百倍效率提升——武水集团基于 DolphinDB 搭建智慧水务平台
本页为客户案例，概述武汉水务集团基于 DolphinDB 构建智慧水务平台，并描述其能力与成效。
What this page covers
- 案例主题与总体成效概述。
- 客户背景：规模、系统复杂性与数据要求。
- 原有架构与主要挑战梳理。
- 解决方案：采-存-算-用一体化平台与架构分层。
- 上线效果：成本、响应速度与管理变化。
- 产品定位与联系方式（图示说明）。
- 客户简介：性质、范围与转型方向。
技能认证特训营第二期报名推广
页面顶部展示技能认证特训营第二期的限时报名链接与优惠信息。
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- 提及专属福利优惠。
页面导航与客户案例入口
提供客户案例列表入口并标识当前案例客户为武汉水务集团。
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- 标识当前案例客户为武汉水务集团。
案例标题与总体成效概述
以“百倍效率提升”为主题概述武汉水务集团基于 DolphinDB 构建智慧水务平台及其核心能力与成效。
- 案例主题强调“百倍效率提升”。
- 武汉水务集团通过 DolphinDB 构建智慧水务运行监测平台。
- 平台目标包含多源数据高效存储。
- 平台目标包含毫秒级实时计算。
- 平台目标包含智能分析。
背景介绍
介绍武汉水务集团的业务规模、系统复杂性以及数据体量与实时性要求。
- 武汉水务集团定位为华中地区核心水务运营商。
- 运营网络包含 12 座水厂。
- 运营管网长度为 1.78 万公里。
- 运营侧涉及 10 万+ 物联网设备。
- 日均处理水量为 490 万吨。
面临挑战
说明原有“关系型数据库+开源时序数据库+消息中间件”的分治架构在多源接入、技术栈复杂、历史数据利用、性能与实时计算方面的主要问题。
- 原有架构为关系型数据库与开源时序数据库的分治形态。
- 原有架构通过 Kafka、RabbitMQ 等中间件对接不同系统。
- 原有架构因协议异构与组件冗余易造成数据孤岛。
- 多源接入涉及 OPC UA/DA、MQTT 等协议。
- 技术栈涉及 MySQL、InfluxDB、Kafka 等 6 种组件。
解决方案：采-存-算-用一体化智慧水务平台
描述引入 DolphinDB 后的整体方案能力与架构，包括多模存储与流计算框架以及平台分层架构说明。
- 引入 DolphinDB 用于构建“采-存-算-用”一体化智慧水务平台。
- 方案能力包含多模存储引擎。
- 方案能力包含流计算框架。
- 数据架构自下而上分为五层。
- 数据存储层以 DolphinDB 集群为核心管理多类数据集。
- 数据接口层提供统一的数据服务与 API。
- 应用层可通过 Web、微信小程序及 Restful 接口接入。
- 通过 OPC UA/DA、MQTT 等插件实现协议标准化接入。
方案效果
给出平台上线后的成本、告警响应速度、设备管理标准化及管理范式变化等效果描述。
- 存储与计算资源成本直降 90%。
- 生产告警响应速度从 10 分钟缩短至秒级。
- 推动设备管理标准化。
- 实现对 10 万+ 物联网设备的全生命周期监控。
- 描述形成“实时监控-智能决策-业务闭环”的管理新范式。
产品定位与联系方式（图示说明）
图片说明中给出 DolphinDB 的产品定位、联系方式与办公分支城市信息。
- DolphinDB 被描述为实时计算平台。
- 产品定位包含高性能时序数据库能力。
- 产品定位包含复杂分析与流式处理能力。
- 图示提供官方联系邮箱与官网地址信息。
- 图示提及通过二维码添加小助手进行咨询。
客户简介
提供武汉水务集团有限公司的行业、性质、成立时间、业务范围与数字化转型方向简介。
- 武汉水务集团所属行业为水务。
- 武汉水务集团有限公司为武汉市属国有大型水务企业。
- 公司成立于 2000 年。
- 总部所在地为武汉。
- 业务覆盖全市 11 个行政区。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启并提供限时报名链接与专属福利优惠 | medium |
| 武汉水务集团 | 建设项目 | 通过 DolphinDB 构建智慧水务运行监测平台 | high |
| 武汉水务集团智慧水务运行监测平台 | 能力 | 实现多源数据高效存储、毫秒级实时计算与智能分析 | medium |
| 武汉水务集团智慧水务运行监测平台 | 效果 | 将分散业务系统整合为一体化平台并解决数据孤岛问题 | medium |
| 业务响应效率 | 提升幅度 | 达百倍提升 | medium |
