云数据处理技术在特种设备监督管理平台运用

2018-08-13林宁

设备管理与维修 2018年8期

林宁

（福建省特种设备检验研究院泉州分院，福建泉州 362000）

0 引言

云计算是当前十分普遍的计算模式，云数据处理技术更是监督管理平台搭建的核心技术。国外已经建成的多样化的云平台，如Google云计算平台、云计算网络应用程序及mazon公司弹性计算云等，均已显露出特有优势。我国也在逐渐投入云计算平台研究中，云数据处理技术开始在特种设备监督管理平台中加以应用。因为云计算依然处于发展阶段，很多技术存在安全性与可靠性问题，需要技术人员继续深入探究。

1 云数据处理技术与特种设备监督管理平台

特种设备监督管理平台主要是对不同类型的特种设备运行环节进行监督与管理，如行政许可、实际应用及维修保养等，以达到特种设备数据既定管理目标。特种设备管理平台分为特种设备安全监察系统、特种设备行政许可系统、特种设备检验管理系统、燃煤锅炉淘汰管理平台、特种设备决策分析系统、电梯应急处置平台、特种设备案件管理系统、电梯维保单位管理服务系统、特种设备使用单位服务平台、特种设备公共信息服务系统等，为有关工作开展提供了便利渠道。其中，行政许可网上办理、设备维护保养监督管理等相关功能等，已使特种设备安全监管工作得到更加高效的管理。

云数据处理技术即以云计算平台为前提，对带有异构以及非确定性等诸多特征的数据进行分析与处理，以此建立可行性高、支持扩展数据分布与存储系统的技术。以云数据处理技术为依据的特种设备监督管理平台，将数据处理环节从传统业务当中分离，构成数据流向引导、发送到数据加工技术的数据处理调度中心，有效实现数据协同处理，使信息交互高效运行。

2 云数据处理技术运行程序

2.1 了解数据的主要来源

（1）被动式数据来源。被动式数据一般是在系统运行期间的运营记录中形成，主要被储存于数据库内，这种数据都是伴随着运营活动而形成，带有被动性。

（2）自动式数据来源，也被称为感知式数据来源，也就是从系统、设备运行期间感知数据中形成。感应式系统的普遍运用，使人类社会数据量实现了质的飞跃，如各种类型的传感器的应用，利用社会运转达到监控的目的。因为设备所形成的数据带有持续性，所以被命名为自动生产式数据。

（3）主动式数据来源，它是由用户所创，属于非业务类型数据。随着互联网的不断发展，使数据呈现出爆发式增长趋势，微博和贴吧等社交网络数据的出现，是主动式数据的主要来源渠道。

2.2 针对数据进行抽取和集成

因为业务数据本身带有复杂性、维度多以及格式各异等特征，所以在数据存储与处理期间造成了一定的问题。如图1，ETL（Extract Transform Load，萃取、转置及加载）数据处理模型在数据抽取、集成中最常见，该模型运行的过程中，主要是把数据执行ETL数据管理器内数据抽取、转换以及清洗等环节，和业务系统、外部系统进行整合，由此建立一个以主题存储为核心的数据仓库。

图1 ETL体系模型

2.3 数据分析与解释

数据分析是数据处理中的关键环节，最终结果则是数据本身所带有的价值。主要是利用分析模型将大数据转变为小数据。即在不同类异构数据源中，通过抽取集成获取原始数据，按照应用要求选择相应数量的数据，以此为依据组建分析模型展开数据分析。比较常见的是统计分析、数据挖掘及机器学习等。

数据解释在数据处理中既是最后一个环节，也是最为关键的一个环节，有利于提升用户体验，实现高质量的人机互动，使用户发现更有效的信息数据。数据解释要立足于设计学角度，遵循可视化原则与反馈原则，高效率的完成数据解释。

