背景介绍
业务规模：覆盖17800+公里管网、12+水厂、日均处理水量超490万吨，服务人口超千万。
业务特点：业务系统高度复杂，涵盖生产调度、漏损分析、二次供水智能控制等全链条场景；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；历史数据存量达 PB 级，日均新增时序数据超 10 亿条，数据规模和业务实时性要求远超同行。
面临挑战
原方案：采用传统关系型数据库+开源时序数据库分治架构，需通过多个中间件对接不同系统，数据孤岛严重，实时计算依赖外部工具。
痛点分析：
- 多源接入难：管网、水厂等系统协议异构（OPC UA/DA、MQTT 等），数据采集整合困难；
- 存储性能瓶颈：单表超万亿行数据时查询延迟达十分钟级，无法满足调度系统毫秒级压力监控需求；
- 实时计算缺失：原有流计算框架需自研开发，异常监测任务延迟超 10 分钟，漏损误报率高达 15%；
- 技术栈复杂：运维涉及 6+ 技术组件，开发周期长（单功能上线需 2-3 月），人力成本增加 40%；
- 历史数据利用率低：AI 训练需跨多库抽取数据，单次水力模型训练耗时超 72 小时。
解决方案
方案概述：基于 DolphinDB 多模存储引擎与流计算框架，构建“采-存-算-用”一体化平台，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。
架构图：
痛点解决：
- 多源融合：通过 OPC UA/DA、MQTT 等插件标准化接入协议，统一管理数据接入和数据模型；
- 海量存储：分布式表单表支持万亿行数据毫秒级查询，存储成本降低至原有架构的 10%；
- 实时计算：内置流引擎，实现 ETL-监测-预警端到端延迟<1秒；
- 技术栈统一：All-in-one 架构减少 80% 运维组件，功能开发周期缩短至 2 周；
- 高效分析：内置 2000+ 数据分析函数，助力智能分析场景。
成果与业务价值
- 存储与计算资源成本节省 90%，年运维费用减少超 500 万元；
- 生产告警响应速度从 10 分钟提升至秒级，调度效率提高 40%。
- 实现设备管理标准化，覆盖 10万+ 物联网设备全生命周期监控；
- 形成“实时监控-智能决策-业务闭环”的水务管理新范式。
