气象行业

发布于: 2023-08-18 09:53
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一、行业概述

气象行业属于公共服务基础服务行业之一,除服务于政府和社会公众外,还针对不同行业提供特定的服务,包括但不限于:决策气象服务、公众气象服务、专业气象服务和科技气象服务。据中国气象局统计,截止到2022年9月,我国已建成由7个大气本底站、25个气候观象台、超7万个地面自动气象观测站、120个高空气象观测站、236部新一代天气雷达、7颗在轨运行风云气象卫星等组成的综合气象观测系统,雷达监测网规模为世界第一,也是世界上少数同时拥有极轨和静止气象卫星的国家之一。

随着气象信息化的建设推进,气象行业的服务对象也越加广泛,为各行业用户提供更加精准的气象服务。

二、行业特点

  • 数据规模大:数据存储覆盖地面、高空、海洋、交通、水利、农业气象等各类气象观测资料,部分资料观测频次以秒级进行收集存储,并且随着信息化推进,观测站点也在不断增加,数据存储规模大,单日结构化数据存储量超200GB;
  • 业务访问并发量大:气象观测资料服务除服务于信息中心外,还服务于人影、公共服务、预报台等内部单位,以及应急、水利、地震、交通、公众服务等外部单位,在极端天气或应急状态下,业务访问并发量大;
  • 业务可靠性要求高:气象服务除为公众提供基础天气预报外,在特殊时期还将对各级部门提供气象决策服务,业务可靠性要求高,与管理类业务不同,气象服务不存在闲时服务期,需要保障7*24小时连续性服务。

三、虚谷优势

虚谷数据库以分布式架构为基座,提供分布式存储与分布式计算能力,可提供海量数据存储、高并发响应、高可靠性服务能力。

  • 分布式存储:虚谷数据库以分布式存储模型提供数据存储服务,可将海量数据存储于集群各存储节点,并且可按需进行存储节点动态扩展,保证大规模数据的高效存储服务;
  • 分布式计算:虚谷数据库各计算节点均可独立运行,对集群所有数据提供计算服务,不存在单点计算限制,业务访问压力可分散到所有计算节点,提供高并发访问服务;
  • 分布式容灾:虚谷数据库提供数据多副本,节点同构可替换,多网络容灾等特性,可有效消除单点故障影响,提供全时可靠的数据库服务。

四、行业案例

1气象国家级数据集约共享系统

    1.1案例背景

全国气象大数据云平台,全面管理和供给气象数据、算力、算法资源,支撑“云+端”气象业务,对内承载气象业务应用,对外提供数据共享服务。早期各个气象业务系统各自调用其所需数据,重复存储、重复传输的现象非常普遍,2019年,在对多家国产数据库进行测试选型中,虚谷数据库以优秀的性能及高标准的各项非功能性指标脱颖而出。该系统采用大数据、云计算、分布式等先进设计技术,开发了数据交换与质控、产品加工、数据存储与服务等核心功能,实现了海量数据快速收集存储、产品在线处理、数据高效访问等服务能力,具备数据直传、产品直算、服务直通的能力,支撑气象业务应用系统融入,有利于推动建立“云+端”气象业务技术体制。

     1.2案例概述

在2019年1月,在国家气象信息中心组织了POC测试,历时约3个月。对整个大数据雷达共享平台的10个维度进行了全方位的测试。经国家气象信息中心的专家综合评定,虚谷数据库最终获得认可。项目中,中国国家气象局在国家中心和31个省级节点(总计569个物理PC节点)上,以虚谷分布式关系型数据库为数据处理底座,满足实时数据快速存储的需求,并为其他异构数据技术提供实时数据同步,为天气预报预测、气象服务等业务系统构建了天气雷达等的数据共享平台。此次,虚谷数据库共提供32套569个节点全国性的部署,后期为满足客户业务需求,可按需进行动态扩容。

    1.3案例价值

  • 打通部门数据孤岛,全国统型:将气象各业务系统数据统一标准、统一存储、统一运维,全国同型架构,数据按域下发。
  • 数据资源全面丰富,序列完整:全国气象行业完整的数据,汇集20多个行业,2000多类数据、不少于165PB的数据资源。
  • 全网数据按需交换,快速入库:数据交换能力全面覆盖多网络域。从观测到国家中心秒级可服务。
  • 目前虚谷支撑的天擎底座已赋能百余类多跨应用,包括但不限于应急、海洋、电力、机场、农业等,数据集约化可以再次衍生产品产生价值。
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