高可靠的电网虚拟化云资源调度技术
李子龙
（广东电网有限责任公司梅州供电局广东梅州514021）
出高可靠的电网虚拟化云资源调度技术实现云端自助服务和业务管理、基础架构调配和生命同期管理，提升了电网数据中心的灵活性和可延展性. 摘要：针对异构数据基础资源池服务交付时延大，T部署流程非连续等问题，本文首先分析云平台下数据服务调配对数据资源管理模式的需求提最后通过实验仿身，验证本文架构具有更好并发处理性能.
关键词：虚拟化智能电网资源调度
中图分类号：TP393 文献标识码：A
1引言
稳定扩展的智能电网是未来电网数字化发展的趋势，信息技术网以及“互联网电力”新电网服务模式的重要技术手段. 是其建设和发展的重要支撑，智能电网“云平台”成为了未来智能电
化提高的需求，以及电网用户扩大对虚拟化功能的运用范围，采用 当前智能电网云平台管理虚拟化程度仅为65%.随着电网虚拟软件定文的存储以及网络与安全模式，能够实现完全过渡到软件定 义的数据管理模式，软件定义的数据中心使得T部门能够转变运维方式，转变为主动创新的部门，将节约的信息与通信资源投入到有助于实现关键业务目标的新应用、服务和计划.主动创新的部门能 与业务目标保持一致，对企业的发展、创新和竞争能力起着更为关键的作用.
现有的管理方案已经不能满足数据中心对管理的需求.异构数框架，大幅增加了异构网络下的服务交付时延，异构环境将需要更 据基础资源池，难以提供整合多平台、多数据、多用户的处理模式和多的资源和开销进行资源匹配，IT部署流程呈现非连续的，竖井式、 手工的难题.
等问题，本文首先分析云平台下数据服务调配对数据资源管理模式 针对异构数据基础资源池服务交付时延大，T部署流程非连续的需求，提出高可靠的电网虚拟化云资源调度技术，实现云端自助服务和业务管理，基础架构调配和生命周期管理，提升了电网数据
图1管理模式对服务调配的影响对比
万方数据
文章编号：1007-9416(2016)09-0096-02
中心的灵活性和可延展性，最后通过实验仿真，验证本文架构具有更好井发处理性能.
2云平台下服务调配对资源管理模式需求
基础设施的挑战.由于异构的环境，特殊请求需要找到不同的IT技 基于不同硬件平台的业务模式会遭遇一系列诸如扩展和管理的IT专员分别操作不同的平台，增加了操作开销和资金的开销.服 术人员和解决方案，增加服务交付的响应时间.异构平台需要更多的影响.由于不同业务组的需求和流程的差异性，内部IT的标准化 务响应延迟、成本增加和IT员工非集中管理为公司的IT产生了消极与非连续的，竖井式或手工的IT部署流程，如图I所示， 和自动化非常难以实现，大多数公司对于不同业务部门或组织都参
个业务驱动因素.随着业务的快速增长，企业在寻求一个更快部署 业务墩捷性和成本间题是企业部署私有云和混合云最大的两系统来创造商业机会，快速响应市场需求和提高生产力的方法，以提高IT效率和优化资源使用率的方式削减成本也是越来越多的T 部门开始寻求云基础设施的重要原因.最后，T的消费者希望像获源服务. 得他们生活中的自助服务和应用一样方便地获得企业的IT基础资
3电网虚拟化云资源调度管理
等间题，本文提出高可靠的电网虚拟化云资源调度技术，实现云端 针对异构数据基础资源池服务交付时延大，IT部署流程非连续数据中心的灵活性和可延展性. 自助服务和业务管理、基础架构调配和生命周期管理，提升了电网
3.1智能电网数据中心平台架构
IT服务，面这些服务，无论是计算、桌面还是应用，都是通过服务蓝本 在基础架构层面，云平台管理可让用户通过服务店面轻松访间调配的，
在应用层面，云平台管理可让用户通过可重复使用的组件构建应用蓝本，并且将这些蓝本与可用云的部署配置文件关联起 来.
该解决方案还提供策略引擎，从而确保用户能够访间经授权的
图2并发处理能力性能测试与仿真
服务，同时确保将服务调配到正确的环境并将审批和调配流程自动 化.
3.2云端自助服务和亚务管理
功能，用户无需更改组织流程或策略即可将自己独有的业务方式应 借助云平台管理服务调配解决方案中的业务感知管理和控制的运营策略请求和管理计算资源，同时将交付IT服务所需的时间从 用到云中.借助云平台管理服务调配解决方案，用户还可根据既定数天或数周缩短到数分钟.
