2023新能源智慧运营平台项目可研报告

- 1 - 新能源智慧运营平台建设项目 可行性研究报告 2022.10 - 2 - 一、项目背景及必要性 1.1 项目背景 为贯彻落实推进数字经济和实体经济融合的重要指示精神， 聚焦新能源未来发展和电力市场化交易，全面提升集团公司新 能源管控水平融合大数据、云计算、人工智能、5G 应用、区块 链等先进技术和理念，通过实施两级中心建设，顺畅管理链， 打通数据流，双轮驱动耦合发力，打造集团公司新能源核心管 控能力。 新能源公司主营业务主要包括风电与光伏产业，目前总装 机容量 XXXMW。发展目标，新能源产业规模在 3 年内将呈现快 速的增长。 1.2 项目必要性 1.2.1 制胜平价时代的必要途径 随着技术进步和产业政策环境的变化，新能源无补贴时代 加速到来，新能源市场化交易规模逐年增长，进一步拉低平均 上网电价。同时，新能源企业承担更多偏差考核和辅助服务费 用，利润空间不断受到挤压。新能源发电市场竞争更加激烈， 就要求企业抢抓国家“新基建”重大战略机遇，以数字化转型 - 3 - 为抓手，积极探索基于大数据、人工智能等新兴科技的数字化 转型道路、加快智能化改造进程，为数字化转型发展注入新动 能。 1.2.2 新能源产业发展的必然选择 与常规能源相比，新能源发电具有随机性波动性特点，利 用小时数低，电场分布点多面广，管理难度大。同时，新能源 设备机组智能化程度高、控制响应快、可塑性强。因此，促进 新能源大规模开发利用，急需依托工业互联网，提升发电系统 智能化程度，降低运维边际成本。 1.2.3 世界一流能源企业的必由之路 作为新能源行业的领军企业，XXX 集团在风电装机规模、 经营指标等方面处于领先水平，但在信息化智能化建设水平方 面，对标国际先进企业还有一定的差距。信息孤岛现象严重， 无法实现横向协同、纵向贯通；生产监控系统和大数据平台尚 未有效转化为生产力，在数据传输、管理能力和价值挖掘等方 面均有很大的拓展空间。要实现建设“世界一流能源企业”的 总体目标，就必须要有世界一流的数字化技术应用作为支撑， 驱动公司战略决策、经营管控和生产运营全面实现数字化转型。 - 4 - 本项目基于先进的工业互联网平台，针对业务痛点建设新 能源智慧运营平台，全面提升公司生产经营的质量和效率，促 进公司的数字化和智慧化转型，实现数字化企业、业务量化、 集成集中、统一平台、智能协同，建成后将具备极大的推广价 值，为 XXX 新能源板块建成行业领先、国内一流的智慧新能源 企业探索创新。 二、相关企业实践现状及发展趋势 2.1 国内外相关领域的业务现状 2012 年 11 月，GE 发布《工业互联网—冲破思维与机器的 边界》白皮书，具备智能设备、智能系统、智能决策三大特征 的“工业互联网”概念被正式提出，并被称作 200 年来继工业 革命和互联网革命之后的第三波创新与变革。GE 公司于 2015 年启动数字化风电场战略，其核心在于建立风电机组数字化的 模型，以自身长期数据积累上的优势，提供基于大数据挖掘的 服务应用。丹麦维斯塔斯与 IBM 合作开发了 Firestorm 超级计 算机，用于进行风电数据的计算和分析，通过“发电损失系数 直观地反映风机因故障损失的发电量。 国内各大风机主机商利用自身长期数据积累上的优势，较 早开始基于大数据、互联网和数字化技术的智慧风电场方面的 - 5 - 探索，旨在为客户提供从前期选址到后期运维的系统化管理方 案和数据分析服务。