大数据下的电力企业运维技术应用范文

摘要：分析电力企业运营维护现状以及存在的问题，电力企业信息数据安全保护标准和方法，将电力企业的实际信息保护需求与智能化管控技术相结合，提出基于大数据的电力企业运维管控应用方法。

关键词：大数据；电力工程；运维管控；架构设计

1引言

在大数据时代，海量数据在处理、分析以及运用等几方面有着新的特点和要求，这使得基于大数据的电力企业运维管控技术应用设计有着特殊性。基于大数据的电力企业运维管理技术应用有着一般运维管理技术所没有的优势[1]。对于大数据时代背景下的电力企业运维管控技术应用应当满足新时代的要求，运维管理、控制应用架构的设计也要符合现实状况。要将大数据运用到设计工作中，对电力企业运维管控技术应用设计进行创新。依据现实需求对电力企业运维管控技术应用进行设计和架构，使管理应用高效运转，发挥其安全保护作用。现代社会经济发展相当迅速，每个领域的工作均与大数据有一定的关系（图1）。

2现状与存在的问题

随着大数据的不断发展和应用，各电力企业内的多种经营业务以及运营系统和平台不断增多，其规模也在不断壮大[2]。电力企业正在逐步形成主要由服务器主机、数据库系统、互联网设备、安全设施以及应用软硬件系统等组成的数据信息运行系统，关系到企业内部各个重要业务系统。但是在数据信息管理系统以及运用安全保护方面，电力企业现阶段大多数运用的是分布式的多个点管理的方式，却少了对服务器主机、数据库系统、互联网设备等登入账号全面管控的系统。没有办法对登录账号建立、授予权力、权限更改以及登录账号注销或冻结的全过程进行追踪和管控；没有办法对长期使用的账户、密码强度较弱的账户、长时间没有修改密码的账户进行分析和处理，非常易使登录账户的密码遭到泄漏，进而可能对电力企业的内部系统的稳定、可持续运转产生非常大的威胁。因而，电力企业十分需要一个非常有效果的办法来对内部数据信息进行保护[3]。图2为电力大数据特点。运营维修部门目前存在的主要问题有：

（1）运行维修的工作人员数量十分有限，但是承担着企业内部许多服务器和数据库的安全保护责任，非常需要先进的手段措施来提高工作人员的效率。

（2）每天对运行维护工作进行的安全管理一般是通过抽取审计工作簿来完成的，由于缺少目的性，因而难以发现其中存在的问题[4]。

（3）通常要对安全基线配置状况进行抽取检查和对比审核以及检验，耗费时间耗费精力而且效果不显著。

（4）在运行维护安全管理控制这一板块中相对重要的登录账号管控部分，使用者只是用堡垒机对账户密码进行托管，并没有十分好的管控方法。

3电网运维管控技术的架构设计

为实现安全保护的目标，传统系统在智能化管理、控制方面没有办法跟上大数据发展的脚步、切实满足电力企业关于运维管控应用方面的需求。本文设计的基于大数据的电力企业运维管控技术应用运用机器学习等新的方法将大数据分析结果与设计工作人员对运营维护管控的深入理解结合在一起。既可以保留堡垒机的作用优势，还可以在安全保护方面极大地满足电力企业的需求。

（1）登录入口一致。在设计电力企业安全运维管控技术应用后，使用者的全部运营维护操作，都首先应当在运维管控技术应用安全登录页面进行登录，其次通过运维管控技术应用安全登录模块登录想要登录的设备账号。运维管控技术应用安全模块是电力企业内部人员运营维护操作的独一无二的登录入口。电力企业运维管控技术应用登入验证的方式有许多种，主要有：静态验证方式、短信口令验证方式、AD域验证方式、轻量目录访问协议（LDAP）验证方式等。

（2）各种资源统一管理。电力企业运维管控技术应用是其自身运营维护的关键手段，不仅担负着平台使用者统一登录的责任，还要担负着电力企业内部各种资源统一管理的责任，平台使用者与各种资源本质上是相互分离的，但是在安全技术应用又有一定的联系。运维管控技术应用安全模块既能够集中管控服务器主机、互联网以及数据库等各种资源，还能够完成各种资源的按批导入，并按批修正工作，可以实现各种资源和内部系统的关联以及可视化表达。

（3）迅速地访问设备。平台使用者使用账号登上运维管控技术应用安全登录模块以后，就能够按照平台管理人员事先设定好的平台登录规定，选取所要查找的资源以后，按一个键盘符号或批量就能自动登录平台。工作人员在设计电力企业运维管控技术应用时，根据现实安全保护需求，设计运营维护安全技术应用架构如图3所示。电力企业运维管控技术应用主要包含三个层级，即数据信息收集层级、数据信息处理层级、数据信息显示层级。第一层数据信息收集层级。借助以往的远程协助、应用程序编程接口（API）以及协议，自动收集或者记录下电力企业内部各式各样的数据信息。但是收集到的数据信息必须通过格式化处理以后，按照配置数据、操作日志、安全日志以及性能指标的方式交付给上一层级。第二层数据信息处理层级。运用内部的大数据分析处理技术、机器学习、搜索以及调度引擎等新的方法和技术对下一层级数据信息收集层级交付的数据信息进行更深层次地分析以及加工，并且把最后的结果进行打包分装，用应用程序编程接口（API）的方式将其提交给数据信息显示层级。第三层数据信息显示层级。电力企业运维管控技术应用的最后一个层级也是最顶端层级在数据信息显示层级。将下一层级数据信息处理层级交付的数据信息分装成功能各不一样的项目，每一个功能项目和不同的管控场面相对应，用来解决电力企业在不同状况下的安全保护需求。图4为电力企业运维管控技术应用架构。

4结语

随着社会经济的飞速发展，大数据应用已成为电力企业发展的必然趋势，基于大数据对电力企业运维管控技术应用架构进行研究，实现电力企业数据信息安全保护需求，将电力企业在信息化建设和系统运营维护过程中产生的风险减到最小。

参考文献

[1]孙保华,陈蕾,夏栋,韩韬.基于大数据平台的配电网智能化运维管控平台设计及应用[J].电气自动化,2018,40(06):81-84.

[2]杨飞勇,王彦垒,巴根那,王兴念.基于智能化、大数据的配电网运维管控平台[J].电工技术,2018(06):43-45.

[3]花爱兵.基于大数据的智能运维管理系统研究与实现[J].信息通信,2017(11):239-240.

[4]史常凯,张波,盛万兴,周勐,高媛,李玉凌.配电网运维管控平台功能架构探讨[J].电网技术,2016,40(07):2206-2211.

作者：何安宏 傅文进 单位：南瑞集团