現代社会の運営の柱の 1 つとして、送電網システムは、あらゆる階層および数千の世帯に電気エネルギーの基本的なサポートを提供しています。家庭から企業、病院から学校、交通機関から通信まで、電力網はあらゆる場所で使用されています。近年、UHV変換所は中国国家電力網公司の主要建設プロジェクトとなっており、「第14次5カ年計画」期間中、中国国家電力網公司は「24ACおよび14AC」のUHVプロジェクトの建設を計画している。 DC」は、3万キロメートル以上の回線、3億4,000万kVAの変換および変換容量を含み、総投資額は3,800億元です。
国営電力網の2024年の作業会議では、デジタルかつインテリジェントで強力な電力網の建設を引き続き増やすことが提案された。デジタルおよびインテリジェントな強力な電力網は、デジタルおよびインテリジェント技術を電力網の生産、運用、管理の運用プロセスに深く統合した新しい電力網の形式です。デジタル インテリジェンスの発展により、State Grid によるデータの使用に対する要件がさらに高まっています。クラウドおよびステーション側の時系列データベース プラットフォームの構築を通じて、時系列データの使用効率を効果的に向上させ、使用コストを大幅に削減でき、ステート グリッドのデジタル インテリジェンス構築に強固なデータ基盤の保証を提供できます。
プロジェクトの背景
デジタル変換ステーション プロジェクトは、国営電力網のデジタル インテリジェンスの重要なプロジェクトです。各 UHV コンバータ ステーションには、数千の大規模および中規模のインテリジェント デバイスがあり、数十万の測定ポイントからのミリ秒レベルの精度のデータを処理し、毎日数億行の時系列データ セットを生成します。
このような大量の時系列データの書き込み、クエリ、分析管理のニーズに直面して、以前サイトで使用されていた CeresDB、InfluxDB、または InfluxDB に基づいて自社開発された時系列データベース製品では、もはやニーズを満たすことができません。同時に、State Grid は各ステーションのデータ アイランドを解消し、クラウド ステーションの両端でデータ統合を実現する必要があります。
広範な調査と製品性能テストを経て、State Grid は最終的に、Greptime Technology の「GreptimeDB Time Series Database Enterprise Edition」製品をデジタル コンバータ ステーション プロジェクトの「ステーション + クラウド時系列データ管理プラットフォーム」として使用することを選択し、デジタル コンバータを実現しました。ステーション間時系列データとミリ秒レベルの高精度データ処理応答の効率的な統合と利用により、ステート グリッドのデジタル インテリジェンス構築に高品質のデータ基盤が提供されます。
プロジェクトの課題
ステートグリッドのデジタル構築の加速とデジタルアプリケーションの急速な普及に伴い、基礎となる時系列データの品質と応答速度に対する要件はますます高くなっています。データ使用に関する問題は増え続けています。
1. 時系列データアイランド
各ステーションの建設時間と建設インテグレーターの選択の違いにより、異なるステーションの最終的な時系列データベースとデータ アーキテクチャに一貫性がなく、高品質で標準化された時系列データを取得することが困難になり、高度なアプリケーションや人工知能に影響を与えます。ステーションとクラウドの大規模なサービスの実装により、サイト側のデータ アイランドが形成されました。
2. 非効率的なデータ使用
大量の時系列データへの応答が遅い
大規模なセンサーの導入により、各ステーションが毎日処理する必要がある時系列データの量は数億行に達し、大量の時系列データの書き込み、クエリ、分析の能力が低下し、応答時間が長くなります。どんどん遅くなる。
時系列データのコンピューティング能力が弱く、研究開発への多額の投資がある
アプリケーション側が時系列データとデータ コンピューティング機能の互換性に対してより高い要件を提示すると、State Grid はニーズの一部を満たすために膨大な研究開発リソースを投資する必要があります。
3. データ使用料が高い
データの量がますます大きくなるにつれて、データのアップロードとクラウド コンピューティングのリソースのコストも急激に増加します。
ソリューションとアーキテクチャ
製品アーキテクチャ
データベースアーキテクチャ図
ビジネスアーキテクチャ図
State Grid デジタル変換局データベースの中核となるデータベース製品として、GreptimeDB は、変換局内の機器の時系列データの保存、クエリ、計算、管理を担当し、各局のデータ アーキテクチャを統合します。大量の時系列データの正確な処理応答により、State Grid のデジタル アプリケーションのデータ基盤が保証されます。
プロジェクトの成果
1. データサイロを打破する
