基于OPC框架的高效计算服务应用
大数据计算是当前云计算研究的热点之一。在电力信息化、精益化的建设过程中,业务复杂度不断提高,数据量与日俱增,这使得传统的数据加工性能日益劣化。在复杂的业务场景下,由于海量的电力数据,使得数据指标加工计算的效率非常低下,传统方式的加工任务经常耗时数个小时,难以满足用户的体验要求。为了解决这个问题,全面提升数据指标加工任务效率,基于对象化并行计算(Objectification Parallel Computing, OPC)框架实现了一种高效计算服务, OPC是分布式并行内存计算框架。在OPC框架中,大数据集被拆分成小数据集,并分布式地存储在集群内存中。 OPC计算任务借鉴了分而治之和归并树的思想,将计算任务分成两个阶段：本地计算任务和计算结果收集汇总。计算任务基于本地计算数据进行计算,得到本地计算结果,然后将计算结果通过收集结点进行汇总合并,最后得到最终结果。 OPC框架技术应用在国家电网公司工程生产管理系统(PMS)中,应用效果表明该技术稳定、可靠,性能提升几十至数百倍,可满足高效计算需求。
大数据、高效计算、对象化并行计算、分布式
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TP3;F12
2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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