基于云平台的风电大数据系统搭建策略研究-第3页-北极星风力发电网

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2)应用支撑平台。

应用开发服务平台基于J2EE技术路线，采用SOA、模块化和构件化架构，平台总体架构分为四层：模块化引擎、基础组件、核心组件、展示组件，如图4。

基础组件为平台底层基础功能的实现，平台基于业界成熟的Spring、Hibernate框架，并经扩展完善，使之能正常运行于Equinox模块化引擎之上，实现Equinox、Spring、Hibernate等框架的融合，为上层组件提供常用的MVC、IOC、AOP、数据缓存、数据持久化、日志等平台基础核心功能。

核心组件基于平台基础组件构建，是平台提供的核心功能，这些组件以服务的方式向外提供，为展示组件及业务功能开发提供服务支撑。核心组件依据功能独立性划分，每个组件都提供一些相对独立的功能，核心组件主要依赖基础组件，也可能依赖别的更底层的核心组件。核心组件层构成平台的主要功能。

展示组件为平台提供的展示框架，分为业务建模工具和业务运行环境两部分。业务建模工具是平台的开发与管理工具，用户可以通过它定义各类模型，开发出各类业务系统。业务运行平台是业务系统的最终用户使用平台，用户通过它完成各项业务操作，实现业务功能。

3.数据迁移原则

对于历史数据迁移有两种处理方式，一种是针对历史数据的相关业务系统不再使用的数据迁移;一种是针对历史数据相关业务系统继续使用的数据迁移。

1)历史数据相关系统不再使用。

可对历史数据相关系统的数据结构进行分析，在原系统开发商或运维商的协助下，将历史数据按照大数据的数据标准，一次性迁移到大数据中。

2)历史数据相关系统继续使用。

对于继续使用的业务系统，需要开发业务系统到大数据的数据采集接口。该接口开发时，需要考虑历史数据接入和正常运行两种运行模式。

当接口开发完成后，可将接口设置为历史数据接入模式，集中接入历史数据;待历史数据接入完成后，再设置为正常运行模式，正常运行接口。

3)数据迁移原则。

标准先行原则。数据迁移必须满足大数据的数据质量标准，并在数据迁移完成后，由龙源组织数据质量检查。

源头负责原则。数据迁移工作由各系统原厂商负责迁移。各厂商按大数据统一的数据标准迁移，大数据基础平台提供数据导入和实时数据清洗工具。

部署架构

大数据云平台服务区，资源分为两个部分，第一部分为大数据服务区共有3个物理集群，分别是存储挖掘集群、实时出力集群、分析计算集群;第二部分为云服务提供的虚拟资源区，用于部署大数据应用软件和关系数据库，具体如图5所示。

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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