《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》——云关系型数据库架构方案——六、电力行业数据库解决方案及案例例

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》——云关系型数据库架构方案——六、电力行业数据库解决方案及案例例

1. 电力行业数据架构演变

 image.png

 

在用户用电、购电等流程中,会涉及到诸多账单、明细等数据。传统的电力行业前期还是使用Oracle数据库,其架构演变从传统IOE架构,到开源分布式自建,然后逐渐引入成熟云平台。

 

2. 基于阿里云平台的电力营销业务架构

image.png

 架构组成:数据采集区、营销数据共享区、核心业务平台。

方案能力:

 

 TSDB替代Oracle/HBase:量测存储能力。

 PolarDB-X替代Oracle分布式改造:高并发和海量存储能力。

 PolarDB O引擎替代Oracle:国产化去O能力。

 AnalyticDB MySQL替代Oracle/Gbase:实时数仓支持营销类查询诉求。

 

3. 电力营销算费业务数据库解决方案

 

1) 算费业务场景

 

依据用户的基础档案、电量采集结果、电价参数三类信息,核算用户电费,控制用户停/复电。

智能电表每15分钟采集一次,每个设备每天96个采集值。

智能电表用户超过4500W,数据要求保存180天,总数据量超过30T。

 

2) 客户痛点

 

智能电表设备增长了,怎么办?

采集频率提高了,怎么办?

数据保存时间变长了,怎么办?

 

3) 客户需求

 

支持更多用户设备数

支持更高数据采集频率

支持更大数据存储量

支持高并发的数据读写和计算

 

4) 传统集中式架构

 image.png

 

传统集中式架构,是将用采、费控业务应用的数据存储在Oracle上。

 

5) 解决方案

 

新一代算费业务架构如下图:

image.png

 

为什么选择PolarDB-X

 

 高并发的数据读写能力

 水平扩展架构

 海量数据存储能力

 数据强一致性保证

 难点贴合业务的数据拆分

 

缓存Tair的价值

 

 算费中间结果临时表->内存库,性能大幅提升

 减少业务对底层关系库的依赖业务逻辑解耦

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