)的大數據技術(shù)，油田可獲得以下實(shí)際效果：
數據存儲：
- 通過(guò)大數據技術(shù)的分布式存儲，可以將數據分散存儲到集群的不同節點(diǎn)上，解決了海量數據的存儲問(wèn)題。同時(shí)利用大數據的副本機制，保證了數據存儲的安全性和完整性。
并行計算：
- 利用大數據技術(shù)的并行計算技術(shù)，提升大數據量的計算問(wèn)題，解決了因計算能力問(wèn)題導致的系統卡頓問(wèn)題。
實(shí)時(shí)計算：
- 利用大數據技術(shù)流式計算技術(shù)，可在數據產(chǎn)生后立即計算，從而提升系統的實(shí)時(shí)性和響應速度。
數據共享：
- 數據經(jīng)過(guò)統一處理、統一共享，隔離應用端直接訪(fǎng)問(wèn)數據，既減輕了應用端的工作量又保證了數據的安全性，同時(shí)減輕了后期的運維工作量。