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。
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。
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。
气象国家级数据集约共享系统
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。
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。
- 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。