可视化原则是以抽象数据为对象，应用计算机技术，在满足交互性、可视化要求的基础上的一种认知能力。历经数十年发展，信息可视化技术从最初的用户界面软件技术，已逐渐演变成可视化图形表示数据规律的技术。可视化分析主要是按照“数据——知识——数据”的过程进行循环，管理型系统内可视化过程主要体现在数据展示模式方面，即使用图表为用户提供准确的信息。相比可视化原则，反馈原则主要体现系统交互性能。所谓反馈，即系统运行与数据处理期间，如果用户存在疑问或要提出建议时，可在系统中直接得到反馈信息与渠道。比较常见的反馈原则案，如输人有误提示以及操作成功提示等。

2.4 任务管理与访问

仿真分析主要有模型建立、简化、定义参数、计算以及处理结果等环节，仿真工作之后要分析计算所得结果，按照分析结果调整原来的结构。以往仿真分析都是个人完成所有工作，即便是采用分工合作的方式，也会有信息交流脱节、无法实时验证或者模型不匹配的问题。因为仿真云平台对象只是单位内部的相关工作人员，为其提供私有的云服务，因此，在任务管理期间，可以最大程度的将平台使用权开放，所有操作人员都配备了应用终端，可以管理个人客户机，例如，软件的安装、更新、配置调整等。计算分析项目可以多人共同完成，有关人员也可以参与待仿真计算所有流程中，对分析结果准确性提供保证，从而全面提升计算效率。

2.5 实现流程

特种设备监管云计算平台任务实现流程，是以仿真分析计算流程为基点，对仿真云平台架构结构协同仿真实现模式展开分析，平台任务实现流程：①将仿真人员呈递的仿真要求接收；②对仿真要求进行审核，并且将数据储存到服务器中；③同协同仿真模块分解任务；④将模型整合；⑤计算；⑥输出结果，并展开讨论。

3 在特种设备监督管理平台中的应用

（1）按照当前所使用的图形工作站设备，利用网络改造、系统优化一系列技术，建立性能高的计算集群与虚拟化环境。

（2）针对仿真应用软件展开部署，实现仿真工具与“企业云”所有在线资源的整合。对ANSYS，ALGOR，Nastran及nCode相关求解器、高性能计算硬件资源、高端图形工作站，以及高速互联网络资源等进行集成部署。将部署结果通过Web服务或瘦客户端的形式展示给仿真分析工作人员，将以往的仿真软件工具逐渐演变成“企业云”内在线计算资源，并且以此为依据构建高性能计算管理平台。此外，技术人员要对工程计算软件内所有求解器模块进行统筹调度，目的在于全面提高计算资源实用性，加快实现高端图形工作站资源共享，使仿真计算效率不断提升。

（3）将仿真调用接口进行封装，使仿真人员可以随时在线仿真计算。仿真云平台支持数值仿真软件集成和接口封装调用，使其由原本的固定化软件工具过渡成为实时在线仿真计算服务资源，为用户的使用提供方便。特种设备监督管理平台可以将硬件集群以及仿真软件这一类计算资源进行整合，使操作界面以及管理接口更加简洁，操作更为方便，充分发挥出工作站在计算方面的优势。利用仿真云计算平台，也可以全面实现集群计算、三维应用高效管理与使用。

（4）特种设备监督管理平台可以有效处理现场试验，以及数值模拟结果等进行处理，确保特种设备能够得到全生命周期管理。以云数据处理技术构建特种设备监督管理平台，可以在原来的基础上实现产品的全生命周期管理，支持数据的双向交互，在平台中构建特种设备安全运行文档，与特种设备使用文档进行结合，组建更加完善的特种设备运行记录档案，为今后工作的研究与分析提供依据。特种设备监督管理平台中，也支持大量数据的分析梳理，使所有试验、仿真分析所得结果都体现在平台中，针对特种设备构建安全运行文档，实现资源与数据的高效整合，为特种设备应用提供技术支持。