1、“.....在数据分析层和数据处理层之间采用支持高并发低时延事务操作的分布式内存数据缓存技术,以降低业务应用操作与数据处理层之间的耦合性,提高应用服务响应效率。应用层构建异常工单智能化是使用工具对数据源数据进行抽取清洗转换,并向数据存储层装载。数据存储层采取混合型的大数据存储和处理架构,实现对多源异构电力大数据的多样性存储和处理功能。混合存储可以适应各种数据存储和管理形式,如分布运维业务中的应用袁坤仑原稿。对故障点难以进行准确的定位在电力企业的用电信息采集系统的运维业务工作开展中,主要的运维对象为采集主站智能电表远程通信信道本地通信信道采集终端。根据统计发现异常现象的种类可以大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿完善。大约有万个收集终端具有累积接入,大约有亿个智能电表具有接入......”。

2、“.....有必要加强采集系统的运行和维护,这也是未来号采集系统的主要研究和关注问题。从目前的情况来作的分布式内存数据缓存技术,以降低业务应用操作与数据处理层之间的耦合性,提高应用服务响应效率。应用层构建异常工单智能化派发异常工单智能处理和采集运维多维度质量评价项业务,实现采集运维闭环管理的业务功能。采和数据应用个环节,本文针对数据分析环节中,引入关系型联机分析处理机制和多维分析技术进而优化整个系统进行论述。大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿。摘要目前,中国电力信息系统的建设和发展已经逐大数据存储和处理架构,实现对多源异构电力大数据的多样性存储和处理功能。混合存储可以适应各种数据存储和管理形式,如分布式文件系统列数据库和内存数据库,以满足不同应用程序的需求......”。

3、“.....电力工业也迅速发展。然而,根据调查和统计,电力公司每天大约有,份异常工作指令,工作强度远远超出了运维人员的工作能力。此外,大多数企业没有建立空缺消除机制,在故障处理计算计算密集型数据分析和其他场景,并通过分布式批处理内存计算高性能计算等技术实现。数据分析层实现应用系统的基本功能,如分析模型管理批量计算实时查询等。在数据分析层和数据处理层之间采用支持高并发低时延事务操关键词大数据分析技术采集运维业务应用采集运维大数据系统模型大数据分析关键技术大数据在采集系统中的应用包括数据采集数据清理数据存储数据分析数据处理数据解读和数据应用个环节,本文针对数据分析环节中,引入积接入,大约有亿个智能电表具有接入。为了确保电力消耗信息采集系统中各种服务的顺利发展,有必要加强采集系统的运行和维护......”。

4、“.....从目前的情况来看,运营和维护服务的收集仍然存集运维业务中大数据分析技术的应用。多维联机分析处理,。多维联机分析处理是的另种形式,基于专门的多维分析用模块化软件设计方法实现个模块功能的即插即用,并在充分考虑模块之间的信息联络及功能联合的基础上,遵循规范的接口,实现模块之间的功能融合,从而实现个业务模块之间既可独立运行,又可协作互补。大数据分析技术在采计算计算密集型数据分析和其他场景,并通过分布式批处理内存计算高性能计算等技术实现。数据分析层实现应用系统的基本功能,如分析模型管理批量计算实时查询等。在数据分析层和数据处理层之间采用支持高并发低时延事务操完善。大约有万个收集终端具有累积接入,大约有亿个智能电表具有接入。为了确保电力消耗信息采集系统中各种服务的顺利发展......”。

5、“.....这也是未来号采集系统的主要研究和关注问题。从目前的情况来应级别的工作,导致采集系统的运行维护效率低下。关键词大数据分析技术采集运维业务应用采集运维大数据系统模型大数据分析关键技术大数据在采集系统中的应用包括数据采集数据清理数据存储数据分析数据处理数据解读大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿在许多问题,如运营和维护效率低故障处理缺乏优先级别故障的多样性和复杂性以及难以准确定位故障等,因此本文就首先对用电信息采集系统的运维业务中所存在的问题加以分析,并进步提出在采集运维业务中大数据分析技术的应完善。大约有万个收集终端具有累积接入,大约有亿个智能电表具有接入。为了确保电力消耗信息采集系统中各种服务的顺利发展,有必要加强采集系统的运行和维护,这也是未来号采集系统的主要研究和关注问题。从目前的情况来......”。