金风科技的智慧运营系统 SOAMTM，整合了 风电场运维过程中各个环节的数据，融入故障诊断、健康状态 预警、功率精准预测、风机优化运行等专业技术，建立智慧运 营软件平台；远景能源“智慧风场全生命周期管理系统”包括 “格林威治”（Greenwich）云平台、智慧风场 Wind OS 管理系 统以及 Wind OS 高级应用（包括风功率预测、风机亚健康诊断、 在线振动监测等）；明阳风电在 2014 年完成了大数据平台的搭 建，将控制策略与互联网技术、大数据、云存储前沿技术融合， 进行风电场优化、定制化设计、资源评估、智能风场管理，推 进无人值守智慧风电场建设。 各风电运营商也在积极构建大数据平台，通过智慧电厂建 设实现降本增效。龙源电力率较早建成了全国性生产运营监控 中心，“风电运营大数据中心”可实现全部风电机组秒级数据 的高效存储与快速调用，通过“智慧风电管理分析系统”计算 风电机组各项损失电量，包括风机故障停机、输变电故障停机、 风电机组计划停机、输变电计划停机、自然因素受累停机、场 外受累停机、调度限电停机等。 - 6 - 2.2 领先实践的成功案例 XXX 新能源公司由于风电项目点多、线长、面广，且大多 处在人烟稀少的偏远山区等特点，存在运维成本高、运维效率 低、统筹管理难度大、数据无法实现融合等问题，信息化系统 在业务应用、流程管控、数据管理及值班运维等方面无法满足 新能源公司精细化管理的需求。公司通过建立生产运营平台实 现对公司各管理业务及各下属风电场信息融合和一体化管控， 将集控、安生、财务、办公、物资等系统之间的数据打通并深 度融合，重构人员、设备、物资、环境、管理等要素优化为 “五位一体”，实现了数字化、安全化、智慧化协同发展的新 能源智慧企业形态。 三、需求分析 3.1 现有业务及信息系统分析 XXXX 3.1.1 业务现状 XXX - 7 - 3.1.2 信息系统现状 XXX 3.1.3 问题分析 目前新能源公司信息系统存在的问题和不足如下： 1) 业务快速增长、资源难以有效配置：新能源公司业务地域分 布较广，同质化业务多，人力资源紧张，业务快速增长过程 中，资源难以有效配置。 2) 业务垂直化管理困难：风场至公司总部业务数据信息无法及 时共享，且需多次核对，数据传递不够及时，业务处理效率 低。 3) 存在信息“孤岛”：大部分业务处理，需要多次登录不同的 信息系统录入数据、审批单据，各系统的数据相互独立，合 同、采购、人员信息等数据需要重复填报，增加了工作量。 4) 设备管控体系不健全：缺乏设备故障预警和运行参数分析， 设备运行监控困难，设备维修经验、知识没有形成知识库， 无法共享。 5) 手工业务处理多、工作负荷较重：新能源公司已经上线了财 - 8 - 务共享信息系统，但物资出入库、薪酬社保计算等业务都是 手工处理，对应的财务核算业务，也是在财务共享信息系统 中手工填单，人员工作负荷较重，效率有待提高。 3.2 目标需求 以工业互联网为基础，网络和基础设施平台为载体，以生 产运维中心、管理运营中心和综合服务中心为核心，以决策与 指挥大脑为目标，标准化和安全体系为保障，建立纵横贯通的 应用系统与信息资源体系，全面支持新能源公司的专业化运营 和集中化管控。 四、建设目标和内容 4.1 建设原则和策略 项目建设按照“整体规划、统一标准、注重实效、适度超 前”的总原则，基于“服务生产，面向管理，辅助决策”的设 计思想，着眼于未来和发展，同时注重结合目前公司新能源业 务管理实际情况，进行统一总体规划设计。 系统体系设计原则： 1) 稳定性和可靠性原则。系统能够连续不断稳定可靠的 工作，这是系统必须具备的最基本的要求。 - 9 - 2) 实用性和灵活性原则。系统功能既符合公司总部的管 控要求，又能满足下属风场日常生产管理的要求和习惯，并具 有灵活的可配置性。 3) 先进性和成熟性原则。系统设计应采用先进的、成熟 的、可持续发展的技术方法，或经过成功案例检验的系统。 4) 前瞻性和完整性原则。系统采用当前主流技术，确保 系统建设的一致性、系统性和完整性。 5) 可扩展性和维护性原则。