简介：摘要当前，大数据的飞速发展严重冲击着传统的数据流存储和数据流处理方式。这是一种实时的数据记录序列，它的数据记录不但有序而且数据量巨大，越来越多的应用领域将不得不考虑如何对这种海量数据进行实时处理。本文就针对电力大数据的实时流数据处理技术进行简要分析与探讨，仅供参考。

简介：摘要:铁路运维大数据的实时流处理技术是现代铁路运营的关键支撑，它通过高效的数据采集、处理和分析，助力铁路系统的安全、高效运行。本文深入探讨了铁路运维大数据的来源，包括列车运行数据、设备状态信息、环境监测数据等，以及这些数据所具有的海量性、高并发性和时效性强等特点。实时流处理技术在应对这些特性时发挥着重要作用。论文分析了该技术的基本原理，如Apache Kafka的数据发布订阅模型和Apache Flink的流处理框架，它们能够实时地处理和分析大量实时数据，为铁路运维提供及时的决策支持。通过这些技术，铁路运营部门能够实时监控系统运行状况，预测故障，优化调度，提升服务质量和运营效率。此外，本文还分享了实时流处理技术在铁路运维中的具体应用案例，如列车运行状态的实时监控、关键设备故障的早期预警和旅客行为模式的智能分析。这些应用展示了实时流处理技术在实际运营环境中实现数据价值的潜力，以及对铁路运维管理的深远影响。总结来说，本文阐述了铁路运维大数据的实时流处理技术的必要性，深入剖析了相关技术原理，并通过实例展示了其在铁路运营中的实践效果。对于未来，我们将继续关注实时流处理技术的最新进展，以及其在铁路运维领域的更多创新应用，以推动铁路行业的数字化转型和智能化升级。

简介：摘要：随着电网终端采集装置的大范围安装与现场应用，越来越多的电网业务应用具备了数据实时采集的能力。为了充分发挥实时采集的电网数据价值，要求技术发展能够适应大规模电网数据流实时处理的新要求。然而，当前电力大数据的处理方式仍以传统的数据批处理为主，而大规模电网数据流在实时性、无序性、无限性、易失性、突发性等方面均呈现出了诸多新特征，使得基于“先存储后处理”设计理念的数据批量处理在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面面临着前所未有的新的挑战。类似于MapReduce的离线处理并不能很好地解决问题，而流计算可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息。

简介：摘要随着电网的建立健全，各方面的机制都不断完善加强，为了充分发挥实时采集的电网数据价值，要求技术发展能够适应大规模电网数据流实时处理的新要求。就目前来看，电力系统大数据分流所采用的理论方法依旧是传统的方式，而大规模电网的数据流庞大，具有实时性、无序性、无限性等特征，使得基于“先存储后处理”设计理念的数据批量处理在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面面临着前所未有的新的挑战。

简介：目前的电力系统对于国民生活有着重要意义,为此需要进行有序的电力调控才能满足要求,而电力系统的复杂性与数据量的庞大性则需要进行对数据的严格有效处理,对此本文对电力大数据的多数据流实时处理技术进行系统的讨论分析,以实现良好的系统运行效果。

简介：摘要：随着能源问题日益成为人类文明发展与自然之间尖锐矛盾的存在，人类不断倾向于寻找更加清洁的替代性能源，以达到人与自然的和谐发展。风力发电便是因地制宜的一种清洁能源。然而，为了有效提升风力发电的效率，其发电机组通常都设置在远离城市的地方，这就使得对风力发电机组的维护和产生故障时的维修工作带来了一定的困难。在此基础上，数据流的风机故障监测系统便能够及时反映风机的运行状况，为维保工作提供有效参考。本文便对风机故障实时监测系统的开发展开分析和探讨。

简介：摘要：针对传统聚类算法在处理大数据流时出现的效率低、性能差、响应慢、稳定性不足等问题，提出了一种实时流可控的聚类边缘计算算法(SCCEC)。首先，通过粗糙聚类方法对实时大数据元组进行预处理，确定聚类数量和中心点位置，并形成具有差异的宏聚类集合。其次，对获得的宏聚类集合进行采样处理，并以最大和最小距离进行K均值并行聚类，实现数据的精细聚类。最后，将完全聚类算法和边缘计算算法相结合，并在边缘计算框架下进行仿真实验。实验结果表明，该算法相比传统聚类算法运行效率更高、计算质量更好、稳定性更强，可有效提高大数据聚类性能，并降低实时数据流误分类率。

