探空业务的关键技术要求:
海量数据采集、海量数据实时处理、多维数据展示、实时联动控制、更高的可靠性
大数据的定义:
数据量大;种类和来源多样化;数据增长速度快,处理速度快,时效性要求高;数据价值密度相对较低;
大数据应用于智能探空业务的应对匹配:
业务要求 |
应对技术 |
海量数据采集 |
非阻塞IO技术+分布式消息队列技术 |
海量数据实时处理 |
分布式流式计算技术 |
多维数据展示 |
WEB-GL前端技 |
实时联动控制 |
通讯中继技术 |
更高的可靠性 |
分布式集群技术 |
系统架构:
SaaS模式设计系统框架 分布式微服务架构
可伸缩 全监控 易管理 标准化 集约化 高可用
控制流链路打通问题:
依托气象大数据云平台提供支撑
使用现有国省气象专网环境
基于公网政务云自行组建
三层保障、可多路并举、择优选用,确保业务顺利实施。