系统不仅要完全满足本次建 设要求，而且要满足信息系统后期扩展要求，便于对系统的管 理、设置和升级。 6) 容错性和兼容性原则。系统应具备检错、纠错功能， 并满足向下兼容的要求。 7) 安全性原则。系统安全防护措施完备，能够应对计算 机病毒、网络炸弹、盗用、伪造等可能出现的各种信息安全问 题。 8) 集成性和开放性原则。系统实行统一开发、统一分析、 统一设计、统一数据库，充分满足用户不同层次的应用需求， 符合各种形式通讯标准及通用开发平台的接口标准。 - 10 - 9) 易用性原则。系统人机界面友好，数据实现一次录入 后全系统共用。 系统按照“集中部署、分级使用”部署原则，采取二级网 络结构建设，部署在安全 III 区，分为主站侧（公司总部）和 子站侧（公司下属新能源场站）。 4.2 建设目标 根据 XXX 战略，新能源公司通过建立新能源智慧运营平台， 对信息系统的功能改进与整合，实现对安全生产和经营管理数 字化和智能化管控，推动“两化”融合、促进可持续发展，以 信息化为支撑实现企业创新转型,助力和支撑新能源公司的快速 发展。 新能源智慧运营平台建设的主要目标如下： (1) 业务协同一体化，提高运营与管控效率 将新能源公司及下属单位集控、安生、财务、物资、人资 业务统一到智慧管控平台处理，依托智慧运营平台线上集中处 理业务。通过集约化和规模化处理，优化资源配置，降低运营 成本；借助流程再造和信息技术手段，通过系统自动化处理， 提升各业务运作效率；在新能源公司快速发展扩张中，解决企 - 11 - 业新建时人员供给不足的矛盾，支撑新能源公司业务快速发展。 (2) 构建设备健康管理平台，实现预防性主动维护 基于大数据平台，建立设备故障预警、运行参数智能监 控等模型，并实现风机和光伏设备关键部件变化趋势、运行 寿命和潜在风险预测，实现预防性主动维护，从而降低故障 率，提高风机故障处理效率，确保风电设备的健康高效运转,优 化定检安排。 (3) 构建“智库”辅助决策平台 基于数据共享中心，通过数据的积累、数据潜在价值分析 和挖掘，构建一个面向管理层的、高度集成的决策支持系统 （驾驶舱），涵盖经营分析、运行分析、维检管理、安全管理 和在建项目管理、重大事故预报等功能，使管理人员能够直观、 全面的了解生产经营情况并提供决策支持。 4.3 建设内容 4.3.1 业务架构 新能源智慧运营平台是利用先进的互联网、物联网、系统 集成等信息技术，按照新能源公司统一的标准、流程，将分散 - 12 - 各单位、场站、项目地、管理部门的业务集中在智慧平台中处 理。新能源智慧运营平台业务架构如图 2 所示，业务范围的包 括运行监视、财务共享、安全生产、智能报表、智慧党建、决 策指挥、智慧行政、智慧考勤等，并建立企业统一信息门户 （PC 端），系统满足公司后期业务扩展和平台功能升级需求。 图 1 新能源智慧运营平台业务架构 4.3.2 业务蓝图设计 (1) 风电场智慧运维管理 目前国内各风电企业在智慧运维方面做了很多探索研究， 提出了各自智慧风场改造方案，但一般都缺乏缺乏对电力生产 全过程智能化管控的整体研究，没有实现将安全管控、运行管 理、物资管理、两票管理、设备状态评估、缺陷统计、智能点 巡检进行信息融合。 风电场智慧运维管理闭环流程如下图 2 所示： - 13 - 风 机 故 障 预 警 更 换 /检 修 巡 检 工 单 检 修 决 策 一 体 化 监 控 平 台 检 修 统 计 故 障 统 计 分 析 预 测 性 维 护 恢复 运行 巡检 工单 关闭 风 电 场巡 检 作 业 现场 拍照 设备 检查 故障 确认 数据 记录 巡 检 工 单 记 录 维 修 方 案 风 机 健 康 评 估 日 常 巡 检 项 目临 时 任 务 人 工审 核 确 认 工 单 智 能 匹 配 备 品 备 件 安 全 措 施 安 全 措 施 智 能 匹 配 图 2 风电场智慧运维管理业务流程图 按照设备故障的演变过程和风电场生产管理流程，本方案 提出的智慧运维思路如下： 1) 风机一体化监控：一体化监控系统集成了风电场所有监控系 统，实现全场设备及环境进行统一监视和控制； 2) 参数早期预警：基于数据挖掘的过程参数早期预警，捕捉设 备早期异常征兆。