电网数据和AI中台快速执行方案

整体架构

1. 数据接入层：从RocketMQ订阅XTU上报的三遥、录波、运维数据
2. 数据处理层：基于Spark的批处理和流处理
3. 数据存储层：HDFS、Hive和时序数据库
4. AI训练与推理层：基于TensorFlow的模型训练和推理服务
5. 业务应用层：面向故障预测等场景的业务应用

具体技术方案

1. 数据接入层

• 技术组件：RocketMQ消费者、Spark Streaming
• 实现方式：
  • 使用Java/Scala开发RocketMQ消费者程序
  • 通过Spark Streaming实现数据实时消费和初步处理
  • 将数据分流到不同的处理管道

2. 数据处理层

• 技术组件：Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib
• 实现方式：
  • 实时流处理：使用Spark Streaming
    • 配置适当的微批处理间隔（如5秒）满足准实时需求
    • 处理三遥数据、设备状态等需要实时分析的数据
  • 批处理：使用Spark SQL和Spark MLlib
    • 处理录波数据等较大的数据集
    • 复杂特征工程和模型训练数据准备

3. 数据存储层

• 技术组件：HDFS、Hive、InfluxDB/TimescaleDB
• 实现方式：
  • 原始数据存储：HDFS存储原始数据
    • 按照数据类型和时间分区存储
    • 冷热数据分离策略
  • 数据仓库：使用Hive构建结构化数据仓库
    • 设计事实表和维度表
    • 通过分区优化查询性能
  • 时序数据：InfluxDB/TimescaleDB存储处理后的时序数据
    • 存储三遥数据、设备状态等高频时序数据
    • 支持快速时间序列查询和聚合

4. AI训练与推理层

• 技术组件：TensorFlow、Kubernetes、Docker
• 实现方式：
  • 模型训练：基于Kubernetes部署的TensorFlow训练环境
    • 使用TensorFlow训练故障预测、设备异常检测模型
    • 使用分布式训练加速模型训练过程
  • 模型管理：TensorFlow Serving或自建模型仓库
    • 管理模型版本和参数
  • 模型推理：基于K8s和Docker部署TensorFlow Serving
    • 部署在云平台，支持REST API和gRPC调用
    • 对接实时数据流，提供故障预测等功能

5. 业务应用层

• 技术组件：SpringBoot、React/Vue、Grafana
• 实现方式：
  • 故障预测应用：基于SpringBoot的后端服务
  • 设备健康监控：实时监控设备状态和健康指标
  • 数据可视化：Grafana展示关键指标和预警信息

快速落地步骤

第一阶段（1-2个月）：数据基础设施搭建

1. 环境准备

   • 技术栈：Docker, K8s, HDFS, Hive
   • 工作内容：
     • 在K8s集群上部署HDFS和Hive
     • 设计数据分区和存储策略
     • 配置适当的存储策略和权限管理

2. 数据接入实现

   • 技术栈：Java/Scala, RocketMQ, Spark Streaming
   • 工作内容：
     • 开发RocketMQ消费者程序
     • 配置Spark Streaming作业，订阅RocketMQ消息
     • 实现数据清洗和基础转换逻辑
     • 将处理后数据写入HDFS和时序数据库

3. 时序数据库部署

   • 技术栈：InfluxDB/TimescaleDB, Docker
   • 工作内容：
     • 在K8s上部署时序数据库
     • 设计时序数据模型和保留策略
     • 开发数据写入接口

第二阶段（2-3个月）：数据处理和AI基础能力

1. 数据处理管道开发

   • 技术栈：Spark SQL, Spark MLlib, Hive
   • 工作内容：
     • 实现数据ETL处理流程
     • 构建特征工程流水线
     • 设计并实现数据质量检查机制
     • 创建Hive数据仓库表结构

2. AI训练环境构建

   • 技术栈：TensorFlow, K8s, Docker
   • 工作内容：
     • 在K8s上部署TensorFlow训练环境
     • 配置GPU资源（如有）
     • 实现数据标注流程和工具
     • 开发模型训练脚本和配置文件

3. 初版模型开发

   • 技术栈：TensorFlow, Python, Spark MLlib
   • 工作内容：
     • 基于标注数据训练初版故障预测模型
     • 实现模型评估和验证流程
     • 将模型集成到推理系统

第三阶段（1-2个月）：推理服务和业务应用构建

1. 推理服务部署

   • 技术栈：TensorFlow Serving, K8s, Docker
   • 工作内容：
     • 在K8s上部署TensorFlow Serving
     • 开发模型加载和更新机制
     • 实现API接口，支持批量和单条推理
     • 对接Spark Streaming实时数据

2. 故障预测应用开发

   • 技术栈：SpringBoot, React/Vue
   • 工作内容：
     • 开发故障预警系统后端服务
     • 实现预警规则引擎
     • 开发用户界面和报警配置功能

3. 监控与可视化

   • 技术栈：Grafana, Prometheus
   • 工作内容：
     • 部署Grafana和Prometheus
     • 设计关键指标仪表板
     • 实现系统健康监控
     • 配置报警机制

第四阶段（1-2个月）：系统优化与第二期准备

1. 性能优化

   • 技术栈：Spark, HDFS, K8s
   • 工作内容：
     • 调优Spark作业参数
     • 优化HDFS存储和读取性能
     • 调整K8s资源分配

2. 模型迭代与优化

   • 技术栈：TensorFlow
   • 工作内容：
     • 基于反馈优化模型
     • 实现模型A/B测试机制
     • 扩展更多类型的预测模型

3. 边缘部署方案设计

   • 技术栈：TensorFlow Lite, Docker
   • 工作内容：
     • 评估XTU终端运行环境
     • 设计轻量级模型部署方案
     • 开发模型转换和部署流程

技术方案优势

1. 利用现有技能：基于团队熟悉的HDFS, Hive, Spark, TensorFlow等技术，降低学习成本
2. 全面覆盖：从数据接入、处理、存储到AI训练和推理的完整解决方案
3. 弹性扩展：基于K8s的部署方式，支持资源弹性扩展
4. 渐进式实施：分阶段实施，可以快速展示初步成果并逐步完善