6、“.....缺乏数据访问的数据模型和标准分析和查询的响应速度高于其他传统技术,并支持高性能辅助决策计算。摘要目前,中国电力信息系统的建设和发展已经逐步完善。大约有万个收集终端具有累块之间的功能融合,从而实现个业务模块之间既可独立运行,又可协作互补。用电信息采集系统运维业务存在的问题用电采集系统运维效率低随着社会经济发展水平的提高,人们日常生活和工业生产对电力的需求逐渐增加,电力工业数据存储结构。使用专有多维结构存储数据,数据文件大小可能受到操作系统平台文件大小的限制,无法达到级别。规划存储时,有必要预测和计算数据量否则,可能会导致数据爆炸。数据加载速度慢维度是有限计算计算密集型数据分析和其他场景,并通过分布式批处理内存计算高性能计算等技术实现。数据分析层实现应用系统的基本功能,如分析模型管理批量计算实时查询等......”。

7、“.....运营和维护服务的收集仍然存在许多问题,如运营和维护效率低故障处理缺乏优先级别故障的多样性和复杂性以及难以准确定位故障等,因此本文就首先对用电信息采集系统的运维业务中所存在的问题加以分析,并进步提出在采和数据应用个环节,本文针对数据分析环节中,引入关系型联机分析处理机制和多维分析技术进而优化整个系统进行论述。大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿。摘要目前,中国电力信息系统的建设和发展已经逐入关系型联机分析处理机制和多维分析技术进而优化整个系统进行论述。大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿。用电信息采集系统运维业务存在的问题用电采集系统运维效率低随着社会经济发展水平的提高,人们迅速发展。然而,根据调查和统计,电力公司每天大约有,份异常工作指令......”。

8、“.....此外,大多数企业没有建立空缺消除机制,在故障处理和运行维护操作过程中,很难根据业务的紧急程度开展相大数据分析技术在采集运维业务中的应用袁坤仑原稿完善。大约有万个收集终端具有累积接入,大约有亿个智能电表具有接入。为了确保电力消耗信息采集系统中各种服务的顺利发展,有必要加强采集系统的运行和维护,这也是未来号采集系统的主要研究和关注问题。从目前的情况来派发异常工单智能处理和采集运维多维度质量评价项业务,实现采集运维闭环管理的业务功能。采用模块化软件设计方法实现个模块功能的即插即用,并在充分考虑模块之间的信息联络及功能联合的基础上,遵循规范的接口,实现模和数据应用个环节,本文针对数据分析环节中,引入关系型联机分析处理机制和多维分析技术进而优化整个系统进行论述......”。

9、“.....摘要目前,中国电力信息系统的建设和发展已经逐文件系统列数据库和内存数据库,以满足不同应用程序的需求。该处理架构设计用于离线分析实时计算计算密集型数据分析和其他场景,并通过分布式批处理内存计算高性能计算等技术实现。数据分析层实现应用系统的基本功能,如分为种,根据不同的故障原因又可以将其分为种,故障的种类十分复杂繁多,导致难以对故障点及故障原因进行准确的定位和分析,普通的运维工作人员也难以对故障原因进行定位,缺乏消缺方案技术能力。数据层的主要功能用模块化软件设计方法实现个模块功能的即插即用,并在充分考虑模块之间的信息联络及功能联合的基础上,遵循规范的接口,实现模块之间的功能融合,从而实现个业务模块之间既可独立运行,又可协作互补。大数据分析技术在采计算计算密集型数据分析和其他场景......”。