智慧化矿山系统的大数据平台设计方案

在建造智慧化矿山的过程中，其中枢便是大数据分析平台，对梳理矿山企业以后智慧化矿山的建造中基础大数据平台设计和数据开发规范。以此来实现矿山中多个系统的数据互联，建设数据库的共享以及运行维护的全局监控平台，从而实现生产主要数据的联系共同的资源共享。大数据分析平台去实现智慧化矿山的基础数据收录、储存、分析和显示等多种应用，也为了创新性研究提供了数据基础，真正提高了矿山企业的安全生产以及智能化能力。

大数据平台的设计思路

结合当前智慧化矿山系统的建设状况以及管控要求，在坚持创新性、开放性、实用性以及安全性等方面的需求，同时也要符合简便大方的设计规则，更应该考虑之后的发展中的数据分析需求以及对技术的要求。智慧化矿山系统的大数据平台基本要遵循以下三个原则：

1、灵活性

在大数据平台的设计以及实施中需要考虑与其他系统的兼容，应配备多重类型的接口，并且可以灵活的和其他系统进行对接，扩展服务能力。

2、安全性

大数据分析平台在访问认证的机制上应使用安全性较高的应用，同时在平台的建设中了解到自身的安全防护等级，以保护数据的安全性。

3、可扩展性

智慧化矿山系统中大数据的分析是一项的工作。随着业务的改变，企业对于大数据平台的功能和需求也会改变。因此对大数据平台的设计以及研发就有扩展性的要求，去实现不断变化的要求。

大数据平台的框架设计

大数据分析平台的框架在整体设计上和以往的数据库具有部分上的相似性，依照数据的流向自下而上分为四层，分别是数据收集层、计算层、服务层、产品层。与传统数据库的不同之处是同层次使用了更多的技术组件，可以满足不同的应用场景。

1、数据采集层：该层面包括了ETL离线采集、日志采集、后台监控端监测等方面；

2、计算层：根据数据分析场景的要求不同，可以划分为离线数据计算、源数据读取、实时计算以及数据管理等方面；

3、服务层：该层次主要实现读写分离，将偏应用的查询功能和计算功能分开，包括实时查询、常规查询、多维查询、系统的对接等方面。

4、产品层：根据矿山企业的特点不同划分不同类别的应用，比如安防域主题分析，生产域人员定位、各系统监控、数据巴士调度等等。

5、数据管理层：主要是实现数据的管理和运维，包括主数据管理和数据质量管理等多个维度。

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