变电站数字孪生实时可视化监控实践

邸彦强 2020-12-01

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作者：铃动

2020年，图扑软件与阿里云云原生多模数据库Lindorm强强联手，凭借图扑软件HT数据可视化能力和Lindorm云原生数据库多模数据检索引擎协同工作、支持每秒千万级吞吐量高并发写入的特点，推动多个工业物联网系统实施落地。其中Web三维可视化的变电站可视化系统，从页面中可以直观、实时监控变电站内建筑、设备布局，支持3D全方位漫游展示，方便观看者通过展示系统全面直观的查看变电站的整体运行状态。阿里云Lindorm数据库与图扑3D数据可视化能力结合，让变电站监控数据“存得起、看得见”，实现变电站数字孪生应用落地。

图扑软件聚焦工业物联网监控运维可视化应用领域，专注基于Web 的 2D 和 3D 图形界面组件技术，为客户提供从咨询、设计、实施到售后的全方位可视化管理支持服务。图扑软件完全独立自主知识产权的HT for Web 软件已应用于电信、电力、交通、水利、石化、制造、医疗、工控等行业场景。

超融合存储海量异构数据，大幅降低工业物联网场景数据存储、聚合成本

5G、云计算、边缘计算等智能、互联技术的快速发展，推动了工业物联网IIoT场景下各种软件、硬件传感器数量激增，与之对应的采集数据量和数据类型快速增长，导致数据存储、检索难度更大。现有解决方案中，通常依赖自建单ElasticSearch检索引擎或OpenTSDB、Prometheus等时序引擎搭建数据存储，而采集数据类型多样化使得单模引擎存储方案技术复杂且运维成本高，市场需要新一代云原生且具备多模检索能力的存储系统。

针对存储层面临的问题，厦门图扑软件基于阿里云Lindorm灵动云原生多模数据库改造存储层架构，以单库多模超融合模式存储全量采集的监控数据（技术方案对比如图1所示），极大地简化了存储层架构，进而降低了运维成本。利用Lindorm自研的数据压缩存储和存储优化能力，海量低价值密度的监控数据存储成本也有大幅度降低。

图1 数据存储系统改造前后方案对比

为适应日趋复杂化多样化的终端设备、边缘设备、传感器以及第三方系统数据源采集、上报的异构数据，如图2所示，阿里云Lindorm在云端单实例融合了宽表、索引、时序等多种数据引擎能力，通过阿里云DTS/DMS或第三方开源数据交换/ETL软件（如Apache nifi、Sqoop等）打通多引擎数据交互通道，根据应用场景业务来适配数据。面向上层数据可视化、分析系统，Lindorm提供更为便捷的开发期SDK和REST API数据对接方案，同时兼容OpenTSDB、Prometheus、Hbase、HDFS等原生接口，无缝对接主流生态，进一步简化了图扑软件集成部署成本。

图2 阿里云Lindorm（灵动）多模数据融合存储架构

高性能、高通量监控数据入库，提升可视化大屏数据时效性

面对从多个终端获得的庞大数据量，解决了存储的问题之后，如何高效地利用这些数据进行分析，从数据中快速发现有价值的信息、定位问题、促进生产对于工业物联网企业来说也是一项挑战，成为了制约工业物联网系统实施落地的建设难点。经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化可以使人们更有效率的完成某些任务，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。

在图扑软件HT技术支持下，数据可视化除了3D可视界面，还有更自然的人机交互能力。所见即所得的数字孪生建模设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。

HT数据可视化设计能力结合云原生多模数据库Lindorm，数据+可视化二者强强联合，在为人们带来感官上震撼的同时也让繁琐的数据变得简单明了，以可视化的形式直观传递着的信息。

变电站可视化系统室外建设效果如图3所示，中心位置为变电站三维建模场景，可支持三维旋转观看，变电站内主控室、高压室、各设备等摆放布局一目了然。两侧的二维数据面板展示着变电站内设备规模、感知设备规模、负荷变化预测、设备统计等运行状态，同时负荷变化预测面板结合后台数据以折线图的形式实时更新。

云原生多模数据库Lindorm支持以高性能、高通量监控数据入库，其中宽表引擎：支持千万级并发吞吐，支持百PB级存储，吞吐性能是开源HBase的3-7倍，P99时延为开源HBase的1/10。时序引擎：写入性能和查询性能是InfluxDB的1.3倍，是OpenTSDB的5-10倍。HT基于阿里云Lindorm，利用Lindorm自研的数据压缩存储和存储优化能力，提升了可视化大屏数据时效性。