第3章 云計算技術在智慧售電市場中的應用

3.1 云計算技術概述

3.1.1 云計算技術的概念及原理

廣義的云計算（Cloud Computing）技術指的是以互聯網為基礎的相關服務的交付模式。云計算中的云比喻的是互聯網，是互聯網的抽象表達。狹義的云計算技術指的是IT基礎設施的一種應用交付方式，是在互聯網中通過易擴展和按需的形式獲得資源的形式。云計算技術提供的服務既包括與互聯網和IT基礎設施相關的服務，同時也指其他類型的，其根本性質是計算能力可以作為一種商品進行支付和流通。

云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過計算機、筆記本電腦、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

云計算是繼20世紀80年代大型計算機到客戶端-服務器的大轉變之后的又一種巨變。云計算（Cloud Computing）是分布式計算（Distributed Computing）、并行計算（Parallel Computing）、效用計算（Utility Computing）、網絡存儲（Network Storage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（Load Balance）、熱備份冗余（High Available）等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。如圖3-1所示，借助云計算技術，云計算數據中心（Cloud DC）顛覆了傳統數據中心的技術架構，其支撐云服務實現用戶轉變到用戶的數據中心，是一系列新技術集中應用和面向業務服務運營管理的集中體現。云計算數據中心采用虛擬化、自動化、并行計算、安全策略以及能源管理等新技術，解決傳統數據中心存在的成本增加過快和能源消耗過度等問題；通過標準化、模塊化、動態彈性部署和自助服務的架構方式實現對業務服務的敏捷響應和服務的按需獲取。

對云計算的定義有多種說法。對于到底什么是云計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院（NIST）的定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

云計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。

好比是從古老的單臺發電機模式轉向了發電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在于，它是通過互聯網進行傳輸的（見圖3-2）。

由于云計算具有資源的虛擬化和可擴展性，其應用也從早期單一的計算模式向不同類型的應用模式進行延伸。試圖通過以提供資源服務的形式完成每次用戶提交的任務，從而實現更宏觀地對整個資源池的規模化，其具體應用包括SQL數據倉庫、流分析、認知服務和負載均衡器等。云計算最核心的優勢是因其彈性服務、資源池化等特點避免了計算機集群性能過載或冗余，進而極大減少了資源的浪費和運維的成本。于是，云計算技術可以進一步拓展到計算機、信息技術以外的領域，其具體的應用領域包括生產/制造、醫療、金融、教育以及社交媒體、移動互聯、數字營銷等。自云計算技術提出以來，受到業界廣泛的應用，學術界各領域也是在架構、技術、安全和實例等方面對其展開了積極的研究。有的學者提出了劃分為核心服務、服務管理、用戶訪問接口三層的云計算體系架構，關鍵技術包含資源虛擬化技術、資源管理與調度技術、安全與隱私保護技術等；有的學者以提高云計算存儲的可擴展性、容錯性以及降低存儲能耗為目標，提出了基于多隊列多服務器的云安全模型：從大規模流數據的集成與服務研究面臨的挑戰出發，研究了云計算對來自不同類型設備的大規模流數據進行集成、處理及服務化問題；依據這些特點，國內外工業界四個具體的云計算實例，包括清華大學透明計算平臺、Google云計算平臺、IBM“藍云”計算平臺和Amazon彈性計算云。

被普遍接受的云計算特點如下：

（1）超大規模

“云”具有相當的規模，Google云計算已經擁有100多萬臺服務器，Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺服務器。企業私有云一般擁有數百至上千臺服務器。“云”能賦予用戶前所未有的計算能力。

（2）虛擬化

云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實體。應用在“云”中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一臺筆記本電腦或者一個手機，就可以通過網絡服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

（3）高可靠性

“云”使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機可靠。

（4）通用性

云計算不針對特定的應用，在“云”的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個“云”可以同時支撐不同的應用運行。

（5）高可擴展性

“云”的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

（6）按需服務

“云”是一個龐大的資源池，按需購買；云可以像自來水、電、煤氣那樣計費。

（7）極其廉價

由于“云”的特殊容錯措施可以采用極其廉價的節點來構成云，“云”的自動化集中式管理使大量企業無需負擔日益高昂的數據中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優勢，經常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數萬美元、數月時間才能完成的任務。

