毛永刚+邹晓峰
[摘 要]本文通过油田目前现状分析油田信息化建设存在的问题，提出需要进行统一设计油田数据中心，建立健全油田大数据建设应用体系，并结合当前数据库技术设计了油田数据中心架构，从而实现油田数据的集中存储、共享应用，并对油田数据进行安全、质量、模型、任务、系统管理。解决目前信息化建设的问题，满足油田各领域数据应用的需求。
[关键词]数据中心
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）05-0017-01
0 引言
数据作为企业的重要资产，在企业运行中起到越来越重要的作用，目前在油田开发信息化建设不断发展的情况下，油田数字化程度在不断加大，自动化仪表、工控等设备越来越多，由此产生的数据越来越多，大量的数据给当前油田数据管理工作带来了很大的压力，利用当前先进的技术搭建油田数据中心，高效的管理油田时时产生的数据，为油田生产业务信息化提供数据支撑，为油田生产业务决策提供支持，必将为油田带来巨大的效益。
1 现状
在最近几年油田也在不断的进行信息化建设，在油田各业务领域建设了许多信息化系统，为油田信息化进程提供了很大的促进作用，但同时也产生了许多的问题，各系统以条带化分割，系统涵盖业务重复交叉，如各系统都涵盖数据采集，相互之间不能进行通讯，无法进行信息共享，产生了许多信息孤。工控系统产生的数据只能用于现场监控，工控网络没有和办公网络连接，数据没有转存到数据库，时时采集到的数据没有发挥价值而流失。
目前油田缺乏信息化建设的顶层设计，统筹油田信息化建设架构设计，统筹建设油田数据中心，建立健全油田大数据建设应用体系，使数据为油田开发建设提供价值。
2 数据中心架构设计
数据中心建设是一个比较老的话题，在多年的信息化建设中被提及，但数据中心建设是油田信息化的基础性建设，建设的好坏直接影响油田的信息化整体的水平。所以在信息化建设不同时期，数据中心的建设都不能够放松，特别是在当下大数据应用技术不断进步，在各领域发挥很大的作用的时候，数据中心的建设要满足大数据时代的应用需求。
油田数据中心包括结构化、非结构化、半结构化的数据，数据中心架构要考虑不同结构数据的存储，各数据的共享关联，甚至于数据的分析，使数据发挥最大价值。
目前结构化数据我们有多年的管理经验，采用ORACLE关系型数据库系统，能够保证数据稳定、安全，并与现有系统的应用环境一致，对原有业务无影响。
半结构化及非结构化数据目前没有进行全面统一管理，主要以磁盘文件形式存储，数据没有集中、查找困难、利用率低。目前比较流行的HADOOP系统能够存储半结构化及非结构化数据，数据量级能够达到PB级的数据管理，HADOOP生态体系中HDFS是分布式的文件系统，能够存储非结构化数据，并具有高可用、容错机制、易于扩展等特点，HADOOP中的HBASE是NoSQL数据库，能够存储半结构化数据，此系统建立在HDFS文件系统之上的，同样具有高可用、易于扩展等特性，那么以HADOOP系统存储半结构化与非结构化数据是一种可行方案。
利用SOA技术建立数据共享交换平台，实现数据各数据库之间的数据同步，使ORACLE数据库与HADOOP系统之间数据能够自由流动，非结构化数据以及海量数据经过分析挖掘形成的数据，能够存储到结構化数据库中，结构化的数据达到一定数据量级能够批量导入到HADOOP中参与数据分析计算。同时ORACLE数据库与HADOOP系统通过数据共享平台与外界数据库进行数据交换，对于外界的应用来讲数据中心就是一个整体。
数据中心还包括安全管理、数据模型管理、数据质量管理、任务管理以及系统管理。
安全管理，数据中心的最主要的任务是保证数据安全，对于HADOOP系统，通过分布式存储、多复本存储保证数据的安全性，对于ORACLE系统，可以通过goldengate技术搭建读写分离的数据库系统，根据读写特性优化数据库，提高数据库运行效率，又能够保证数据的安全，在此基础上还要建立数据库的备份机制，使数据具有双重保险。
数据质量管理，以现有的数据质量控制体系为基础，不断健全元数据库，对基础数据、项目数据进行数据质量控制，在数据产生的各个节点上进行数据质量控制，使用前台控制，后台评估的方式严格控制数据质量，保证产生数据的质量。
数据模型管理，提供数据模型管理，数据中心存在多个数据库，那么也就存在多套数据模型，数据模型也是不断增多，在数据库的应用过程中也存在数据模型修改需求，模型的版本、增加、修改都需要进行统一的管理。
任务管理，数据中心中的数据分析、计算、配送、数据的流动需要任务来进行，那么任务的执行状态、调度、监控需要进行统一的管理，保证各项任务的正常执行。
系统管理，数据中心作为一个整体的系统在运行，那么他的内部需要不同的系统来构建，如：ORACLE数据库系统、HADOOP系统，以及各服务器，这些系统都需要进行管理，系统的运行维护管理，系统的扩充等等。
综上所述，形成了一个完整的数据中心体系架构，由源数据、开发数据、项目数据、知识库构成结构化数据库以ORACLE数据库存储，而非结构化数据以HADOOP，HDFS、HBASE进行存储，在此数据存储之上建立数据共享平台，提供数据中心与外部数据的流通渠道，同时提供数据中心内部各数据之间流通的接口，建立整个数据中心的元数据库，对数据中心数据进行安全、质量、模型、任务、系统管理，整个数据中心架构图如图1：
3 结论
本文以HADOOP、ORACLEGOLDENGATE、SOA等技术设计实现油田数据中心，解决油田各应用系统的信息共享问题，使油田数据能够完整集中存储，方便进行油田大数据的分析、应用，对油田信息化建设具有深远的意义。endprint
