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智慧油田大数据

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需求与挑战

为了解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,进行智能化升级。随着越来越多的智能设备应用到了油田上,对于数据在处理量和处理速度上提出了更高的要求。

方案介绍

利用业界先进的大数据技术,实现从数据接入、数据存储、数据计算、数据服务等一站式数据管理。同时通过大数据技术的分布式存储、并行计算等技术及时处理海量的数据。为智慧油田建设提供数据支撑。

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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,涵盖广泛的数据源。数据采集包括批量采集、实时采集和IoT采集。

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存储引擎部分结合实际应用管理存储各种类型大数据;计算引擎提供高速计算能力,包括:离线计算、内存计算、流计算和查询计算;资源调度平台提供统一的资源管理与调度。

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数据服务可根据不同的业务需求提供数据集服务、API服务、BI数据服务和AI数据服务。

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实现效果

通过引入先进的大数据技术,油田可获得以下实际效果:

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数据存储:
通过大数据技术的分布式存储,可以将数据分散存储到集群的不同节点上,解决了海量数据的存储问题。同时利用大数据的副本机制,保证了数据存储的安全性和完整性。
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并行计算:
利用大数据技术的并行计算技术,提升大数据量的计算问题,解决了因计算能力问题导致的系统卡顿问题。
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实时计算:
利用大数据技术流式计算技术,可在数据产生后立即计算,从而提升系统的实时性和响应速度。
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数据共享:
数据经过统一处理、统一共享,隔离应用端直接访问数据,既减轻了应用端的工作量又保证了数据的安全性,同时减轻了后期的运维工作量。