通过参均差参数点检、温升特性点检、参 数超限统计，对标风机机群之间差异。 3) 风机健康评估：对风机及零部件进行健康状态评价，且当健 - 14 - 康度过低，可能发生故障时，发出异常预警信息。 4) 风机故障预警：系统能实现风机各部件主要故障类型诊断， 根据故障类型进行统计，运维人员可查看预警信息详情，对 故障进行定位，根据历史数据分析故障可能的原因，方便运 维人员判断和组织维修。 5) 巡检工单生成：风机健康评估系统和故障预警系统向运行 （或管理）人员推送预警（异常）工单，经过审核后，生成 巡检工单，并推送给现场巡检人员； 6) 巡检作业及工单处理：风电场运维人员通过移动终端 APP（或 PC 端）接收巡检工单，根据工单内容确定带什么工 具，排查什么内容，制定巡检路线,然后执行现场巡检作业， 完成拍照、设备检查、故障确认、数据记录等工作，完成工 单记录并关闭工单； 7) 检修计划:风电场运维人员根据巡检工单记录，确定哪些设 备可以继续运行、哪些设备需要重点观察、哪些设备需要停 运检查和检修，并根据风点场工作量情况、风况等条件，统 一制定检修计划； 8) 检修决策和执行：基于巡检工单信息，系统可自动推送故障 设备相关历史维修案例和智能匹配检修可能所需备品备件、 - 15 - 工器具和安全措施，为运维人员提供决策支持，快速完成检 修任务。 9) 检修和故障统计：对每台（类）机组、每个（类）零部件， 记录运行状态、历史巡检数据、历史故障预测、故障发生时 间、根本原因、处理方式、经手人员（业主、风机厂家或外 包运维单位）等全生命周期数据进行详细记录和统计，并通 过图表、报表的方式，将设备缺陷评价指标清晰地展示出来， 可用于事后追溯与分析决策，为制定技改或预防性维护方案 提供数据支撑。 10) 预测性维护：根据风机零部件当前健康状态、故障统计数 据和检修统计数据，对风机各品牌、各类型部件状态有了整 理评估，从而确定设备定期检查项，指导备品备件供应计划， 并制定风机运维计划。 (2) 设备资产管理 设备资产管理以工单为主线，将设备的技术信息、状态信息、 备件、人力投入、维护成本等进行关联，实现数据的整体集成， 完成设备知识库的积累。工单管理是设备维护和检修作业流程 管控的核心，设备知识库为设备维护和检修提供决策支持。 - 16 - 图 3 风电场设备资产管理业务流程图 4.3.3 系统功能 1. 企业统一信息门户 建设新能源公司企业统一信息门户平台，通过集成、整合、 协同的方式实现企业内部信息、流程的统一，满足新能源公司 生产运行和运营管理的自动化、流程化和数字化，提高工作效 率，改善用户体验。 (1) 建立数据共享平台 将新能源公司的集控、安生、财务、物资、人资、核心业 务一体化等系统统一到智慧运营平台，实现了企业数据标准化 - 17 - 管理及各系统数据连通共享。各系统与门户实现数据交互，做 到统一数据来源、数据一次录入多系统调用。 (2) 建立个人中心 建立个人中心作为门户首页，通过整合个人相关信息，完 善包括待办管理、信息公告、业务提醒、业务动态等功能模块， 其中待办管理包括 OA、财务、物资、缺陷、两票、安全检查等 等业务的流程审批或动态提醒。 2. 