跨云架构发挥服务调节器的作用，根据业务和IT策略调配工作负载，拥有用户感知能力的自助门户可为用户提供相应的T服务目 录，
3.3基础架构调配和生命周期管理
云平台管理服务调配解决方案是一款经企业验证的解决方案，专为自动交付私有云和混合云服务而构建，它让公司能够快速证明云部署具有更高的业务价值.
资源治理策略可整免超额配置，确保每个用户都能获得处于适当服务水平的适量应用，以满足他们履行自身工作职责的需要.
3.4性能测试与仿真
越多个供应商、多个云平台的各种IT服务，构造统一的云平台管 测试中采用统一的云平台管理让用户能够请求和管理无缝路处理能力如图2所示. 理的数据管理性能采集，通过蒙特卡洛方法对数据进行处理，并发
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案件数量、结案率和罚款金额，按时间、地理、经营业户经济性质、资质等级等多角度挖据分析案件数量，结案率和罚款金额，
4.7道路运输安全专题分析
按照时间段（季节、每日时段等）事故发生区域、事故性质、伤亡人数等分析道路运输行车事故数据，并对其变化趋势进行预测分 析.
4.8出行特征分析
日常的小时、周、月、年统计各个主客场站发送量、实载率，五一、十一、春运的小时、周、月、历年的各客运站发递量和实载率，并 对其进行预测分析.
4.9视频统计分析
定期地对客运站、客运车辆监控视频信息进行分析，依靠大数据的手段深人挖掘监控信息，分析总结道路运输运行的外在和潜在规律，科学有利地指导交通运输和城市管理部门的日常工作.
计对客运站视频，尝试进行客流量聚集与时间分布、与不同客运站点间关联关系等分析.
针对客运车辆监控视频，尝试进行驾驶员疲劳驾驶与时间分布关联关系等分析.
5综合分析
5.1综合监测预警
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利用现实坐标系与摄像头坐标系及其对应的点的坐标，计算xl.x2，x2，x4，可以可以算出摄像头内对应的点yl，y2.y3.y4.在以 上步骤中，计算出摄像头对应的参数之后要考虑矩阵的分解，把矩阵分解成摄像头能够识别的状态.
3.4实验
本篇文章所采用的摄像头是常用的DY-133摄像头，具体参数头可以正确地标记投影过来的图像，其50个点的误差只有0.334个 为500万像素，感光面积是4.86*3.42平方毫米，经实验发现，该摄像像素.
参考文献
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资源调度技术，数据访间控制流量维持在平稳的保持在60Mbps左 如图2所示，在连续监测的观测时间内，高可靠的电网虚拟化云右，而且并发流量降低，直到零时，数据监控吞吐量降至最小，然后再提升至更高的并发吞吐量.
4结语
本文首先分析云平台下数据服务调配对数据资源管理模式的需求，提出高可靠的电网虚拟化云资源调度技术，实现云端自助眼 务和业务管理、基础架构调配和生命周期管理，提升了电网数据中心的灵活性和可延展性.
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量、公共汽车运量、出租汽车载客次数，出租汽车客运量、营运车辆 实现对道路运输行业的运输需求（如道路运输客货运量、周转数量、客车车辆、货运车辆、公交车、出租车拥有量、客运车辆座位结 维修工作量、检测工作量等）供给能力（如从业企业数量、从业人员度、平均实载率、上座率，发送量占比，饱和度、平均运距等的监测预 构、货运车辆核定吨位数、客运场站数量等）运输效率（如市场集中警.
5.2综合分析预测
按年度、区域，类别统计各道路运输领域监测数据，结合多种分析手段进行分析，以图表结合、多层次、多角度的进行展现，客观、直 现地反映出道路运输行业运行过程中的各类数据发展势态，空间分布规律和数据结构性规律.
5.3系统应用分析
理人员或从业人员业务需求，系统可基于需求统计对系统的实施效 系统通过统计使用人员的操作习惯，搜索词频等，挖掘行业管果进行分析，并进行优化改进，
6结语
术，找到了为管理部门准确掌掘行业运行状况、合理科学决策提供 本文通过对道路运输的特别进行分析，结合大数据分析决策技支撑，同时为管理部门决策提供模型和算法库、为平台提供更多高 层次的数据的价值.
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