智慧油田大数据
需求与挑战
为相识决传统油田产油效率低，开采难度加大，成本较高，投入与产出失衡的问题。越来越多的油田启动智能化项目建设，举行智能化升级。随着越来越多的智能装备应用到了油田上，对于数据在处置赏罚量和处置赏罚速率上提出了更高的要求。
方案先容
使用业界先进的大数据手艺，实现从数据接入、数据存储、数据盘算、数据服务等一站式数据治理。同时通过大数据手艺的漫衍式存储、并行盘算等手艺实时处置赏罚海量的数据。为智慧油田建设提供数据支持。
平台部署在云端，数据源整合结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，涵盖普遍的数据源。数据收罗包罗批量收罗、实时收罗和IoT收罗。
存储引擎部门团结现实应用治理存储种种类型大数据；盘算引擎提供高速盘算能力，包罗：离线盘算、内存盘算、流盘算和查询盘算；资源调治平台提供统一的资源治理与调治。
数据服务可凭证差异的营业需求提供数据集服务、API服务、BI数据服务和AI数据服务。
实现效果
通过引入先进的大数据手艺，油田可获得以下现实效果：
数据存储：
- 通过大数据手艺的漫衍式存储，可以将数据疏散存储到集群的差异节点上，解决了海量数据的存储问题。同时使用大数据的副本机制，保证了数据存储的清静性和完整性。
并行盘算：
- 使用大数据手艺的并行盘算手艺，提升大数据量的盘算问题，解决了因盘算能力问题导致的系统卡顿问题。
实时盘算：
- 使用大数据手艺流式盘算手艺，可在数据发生后连忙盘算，从而提升系统的实时性和响应速率。
数据共享：
- 数据经由统一处置赏罚、统一共享，隔离应用端直接会见数据，既减轻了应用端的事情量又保证了数据的清静性，同时减轻了后期的运维事情量。