Введение. К вопросу сбора данных электроэнергетических систем

В процессе проектирования распределенных информационных систем сбора информации, мониторинга и прогнозирования в электроэнергетике возникает проблема организации хранения хронологических данных полученных от отдельных узлов системы. А также проблема обеспечения способности к масштабированию всей системы в целом на достаточном уровне. Под масштабированием информационных систем сбора и хранения данных понимается возможность добавления новых узлов в рабочую систему с допустимо малыми изменениями в самой системе.

Общая структура систем сбора хронологических данных

масштабирование хронологический данные Рассмотрим распределенную систему подачи электроэнергии с N территориально распределенными узлами. На рисунке 1 изображены потоки информации в системе сбора данных.

Рисунок 1 Потоки информации в системе сбора данных Задачей ставится разработка такой структуры базы данных, которая, во-первых, позволит хранить данные, полученные от различных узлов системы, таким образом, чтобы средняя скорость выполнения следующих запросов выбора наборов данных была наивысшей:

• ? выбор данных потребления за последние сутки (неделю, месяц, квартал, год) по всем точкам учета (ТУ);
• ? выбор данных потребления за последние сутки (неделю, месяц, квартал, год) по конкретной ТУ.

Во вторых структура позволит добавлять новые точки учета с наименьшими затратами по времени простоя и настройки измененной системы, а также наращивать дополнительные ресурсы без структурных изменений центральных узлов системы. То есть позволит создать максимально масштабируемую систему.

Очевидно, что использование для решения поставленной задачи схем баз данных, использующих одну таблицу для хранения всех поступающих от точек учета данных, не позволит лучшим образом решить поставленную задачу обеспечения масштабируемости. Так как при использовании подобных решений постоянно растущий объем таблицы в определенный момент создаст известные трудности в работе серверов баз данных из-за существующих ограничений оперативной памяти (ОЗУ) вычислительных систем. Скорость выборки данных при запросе к базе данных зависит от объема ОЗУ вычислительной машины доступной серверу базы данных и непосредственно размера самой таблицы к которой производится запрос. График зависимости времени выполнения запроса выборки данных от количества записей в таблице представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 Зависимость времени выполнения запроса от размера таблицы Замеры производились на вычислительной машине с доступными 1024 Мб оперативной памяти для СУБД. Как видно при достижении замером таблицы размера ОЗУ выделенного для работы СУБД время выполнения запросов начинает увеличиваться не линейно. Следовательно максимальная производительность запросов в СУБД возможна при условии, когда суммарный размер таблиц (с учетом размера дополнительных данных необходимых для выполнения запроса) участвующих в запросе меньше размера ОЗУ доступного СУБД.

Решением проблемы хранения хронологических данных может послужить разбиение поступающей информации на части на основании определенного критерия. Как минимум, возможно использование одного из двух критериев. Первый предусматривает разбиение данных по самим источникам их поступления, а второй — разбиение данных по времени их поступления. Решение проблемы масштабируемости системы в данном случае ложится на компонент системы отвечающий за распределение нагрузки (вычислительная машина принимающая все входные данные).