设备健康管理 目前新能源公司已完成集控系统建设，实现了“少人值守、 集中管控”的生产运维管理模式，下一步将在电场和公司各管 理业务的信息融合基础上，发挥大数据分析和人工智能优势， 挖掘各系统融合后的数据价值，推动指挥决策、生产优化等功 能建设，助力风场检修模式向预防性状态转变。 风机健康管理本期主要完成风机故障预警和运行参数智能 监控功能的建设，并完善风机性能分析功能，后期可考虑设备 健康评估和运行决策等功能。 (1) 风机故障预警 - 18 - 风电机组故障预警是利用先进的工业大数据分析方法和深 度学习等技术手段，建立各部件或设备特定预警模型，甄别设 备早期异常征兆，实现早期预警。 XXX 地区的风场大多为山区，风速风向变化频繁，导致偏 航机构频繁动作，加上风向标安装误差、传感器信号漂移、风 向标卡滞等问题，偏航故障在风机部件故障中占非常高，降低 了风机的发电效率。本项目结合新能源公司风机特点、风机运 行实际问题，基于工业大数据平台建立风电场风机偏航故障预 警模型，实现了风机偏航指标数据监控、风电机组偏航异常预 警、风电机组状态监测数据展示以及风电机组偏航指标数据图 形展示四大功能。 (2) 智能运行监控 1) 参均差参数点检 选择风场、风机群组、参数群组和时间范围，查看群组离 散度和风机均差平均值。其中风机群组的分组原则为工况相近， 也可以根据风机海拔高度、项目期、风机型号进行分组。参数 群组按照参数类型和参数所属部件进行分组，如风机轴承温度、 发电机线圈温度、风机轴承振动等。 2) 温升特性点检 - 19 - 选择风场、项目期、机型、温升参数和时间范围，查看风 机的温升特性系数。将“0～110%额定功率”分为若干区间，每 个区域 50KW。将各断面实时数据按功率区域进行装框，计算每 个区域各参数温升（参数温度－环境温度），再计算全区域段 的平均温升，即为此风机此参数的温升系数，反映风机某参数 的温升特性。 3) 参数超限统计 对风机、升压站内设备的所有性能参数进行限值统计和展 示，运行可以随时了解超限频次较高的参数和参数超限率高的 机组、项目、机型、风电场，同时展示参数的风场平均值。 1 变电数据超限分析：可对变电站内有功、无功、电压、 电流等设定在超限值，并统计各级越线的次数、发生时间等； 2 风机数据超限分析：可对风内有功、无功、温度、转速 等设定在超限值，并统计各级越线的次数、发生时间等； 3 环境数据超限分析：可对风内有功、无功、温度、转速 等设定在超限值，并统计各级越线的次数、发生时间等； 3. 智能生产分析 (1) 损失电量分析 - 20 - 基于风机各类停机状态和对应时间，以及风机应发电量， 系统对风机损失电量分项计算，风机损失电量类型包括限电损 失、风机故障损失、计划停机损失、场内受累损失、场外受累 （电网）损失和其他原因停机损失。损失电量通过柱形图展示 某时间范围内不同场站的损失电量总量分布，也可以展示某时 间范围内某场站各类型损失电量分布情况，同时实现风场或项 目期的发电量利用率进行排名等。 (2) 可靠性分析 风电场 SCADA 系统提供了基于风机 PLC 系统的风机固有可 利用率计算，并未考虑风机外部条件导致风机停运的情况，无 法满足风场运行管理需求。而采用人工计算费时费力，难以执 行统一标准，给风电场区域化集中管控带来很多困难。 基于风机状态码的逻辑判断模型和风电集控系统风机停机 状态挂牌功能，实现风机各类可利用率指标的定制，适用于不 同风机类型，并保证数据精度。系统可根据用户需求，定制不 同需求的可利用率指标。系统可以进行不同风机、不同风电场 在不同时间段的可用率、发电量对比，也可以进行同一风机、 同一风电场在不同时期的可用率用、发电量对比。 (3) 故障统计分析 - 21 - 通过分析风机故障及损失电量情况，发现不同区域和不同 机型高发故障和故障高发时段，为设备故障防范和检修策略管 理提供数据支持。 