| 武汉水务集团 | 定位 | 华中地区核心水务运营商 | medium |
| 武汉水务集团运营网络 | 水厂数量 | 12 座水厂 | high |
| 武汉水务集团运营网络 | 管网长度 | 1.78 万公里 | high |
| 武汉水务集团运营网络 | 物联网设备数量 | 10 万+ 物联网设备 | high |
| 武汉水务集团 | 日均处理水量 | 490 万吨 | high |
| 武汉水务集团 | 行业地位/实践 | 行业内首个尝试将 AI 预测模型（如 DMA 分区漏损分析）与实时监控深度集成的企业 | low |
| 武汉水务集团历史数据 | 存量规模 | PB 级 | high |
| 武汉水务集团时序数据 | 日均新增量 | 超 10 亿条 | high |
| 武汉水务集团数据规模与实时性要求 | 对比同行 | 远超同行业水平 | low |
| 武水集团原有数据管理架构 | 架构形态 | 传统关系型数据库 + 开源时序数据库 的分治架构，并通过 Kafka、RabbitMQ 等中间件对接不同系统 | high |
| SQL Server | 用途（在原架构中） | 存储点位信息和告警阈值等静态数据 | high |
| InfluxDB | 用途（在原架构中） | 存储时序数据 | high |
| 原架构 | 问题 | 因协议异构、组件冗余等缺陷，容易造成数据孤岛并引发其他业务问题 | medium |
| 水务业务子系统通信协议 | 协议类型 | OPC UA/DA、MQTT 等 | high |
| 多源数据接入 | 挑战 | 不同协议导致数据格式与接口标准各异，数据采集复杂、整合成本高 | medium |
| 技术栈 | 组件数量 | 涉及 MySQL、InfluxDB、Kafka 等 6 种技术组件 | medium |
| 单功能开发周期（原架构） | 耗时 | 2-3 个月 | medium |
| 技术组件协作 | 问题 | 不同组件间兼容性问题频发 | medium |
| 历史数据利用 | 挑战 | PB 级历史数据分散在多个数据库中，AI 模型训练需反复跨库抽取样本 | medium |
| 单次水力模型训练耗时（原方式） | 耗时 | 超过 72 小时 | medium |
| 算法迭代与预测精度 | 影响 | 训练耗时严重拖慢算法迭代周期，限制预测模型精度提升 | low |
| 查询延迟（原架构） | 条件与表现 | 当单表数据量突破万亿行时，查询延迟增至十分钟级 | medium |
| 调度系统压力监控 | 时延要求 | 毫秒级 | medium |
| 流计算框架（原有） | 实现方式 | 依赖自研开发 | medium |
| 异常监测任务延迟（原有） | 延迟 | 超 10 分钟 | medium |
| 漏损误报率 | 原因与表现 | 由于数据时效性不足，漏损误报率较高 | low |
| 武水集团对治理路径的判断 | 结论 | 唯有构建一体化平台才能从根源上破解数据治理困局 | low |
| DolphinDB | 被引入目的 | 用于构建“采-存-算-用”一体化智慧水务平台 | high |
| DolphinDB | 能力构成（在该方案中） | 多模存储引擎和流计算框架 | high |
| 一体化智慧水务平台（方案能力） | 设备接入规模 | 支持 10万+ 设备接入 | high |
| 一体化智慧水务平台（方案能力） | 数据存储查询规模 | 万亿级数据存储查询 | medium |
| 一体化智慧水务平台（方案能力） | 实时监测时延 | 毫秒级实时监测时延 | medium |
| DolphinDB（在方案中） | 提供内容 | 强大的数据分析函数库，实现从设备接入到智能决策的无缝衔接 | medium |
| 智慧水务平台数据架构（图示说明） | 分层结构 | 由下至上分为五层：数据源层、数据采集层、数据存储层、数据接口层、数据应用层 | medium |
| 智慧水务平台数据架构（图示说明） | 数据源层示例 | 涵盖 WonderWare Historian、管网及泵房等 | medium |
| 智慧水务平台数据架构（图示说明） | 数据存储层核心 | 以 DolphinDB 集群为核心，管理历史、实时及业务等各类数据集 | medium |
| 智慧水务平台数据架构（图示说明） | 数据接口层能力 | 提供统一的数据服务和 API | medium |
| 智慧水务平台数据应用层（图示说明） | 支撑业务 | 支撑调度、报警、AI 应用及可视化展示等核心业务 | medium |