简介：摘要现如今，很多企业构建了大数据平台框架，及时搜集数据、分配数据和保存数据，在这过程中积攒了很多经验。但是，在研究和分析电力大数据计算时，不能及时完善电力大数据的特征，没哟进一步研究海量实时数据流处理能力，还不能完全满足各业务部门对电力大数据分析挖掘和实时决策的需求。对此针对电力大数据实时处理及智能分析技术进行研究，以此补救大数据框架中的薄弱环节，研发海量实时高速大数据流的处理和智能分析技术，提升大数据平台能力，并在平台之上建立更多高业务价值的实时智能决策分析型应用。

简介：摘要：油气生产过程中形成的海量实时数据及其历史数据，在油田数字化、信息化建设中的重要组成部分。但由于种种原因实时数据的质量管理面临较大挑战，数据湖作为一种常见的数据质量管控系统，能够协助数据治理，因此实时数据接入数据湖有毋庸置疑的重要意义。本文结合实践经验，对实时数据入湖方法进行讨论。

简介：

简介：摘要：随着网络的迅速发展，网络数据安全问题越来越受到重视，因为其已经严重威胁到了国家安全和社会的稳定。网络的基本特征是全球范围内的互联，它极大地利用了信息资源的功能，但也正因为如此，诸如黑客攻击、内部攻击以及入侵行为等许多不安全因素不断出现。实时监测当前网络数据信息安全状况，以及网络攻击入侵和各种不安全行为，能够有效确保网络平台的正常运行、内部主机的安全性，从而维护网络数据信息的安全，为网络数据信息安全提供有效保障。因此，对网络数据信息安全进行监测具有重要意义。

简介：摘要：近年来，信息呈现爆炸性增长趋势，实时数据监测系统逐渐成为一体化、综合性应用平台，其功能主要有数据管理与资产管理、数据库管理、可用性监控等。开发并运用实时数据监测系统，能够提高企业运营效率，增强企业服务质量，降低运营成本。

简介：摘要：实时流计算是当前数据计算和数据统计的趋势。能源管理需要投入大量人力采集各类设备指标值，以及对设备指标按不同的时间粒度和业务维度做统计，此外还需基于统计值做大量的四则混合运算或复杂的函数运算。为了节省人力成本和解决生产过程中药剂、介质、用电、用水、用风和煤量统计值全面自动计算问题。我们设计了一个统一的计算模型，通过定义能源设备指标和给指标指定计算标签和计算公式，将用户填报数据和PLC采集数据，基于Flink流计算框架实现数据实时统一计算。为生产决策提供即时的信息。

简介：摘要：本文分析当前实时数据中心的发展现状，并提出了基于现阶段大数据技术时代下实时数据中心建设的内容，包括对数据处理中心、数据分析中心及实时数据中心重构的建设，以及大数据实时共享平台的建设和大数据环境下数据的安全保护等内容，希望运用大数据的技术对企业的实时数据进行挖掘与利用。

简介：摘要：经过多年发展，地质录井在信息化建设方面取得了长足进步，在录井现场建立起以卫星网络为基础的信息传输网络。在此基础上，开发实时数据采集及数据监控系统，通过采集综合录井仪各项参数，实现数据的实时发布，达到对现场工况的监控效果，对于进一步提升地质录井在油田勘探开发中的作用具有重要意义。

简介：本文的上篇是从讨论发动机熄火时‰的OBDII的数据流作为开场序曲的。接下来，我们就要进一步探讨数据流在发动机运转期间的情况。

简介：

简介：在分析实时数据监测模块实时性需求的基础上，提出一个通用实时数据监测模块系统结构，并阐述该模块的软件实现。该系统采用MODBUS_RTU通信协议，采集各个监测模块的实时数据，并在LCD上以图形方式显示系统运行的情况。

简介：在当今日益复杂的碳氢化合物钻井领域，经常引进新工具来辅助钻井工人、钻井工程师和经营者。石油和天然气公司斥巨资投入其中两个领域：一是钻井作业实时传感数据的传输和存储，二是存储并将最佳实践、吸取的教训和钻井队的其它经验按目录归类的知识管理系统。然而，这两个领域均面临着一些挑战。在实时数据方面，

简介：数据采集是构建集团/区域公司级实时监管系统的重要基础。文章针对已有数据采集软件开发中功能模块重复开发,应用中测点配置不统一,不支持冗余部署,故障恢复能力不足等问题,采用C/S架构,设计了可靠实时数据采集模型,该模型包括数据采集、数据缓存、数据传输和数据持久性4个模块。实际应用表明,基于该模型开发的实时数据采集软件易于配置,数据传输可靠,故障恢复能力强,能满足实时系统的数据采集要求。