风机故障台账建立了完整的风机故障数据库，定义各类风 机故障的严重等级、归属部件映射关系，可以按指定时间、范 围对各风场的风机故障频次、故障时长、台均故障次数、台均 故障时长、故障损失电量等进行统计和排名。风机故障损失可 以通过风场、机型、部件分类进行分级归类统计。 (4) 风电场多维度绩效对标 为规范风电场生产管理工作，确保风电场安全生产、经济 运行等工作高效、优质、有序开展，持续提高员工工作质量、 工作效率及执行力，同时为了破除了原有以发电量为单一考核 依据的弊端，消除风电场因先天因素不同而对考核产生的影响， 本项目提出建立风电场多维度绩效对标模型。 风电场多维度绩效对标模型采用同区域比较方法，从风机 可利用率、风机故障频时、设备健康状态、主动维护时间、设 备性能水平、电量指标完成情况等方面配比不同考核权重，量 化考核指标，对各场站进行综合绩效对标，从而实现精细化、 精准化考核，激发员工干事创业活力。 - 22 - 4. 决策指挥中心（驾驶舱） 决策指挥中心是面向公司领导及各部门生产管理人员，对 生产及经营数据进行深度挖掘和高度浓缩，采用丰富的可视化 图表，为公司生产、营销、经营等业务管理科学化决策支持， 使管理人员能够直观、全面的了解公司生产经营情况。 决策指挥中心包括经营分析、运维监管、安全监管和在建 项目监管。 (1) 经营分析 经营分析实时展示新能源公司发电量、发电收入、回款指 标、应收账款、流动资金、发电成本、利润总额、资产负债率、 等经营指标的计划值、实际值以及历史完成情况，各项目资金 预算完成情况。 (2) 运维监管 运维监管主要包括公司生产实时数据、重大生产事件告警 推送、风机运行统计、缺陷统计和两票统计，生产管理人员可 以实时反馈各风场风机投运状态、检修进度、停机原因，减少 风机不合理停运，提高了生产管控的时效性和准确性。 (3) 安全监管 - 23 - 安全监管主要展示各风场的安全天数、安全违章统计、安 全隐患排查等情况，同时也可以展示各信息系统安全状态。 (4) 项目监管 项目监管主要实时展示各在建项目施工进展情况。 (5) 综合看板 综合看板主要根据用户需求，实时展示各类业务统计数据， 确保公司各项生产经营活动正常推进，如当日会议情况、当日 人员在岗情况、流程审批情况、公文处理情况、用车情况、财 务报销情况，同时展示各项数据当月、当年累计值。 五、技术方案和技术路线 5.1 系统架构 5.1.1 平台网络架构 超融合硬件方面采用 4 台高性能服务器，每台服务器配备 2 颗高性能 CPU 和 128G 内存提供计算服务，配备 1 块 128G SSD 盘用于安装系统，配置 2 块 480G SSD 高速闪存提供数据缓存服 务，配备 6 块 2T 大容量硬盘提供分布式存储服务，用于替代 传统的磁盘阵列。在网络层面采用全万兆光纤网络用于分布式 - 24 - 存储网络，全千兆网络用于业务网络，为保证可靠性，采用主 备双网络冗余模式，为企业智慧平台提供一个安全的、高性能 的、高可靠性的、易于扩展的基础硬件平台。 超融合软件方面采用国内知名云计算厂商的超融合云平台 管理软件，超融合云平台管理软件基于超融合架构，以虚拟化 技术为核心，利用计算服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟 化、安全虚拟化等组件，将计算、存储、网络等虚拟资源融合 到一台标准 x86 服务器中，形成基准架构单元，并且多台服务 器可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展，形成 统一资源池。 - 25 - 超融合云平台网络拓扑图如下： 图 4 超融合云平台网络拓扑图 5.1.1 平台软件架构 超融合云平台在逻辑上分为两个层面，一层是云基础架构 层面，我们通过超融合来实现，只用通用的 x86 服务器和三层 交换机，通过完全软件定义的方式实现云基础架构； 另一层是 云管理平台，实现底层云基础架构和上层应用的紧密融合,同时 通过服务化接入 COC 统一运营/运维平台，实现云上云下资源的 统一管理、业务平滑迁移、数据中心的统一监控。在本地和云 - 26 - 上都可按需获得丰富的服务目录，统一的安全服务。 逻辑架构如下： 图 4 超融合云平台软件架构 服务器是构成整个超融合云平台架构的最小物理单元，它 是基于虚拟化技术，将计算、存储、网络和安全资源以及管理 组件全部融合到一台标准 x86 服务器中形成的。通过交换机连 接多台一体机，可实现“堆积木”式的无缝横向扩展，即可形 成企业云基础架构。超融合是完整的软件定义数据中心基础架 构，符合云对基础架构的安全可靠需求，通过统一管理界面对 所有资源进行管理，运维更加便捷，可以实现业务的敏捷交付。 - 27 - 超融合云平台可以对基础架构资源池进行全面的管理，如 实现应用迁移、全局可视、一键故障定位以及资源的所画即所 得部署；并且当业务需求提升，需要进一步实现应用和云基础 架构统一管理时，可以通过升级支持更多的服务，包括多租户 管理、自助服务门户、多级流程审批以及异构虚拟化资源池， 同时可以通过多数据中心的容灾方案为业务联系性和数据可靠 性提供更高的保障。总而言之，采用超融合云平台管理软件能 够实现超融合构建的企业级云基础架构和上层业务应用架构的 紧密融合。 (1) 数据保护功能 生产数据的安全绝对是宝贵的，在建设核心业务时，生产 数据的安全稳定一定要考虑，所以一定要引入备份机制，而超 融合云平台自带定时备份功能，并且还能提供 CDP 的功能，它 可以将生产数据在不影响业务性能的前提下实时的同步到其他 存储介质当中，想恢复到任意时刻的系统状态都可以。 - 28 - (2) 多副本技术 副本机制，是指将数据保存多份的一种冗余技术，由超融 合平台的副本复制模块来保证副本的一致性和副本之间的同步。 底层管理的副本对上层服务是透明的，上层不感知副本的存在。 支持两副本和三副本，副本所存放的位置必须满足主机互 斥原则，即不可能存在两个副本同时存在同一台主机上。 以两副本为例： 若写入一段数据，该数据依次经过条带化和分片之后，会 再经过副本复制模块，分别写入到不同的主机中。在无故障的 - 29 - 情况下，为保证副本数据的一致性，两个数据副本必须都写入 完成后，这段数据才算写入成功。 若读取一段数据，会选择其中任意一个副本进行读取。在 没有网络掉线、硬盘故障等异常情况下，文件副本数据是始终 保持一致的，不会区分所谓主副本和备副本。 如下图所示，对于每个 DATA 都有两份副本位于两台主机上。 - 30 - 通过多副本机制来保证数据的高可靠性，当数据副本不一 致时，通过引入仲裁来保证副本数据的准确性。其特性概括如 下： 1. 仲裁副本是一种特殊的副本，它只有少量的校验数据， 占用的实际存储空间很小。 2. 仲裁副本要求与数据副本必须满足主机互斥的原则， 因此至少三台主机组成的存储卷才具有仲裁副本。 3. 仲裁机制的工作核心原理是“少数服从多数”，即： 当虚拟机运行所在的主机上可访问到的数据副本数小于总副本 数（数据副本+仲裁副本）的一半时，则禁止虚拟机在该主机上 运行。反之，虚拟机可以在该主机上运行。 (3) 运维管理功能 在传统方案下中买了些硬件，但是究竟业务，应用跑的怎 么样，运维管理人员是不可视的，而监控中心就可以将您整个 数据中心做个大屏展示，无论是业务，还是虚拟机，包括数据 库、中间件都可以帮您监控起来，提供详细的报表功能、炫酷 的监控大屏只要有异常直接报警（发邮件、发短信），真正做 到机房可视。