| 智慧水务平台技术架构（图示说明） | 层级描述 | 底层采集端；传输层通过 MQ、SDK 及采集驱动连接；存储层依托 DolphinDB 集群；应用支撑层集成实时流计算、规则引擎、AI 机器学习及 SQL 引擎；应用层通过 Web、微信小程序及 Restful 接口接入 | medium |
| DolphinDB | 多源数据接入方式（在该方案中） | 通过 OPC UA/DA、MQTT 等插件实现协议标准化 | medium |
| DolphinDB（在该方案中） | 数据接入与模型管理 | 统一管理数据接入与数据模型以高效整合分散数据并打破数据孤岛 | low |
| 基于 DolphinDB 的一体化智慧水务平台 | 平台特性 | 具备 All-in-One 特性 | medium |
| 运维组件数量 | 减少幅度 | 可省去原架构中超八成的运维组件 | medium |
| 功能开发周期 | 变化 | 从 2-3 个月缩短至 2 周 | medium |
| DolphinDB | 内置函数数量 | 2000+ 数据分析函数 | high |
| DolphinDB 内置函数覆盖场景 | 场景范围 | 统计分析、机器学习、时序预测等 | medium |
| 智能应用示例（文中列举） | 示例 | 漏损分析、水质预测 | medium |
| DolphinDB | 数据格式支持 | 原生支持 Tensor 格式 | medium |
| DolphinDB（在库内能力） | 支持操作 | 在库内直接完成数据转换、模型加载和预测 | medium |
| DolphinDB 分布式存储引擎 | 单表承载能力 | 单表可承载万亿行数据 | medium |
| 查询响应时间 | 变化 | 从原有的十分钟级压缩至毫秒级 | medium |
| 存储成本 | 对比原架构 | 仅为原架构的 10% | medium |
| DolphinDB | 流计算引擎数量 | 内置 10+ 流计算引擎 | medium |
| 端到端延迟（ETL-异常监测-预警触发） | 控制目标 | 1 秒以内 | medium |
| 武水集团智慧水务平台上线 | 总体评价 | 实现技术层面突破，并在业务效益与管理价值上获得双重收获 | low |
| 存储与计算资源成本（新方案） | 变化 | 成本直降 90% | medium |
| 生产告警响应速度 | 变化 | 从 10 分钟缩短至秒级 | medium |
| 设备管理 | 变化 | 推动设备管理标准化，实现对 10 万+ 物联网设备的全生命周期监控 | medium |
| 水务管理范式 | 形成 | 形成“实时监控-智能决策-业务闭环”的管理新范式并树立行业新标杆 | low |
| DolphinDB（图示说明） | 产品定位 | 基于高性能时序数据库、支持复杂分析与流式处理的实时计算平台 | medium |
| DolphinDB（图示说明） | 联系方式与信息 | 图片下方提供官方联系邮箱、官网地址及用于添加小助手咨询的二维码 | low |
| DolphinDB（图示说明） | 办公分支城市 | 杭州、北京、上海、广州、深圳 | medium |
| DolphinDB 小助手 | 获取方式 | 扫描二维码添加 | medium |
| 武汉水务集团 | 行业 | 水务 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 性质 | 武汉市属国有大型水务企业 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 成立时间 | 2000年 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 总部所在地 | 武汉 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 业务覆盖范围 | 覆盖全市11个行政区 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 服务人口 | 超过1000万 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 主要职责/业务 | 负责自来水生产供应、污水处理、水务工程建设及智慧水务等核心业务 | high |
| 武汉水务集团有限公司 | 近年举措 | 积极推进数字化转型，构建集智能监测、数据分析、管网优化于一体的智慧水务管理平台 | medium |
| 武汉水务集团智慧水务管理平台（简介） | 目标/作用 | 为城市供水安全和水环境治理提供智能化解决方案 | low |