基于微服务的电力运维云平台研究与应用

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摘要：云服务技术的发展永无止境,电力运维云的发展也不例外,从发展趋势来看,云服务构架从单体服务构架到微服务构架。微服务是技术层面的变革,有了变革后,还需持续学习和反馈,持续迭代和重构,微服务架构才能可持续发展,保持鲜活的生命力,从而实现设计的初衷。本文主要分析微服务的电力运维云平台研究与应用。

关键词：微服务；物联网；电力运维；云平台 引言

云平台作为电力物联网生态系统不可或缺的一部分,可向下连接海量电力设备,支持设备采集现场数据上云;也可发送指令至设备端,实现远程管理。云平台旨在为设备提供安全可靠的连接通信能力,完成电力设备接入、设备远程控制、设备数据管理和分析及设备边缘计算等功能。开发一个智能化运维管理应用系统时,把复杂的应用系统拆分为多个小型的服务单元,每个小型服务单元运行在的进程中。各个小型服务单元可以使用不同的编程语言来编写,采用轻量级API(如常用的HTTP)相互通信,同时使用不同的数据库存储技术。每个服务单元可以通过全自动的部署机制来部署,将这些服务称之为微服务。对这些微服务,用户仅做最低限度的组合管理。

1、微服务的优缺点

单体架构具有开发过程简单直接、采用集中式管理及不存在分布式开发的管理和调用开销等优点。但是缺点也十分明显,例如:开发效率低,所有的开发在一个项目中代码耦合程度高,业务不分离;代码维护难,各种功能耦合在一起,牵一发而动全身;稳定性较差,一个小bug可能导致整个应用崩溃;扩展性弱,增加业务需求时无法及时响应;部署困难,任何小修改必须重新构建整个项目,导致构建时间

长,无法局部构建。随着电力云快速发展变化,其业务需求不断增长,需要给用户提供一种更快、更高效的软件交付方式,显然传统单体架构已不能满足要求,微服务是一个可以满足这种需求的软件架构,接下来分析其优势和劣势。

1.1微服务带来的好处

复用:利用Docker的封装、隔离运行环境的特点,可以随意复制Docker镜像,然后直接启动,复用起来很方便。接口编程:微服务只提供API,调用者看不到微服务内部的机制,开发者只能针对微服务的接口编程,在一定程序上避免开发者为了省事,直接修改源代码造成耦合的情况。团队编程:多人共同开发项目,每个人负责一个微服务,只需要先定义好各个微服务的API,前期通过Mock模拟接口方便调试,快速开发。CI/CD(持续集成/持续部署):每个微服务可以编译,部署,方便实现持续集成/持续部署。分布式:微服务之间通过API通信,底层是TCP/IP,有利于支持分布式。把一个应用系统拆分为10个微服务,一般会对应10个Docker镜像,这10个镜像复制到不同的计算机上并启动,最终只提供API网关给终端用户,通过这种方式可以完成最基础的分布式应用。分布式具有动态扩展性能、容灾处理和可用性更好等优点。

1.2微服务带来的缺点

微服务并不全是好处,同时也存在执行效率低、架构复杂和分布式面临新问题的缺点,详情如下。1)执行效率:微服务之间通过进程外API通信,相比单体式应用直接进程内通信,可能更耗时。2)架构复杂:拆分为微服务后,整体架构更复杂,如果拆分不合理,会造成更多的耦合。3)分布式面临新问题:分布式需要服务注册,服务发现配置中心等一系列基础设施,同时分布式还存在数据不一致、运维监控更复杂等问题。

2、智能电力运维平台的功能概述

全球监控管理1)监控中心采用互联网Plus方法，以多种方式全面监控站运行状态，采用基于地图的全站点信息显示，包括每个项目中变压器的数量和容量、安全运行天数、报警信息和事件列表、工作订单、运行维护人员/车辆状态和分配等。2)实时运行监控、动态监控和显示各变电站的主要性能参数、遥控