GreptimeDB は、クラウドとステーションのデータ形式とモデルを統一し、ステーション側のデータと数十のデジタル変換ステーションのクラウド データの効率的な統合と連携を実現します。
2. 大量データに対するミリ秒レベルの高精度処理レスポンスを実現
GreptimeDB は、毎日サイト上の数億行の時系列データのリアルタイム書き込み、クエリ、分析をミリ秒精度で簡単に実現でき、デジタル ツイン、インテリジェントな運用とメンテナンス、人工知能などのアプリケーションに信頼性の高い基本データ保証を提供します。知能。
3. データ使用コストの削減
GreptimeDB は、30 倍を超えるデータ可逆圧縮機能、エンドクラウド データ同型性およびエッジ コンピューティング機能をサポートし、データ ストレージ コスト、クラウド コンピューティング リソースのオーバーヘッド、およびデータ アップロード トラフィック コストを大幅に削減します。
オープンソース プロジェクトとして、GreptimeDB は時系列データベース、Rust 言語などに興味のある学生が貢献やディスカッションに参加することを歓迎します。初めてプロジェクトに参加する学生の場合は、「良好な最初の号」タグが付いた号から始めることをお勧めします。オープンソース コミュニティでお会いできることを楽しみにしています。今すぐ GitHub でスターを付けてください: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb WeChat で GreptimeDB を検索し、公式アカウントをフォローして、より多くの技術情報や利点を見逃さないようにしてください~
グレプタイムについて
Greptime Greptime は、モノのインターネット (スマート エネルギー、スマート カーなど) や大量の時系列データを生成する可観測性などの分野に、リアルタイムで効率的なデータ ストレージと分析サービスを提供することに重点を置き、顧客のマイニングを支援します。データの深い価値。現在、主な製品は次の 3 つです。
GreptimeDB は、Rust 言語で書かれたオープンソースの時系列データベースであり、クラウド ネイティブ、無制限の水平拡張、高性能、統合分析などの特徴を備えており、企業が時系列データをリアルタイムで読み取り、書き込み、処理、分析するのに役立ちます。長期保管のコストを削減します。より多くの機能とカスタマイズされたサービスをサポートする GreptimDB Enterprise Edition を提供しています。必要に応じて、アシスタントにお問い合わせください: 15310923206 (WeChat と同じ)
GreptimeCloud は、オープンソースの時系列データベース GreptimeDB をベースとしたフルマネージドのサービスとしてのクラウド データベース (DBaaS) ソリューションであり、可観測性、モノのインターネット、金融およびその他の分野のアプリケーションを効率的にサポートできます。ユーザーは、組み込みの監視可能なソリューション GreptimeAI を通じて、LLM アプリケーションのコスト、パフォーマンス、トラフィック、セキュリティを包括的に理解できます。
自動車とクラウドの統合ソリューションは、自動車会社の実際のビジネス シナリオに深く入り込み、企業の車両データが急激に増加した後の実際のビジネスの問題点を解決する、自動車とクラウドの協調データ ソリューションです。マルチモーダル車載データベースとクラウドベースの GreptimeDB Enterprise Edition を組み合わせることで、自動車会社はトラフィック、コンピューティング、ストレージのコストを大幅に削減し、データのリアルタイム性とビジネス洞察機能を向上させることができます。
オープンソース プロジェクトとして、GreptimeDB は時系列データベース、Rust 言語などに興味のある学生が貢献やディスカッションに参加することを歓迎します。初めてプロジェクトに参加する学生の場合は、「良好な最初の号」タグが付いた号から始めることをお勧めします。オープンソース コミュニティでお会いできることを楽しみにしています。
公式ウェブサイト: https://greptime.cn/ GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedbドキュメント: https://docs.greptime.cn/ Twitter: https://twitter.com/Greptime Slack: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb : //www.greptime.com/slack LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime
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