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 智慧水务

亿万级别以上数据的高性能复杂查询

支撑决策指挥、业务办公、移动巡检等多种业务场景


行业背景

智慧水务旨在利用物联网、云计算等技术手段,对水资源进行全面、精细化管理,实现水资源的可持续、高效利用。在构建“数字化、网格化、智能化”智慧水利体系中,需要大量数据支持,包括水资源在监测、调度、运营、管理等各个环节产生的数据。因此,制定全面优质的数据管理及服务方案尤为关键。


痛点与挑战

 • 海量数据高速入库要求高:水务场景下,需要实时监测供水和排水系统的水位、水压、流量、水质等参数,采集点多且频率需达毫秒级,传统数据库难以满足海量时序数据的高速入库需求

 • 数据实时计算要求高:自动控制水泵、阀门等设备,以保持系统的稳定运行,需要高效的数据实时计算能力

 • 海量数据聚合分析需求日益增长:历史数据分析,水务漏损分析,识别供水和排水系统的异常情况,并提供相应的预警和报警功能,这些都对海量数据的聚合分析提出了新的要求

 • 成本高:持续累积的业务数据将带来高昂存储成本:水务数据通常是高频率产生的,因此数据量庞大,且需要长年累积存储,对企业来说将是一笔高昂的存储成本

 • 传统数据库难以有效开展数据清理:水务数据在实际采集时,会存在网络环境差的情况,数据达到延时、数据缺失等问题会随之而来。传统数据库难以解决乱序和脏数据问题困难,进而数据质量又会进一步影响水资源的管理和利用效率,高效实现数据清理和治理是业务流程的关键一环

 • 现有数据库的数据分析能力受限:为实现更加全面精细化的水务管理,企业需建立一套完整的数据分析可视化平台,助力完成监控、协同、运营与决策流程。然而,当前数据库普遍在数据服务能力方面欠佳传统数据库安全能力弱无法保障数据安全:传统数据库的安全能力弱,数据安全无法保障;与此同时,国际形势错综复杂,自系列制裁事件后,数据库安全建设更是迫在眉睫

 • 数据孤岛问题显著:数据地域隔离,应用间隔离,上层系统隔离;同时存在数据分散,数据标准不统一等问题



解决方案

 · 将水位、水压、流量、水质等高并发、高精度数据通过工业网关和 MQTT写入到 KaiwuDB 中,实现多源数据库同意汇聚

 · 针对水务场景 ,KaiwuDB 提供端侧轻量化的部署方案,通过部署在低端工控机上实现数据采集和存储,再将端侧数据汇总到中心数据服务器进行汇总与分析减少服务器资源投入

 · KaiwuDB强大的水务数据处理能力和 KDP(数据服务平台)的数据管理、数据可视化平台等能力,共同赋能支撑水质监测系统、水压监测系统、水表远传系统、水资源调度系统、水务管网管理系统、水务计量系统、水务 GIS 系统、水务大数据平台以及水务综合管理系统,“1+1>2”叠加效应显著


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方案价值

 • KaiwuDB 单节点每秒百万级数据入库速度,满足毫秒级精度数据采集要求;支持达 2000 万测点,数据采集能力显著提升

 • KaiwuDB 在数据分析层面提供多种辅助数学函数,凭借复杂查询和聚合分析能力,可构建强大的数据分析能力,有效助力水务大数据分析、模型训练、AI 训练

 • KaiwuDB 提供集群部署方案,数据同步、数据订阅模块,标准的 JDBC/ODBC 接口和 Restful API 接口,赋能企业搭建数据中台,真正实现了数据从汇聚、治理、到分析的“三位一体”集中化管理

 • BI 可视化助力数字孪生:KaiwuDB 的流式计算支持数据订阅发布、连续查询等;同时提供数据服务 API 帮助构建水利数据驾驶舱,结合数字孪生技术,进一步升级打造面向水务的“数字孪生与生产数据”相结合的应用服务

 • 供水管网漏损显著降低:KaiwuDB 支持毫秒级精度数据入库,“流式计算”重点技术保障数据开展实时计算,千万笔数据聚合分析毫秒级响应,水务系统可实时管控并展开漏损分析,有效降低了供水管网漏损

 • 保障水务数据安全可控:通过数据库运维权限管理、数据库审计、加密通信、数据加密等数据库安全能力的建设,保障水务数据的安全可控

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