支持、远程设置和数字设置、故障实时报告、超出、通信事件、移动环监控等。，如温度和湿度、烟雾、浸入水中、红外线和明火探测等。3)检查管理应通过对移动客户的检查进行登记。系统会自动记录检入时间和地点，提交检测结果，在出现故障时输入待定任务的工作单列表，并自动将其转发给维护人员。4)工作单管理是指操作维护人员可以通过手机查询工作单信息，支持快速筛选。操作和维护人员通过移动应用程序接收订单并提交维护记录；在自由订购期间未处理的工作单由处置者统一发送。5)设备管理是设置设备帐簿管理和管理文件。设备的维护管理，它可以为各种设备建立定期维护计划，提供维护提醒和过期维护警报，并生成与维护记录和错误报告设备相对应的二维代码。设备经过服务时间和检验周期后，系统将自动推送检验工作单，检验后提交记录，形成闭环。6)知识库管理是指该系立于问题记录提供一系列知识数据库，操作维护人员可以上传和更正检查经验，支持附件上传。7)能效管理是指能耗数据的可视化表示、分析和比较，定期生成节能诊断数据和运行管理分析，计算异常能耗，分析超出标准的原因，并提出调整和改进建议。8)能量平衡分析是指各变压器的损失率，按年和季度比率进行分析，以确定当前功率损耗是否正常，并确定相应分析对象的损失率限值。9)设备能效指数是指根据设备对象和时间维度对主要能耗设备的能效和负荷进行统计分析，方法是计算能效和分析历史变化趋势，以确定是否有必要使用能源，并确定设备(如COP、空调部门等)的重要能效指标。)按设备属性。

3、电力云的微服务拆分及重构 3.1硬件资源虚拟化

在建设能源数据中心的过程中，早在建设项目开始之前就需要完成硬件设施和设备的虚拟化。当然，在深度学习算法的基础上建立和改进硬件设施和设备的运行维护对象和信息，可以最大限度地实现硬件设备、数据中心自我识别、监控等数据函数的自动采集，同时自动分析设备状态和各种数据信息，从而有效地评估设备的运行效率和运行状态。

3.2数据资源对象化

电力数据中心拥有复杂多样的信息数据，每个数据对象的存储格式各不相同，因此对不同数据资源的数据监控有不同的标准和要求。当能源中心的运行和维护必须按照相关标准和要求进行时，企业管理层必须正确地管理和处理各类数据资源，将其作为管理对象，并根据不同的数据要求和实际情况，通过阈值和审核来评估数据的可靠性。发生数据故障时，需要控制相应的设备并重新上传数据，公司必须备份每个数据片段，以便在发生灾难时快速恢复系统中的数据。如果某些数据丢失，则可以从备份数据中及时找到并补充这些数据。

3.3完善管理规划

为了更好地管理和控制电力运行和维护的质量，有必要以系统规划为指导，避免管理工作的混乱，保证质量。此外，有必要明确管理规范和制度，并以运行和维护为参考，以促进管理工作的有序发展，避免与实际项目发生接触，从而更好地提高施工质量。在确定管理标准和制度时，应充分考虑项目管理目标和规划，最后制定一个符合项目实际需要的可行管理计划。

3.4采用科学的管理方法

伴随着电网规模的不断扩大，电网结构越来越复杂，电力通信数据的范围也在扩大，先进技术和质量标准的应用也在不断完善。因此，需要先进的管理方法来确保管理效果，提高工程质量。因此，管理人员应积极理解和运用合理的管理方法，借鉴国内外先进经验，促进管理人员的改进。

结束语

综上所述，通过研究分析电力数据中心的自动运维体系，借助深度学习的算法对各项数据资源、各类软硬件设备进行实时的监控，并帮助数据中心内部的管控平台处理、下发各项管理指令给数据，与此同时，将运维对象在横纵方向上进行相互连接，能实现数据中心的数据共享和资源动态分配。这样不仅能实现自动管理资源的目标，也能在很大程度上满足电力数据中心高效运维的目的和需求。

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