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摘要:
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。
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文献信息
篇名 基于OPC框架的高效计算服务应用
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 大数据 高效计算 对象化并行计算 分布式
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 系统建设
研究方向 页码范围 92-97
页数 6页 分类号
字数 5844字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张春平 3 9 1.0 3.0
2 张琦 2 2 1.0 1.0
3 杨志 2 0 0.0 0.0
4 刘铭 1 0 0.0 0.0
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对象化并行计算
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相关学者/机构
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计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
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