背景介绍
作为华中地区核心水务运营商，武汉水务集团（下称武水集团）承载着超千万人口的供水保障使命。武水集团的运营网络覆盖 12 座水厂、1.78 万公里管网以及 10 万+物联网设备，日均处理水量达 490 万吨。从生产调度、管网漏损分析到二次供水设备的智能控制，武水集团的业务系统高度复杂，贯穿整个供水链条。同时，它也是行业内首个尝试将 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。
在这些前瞻性探索的背后，是海量数据的强力支撑——武水集团的历史数据存量已达 PB 级，日均新增时序数据超 10 亿条，无论是数据规模还是对业务实时性的严苛要求，均远超同行业水平。高效管理这些数据，不仅是武水集团提供高质量服务的关键，更是一项重大挑战。
面临挑战
在数据管理上，武水集团采用“传统关系型数据库+开源时序数据库”的分治架构：采用 SQL Server 存储点位信息和告警阈值等静态数据，使用 InfluxDB 存储时序数据，再通过 Kafka、RabbitMQ 等中间件对接不同系统。但这一架构由于协议异构、组件冗余等缺陷，不仅容易造成数据孤岛，还会引发其他业务问题，具体表现为：
- 多源数据接入难：水务业务涉及管网、水厂、泵站等多个子系统，这些系统采用 OPC UA/DA、MQTT 等不同通信协议，导致数据格式与接口标准各异，数据采集复杂、整合成本高，影响业务的高效运行。
- 技术栈冗杂：系统涉及 MySQL、InfluxDB、Kafka 等 6 种技术组件，从数据接入、存储到计算需跨多个平台协作。单功能开发周期长达 2-3 个月，且不同组件间的兼容性问题频发。
- 历史数据利用率低：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，单次水力模型训练耗时超过 72 小时，严重拖慢算法迭代周期，限制预测模型的精度提升。
- 存储性能瓶颈：当单表数据量突破万亿行时，查询延迟增至十分钟级，远无法满足调度系统对毫秒级压力监控的严苛需求。
- 实时计算能力缺失：武水集团原有流计算框架依赖自研开发，异常监测任务延迟超 10 分钟。而且由于数据时效性不足，漏损误报率较高。
武水集团深刻意识到：唯有打破架构桎梏，构建一体化平台，才能从根源上破解数据治理困局。
解决方案
经过严格选型后，武水集团决定引入 DolphinDB，基于其多模存储引擎和流计算框架，构建“采-存-算-用”一体化智慧水务平台。该方案支持 10万+ 设备接入、万亿级数据存储查询、毫秒级实时监测时延，并提供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。
- 多源数据融合，打破数据孤岛：针对武水集团多源数据接入难题，DolphinDB 通过 OPC UA/DA、MQTT 等插件，实现协议标准化，统一管理数据接入与数据模型，高效整合分散数据。
- 技术栈整合，运维更高效：基于 DolphinDB 搭建的一体化智慧水务平台具备 All-in-One 特性，可以省去原架构中超八成的运维组件，功能开发周期也从原来的 2-3 个月缩短至 2 周。
- 2000+ 函数助力数据分析：DolphinDB 内置 2000+ 数据分析函数，覆盖统计分析、机器学习、时序预测等场景，为漏损分析、水质预测等智能应用提供“开箱即用”的算力支持。而且，DolphinDB 原生支持 Tensor 格式，武水集团可以在库内直接完成数据转换、模型加载和预测。
- 分布式架构突破存储瓶颈：借助 DolphinDB 的分布式存储引擎，单表可承载万亿行数据，查询响应时间从原有的十分钟级压缩至毫秒级。同时，该方案的存储成本仅为原架构的 10%，实现了降本增效。
- 流计算引擎赋能秒级决策：DolphinDB 内置 10+ 流计算引擎，具备强大的实时计算能力，可以将“ETL-异常监测-预警触发”的全流程端到端延迟控制在 1 秒以内。
方案效果
武水集团智慧水务平台的上线，不仅实现了技术层面的突破，更在业务效益与管理价值上实现了双重收获。
在业务效益上，新方案的存储与计算资源成本直降 90%。同时，生产告警响应速度从 10 分钟缩短至秒级，大幅增强了业务敏捷性。
此外，该方案推动了设备管理标准化，实现对 10 万+ 物联网设备的全生命周期监控。数据的高效流转也催生了武水集团“实时监控-智能决策-业务闭环”的水务管理新范式，树立数据驱动高质量发展的行业新标杆。
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