云計算可以徹底改變人們未來的生活，但同時也要重視環境問題，這樣才能真正為人類進步做貢獻,而不是簡單的技術提升。

（8）潛在的危險性

云計算服務除了提供計算服務外，還必然提供了存儲服務。但是云計算服務當前壟斷在私人機構（企業）手中，而他們僅僅能夠提供商業信用。政府機構、商業機構（特別像銀行這樣持有敏感數據的商業機構）對于選擇云計算服務應保持足夠的警惕。一旦商業用戶大規模使用私人機構提供的云計算服務，無論其技術優勢有多強，都不可避免地讓這些私人機構以“數據（信息）”的重要性挾制整個社會。對于信息社會而言，“信息”是至關重要的。另一方面，云計算中的數據對于數據所有者以外的其他云計算用戶是保密的，但是對于提供云計算的商業機構而言確實毫無秘密可言。所有這些潛在的危險，是商業機構和政府機構選擇云計算服務特別是國外機構提供的云計算服務時，不得不考慮的一個重要前提。

此外，云計算還被定義為動態性、虛擬性、擴展性、有效性、靈活性等特征，這些特征的依據如圖3-3所示。

3.1.2 云服務類別及部署模式

云服務類別是擁有相同質量集的一組云服務。一種云服務類別可對應一種或多種云能力類型。典型的云服務類別包括：

1）通信即服務（CaaS）。為云服務用戶提供實時交互與協作能力的一種云服務類別。

2）計算即服務（CompaaS）。為云服務用戶提供部署和運行軟件所需的配置和使用計算資源能力的一種云服務類別。

3）數據存儲即服務（OsaaS）。為云服務用戶提供配置和使用數據存儲相關能力的一種云服務類別。

4）基礎設施即服務（IaaS）。為云服務用戶提供云能力類型中的基礎設施能力類型的一種云服務類別。

5）網絡即服務（NaaS)。為云服務用戶提供傳輸連接和相關網絡能力的一種云服務類別。

6）平臺即服務（PaaS）。為云服務用戶提供云能力類型中的平臺能力類型的一種云服務類別。

7）軟件即服務（SaaS)。為云服務用戶提供云能力類型中的應用能力類型的一種云服務類別。

云計算有四類典型的部署模式：“公有云”“私有云”“社區云”和“混合云”（見圖3-4）。具體描述如下：

1）公有云。云基礎設施對公眾或某個很大的業界群組提供云服務。

2）私有云。云基礎設施特定為某個組織運行服務，可以是該組織或某個第三方負責管理，可以是場內服務（on-premise），也可以是場外服務（off-premise）。

3）社區云。云基礎設施由若干個組織分享，以支持某個特定的社區。社區是指有共同訴求和追求的團體（例如使命、安全要求、政策或合規性考慮等），與私有云類似，社區云可以是該組織或某個第三方負責管理，可以是場內服務，也可以是場外服務。

4）混合云。云基礎設施由兩個或多個云（私有云、社區云或公有云）組成，獨立存在，但是通過標準的或私有的技術綁定在一起，這些技術可促成數據和應用的可移植性（例如用于云之間負載分擔的云爆發（cloudbursting）技術）。

3.1.3 云計算技術在能源互聯網中的應用范圍及作用

1.能源互聯網中的云計算技術應用

由于能源互聯網中存在海量數據，而傳統的信息存儲與分析技術已經不能滿足海量數據的要求，需要存儲空間更大和分析能力更強的運算技術。實踐證明，云計算技術是解決此問題的不二選擇。在能源互聯網中，云計算技術就是將整個網絡中的數據存儲在計算基礎設施中，也就是云端，再進行集中管理并對大數據進行深度分析和決策，并向分散用戶提供遠程運算和存儲服務。云計算技術主要有技術能力聚集度高、數據處理效率高、數據處理成本低這三個主要特點。

1）具有虛擬化共享性質。云計算并不是一種實質性的、可摸得到的具體物質，而是一種虛擬化的存在。由于本質就是虛擬化，所以云計算進行的各種操作也就不可避免地存在虛擬化特性。在云計算模式下，計算機內所有的資源都是不加密的，用戶可以對這些資源進行無限提取和使用，整個互聯網上所有資源均是以一種全民共享的形式存在的。

2）提高規模效益。云計算具有計算和整合資源的性質，在電力系統中應用時能夠將電力公司中大量閑置不用或者有重復現象的資源進行整合，既能減輕計算平臺的壓力，最大限度地減少資源浪費，又能減少電力公司在信息系統方面的人力物力投資，有助于減少公司的建設運行投資成本，提高規模效益。

3）提高工作效率。云計算的自動化和智能化水平非常高，能夠通過虛擬化云平臺向用戶集中和維護信息，在加快信息發布速度和保障信息安全方面發揮著非常重要的作用。由于云計算能夠有效延長設備的使用壽命，提高其使用性能，所以相比于傳統的信息系統而言這種技術能夠有效減少客戶端升級次數和時間，為信息系統的順暢運行奠定良好基礎，有助于提高整個信息系統信息發布和管理工作的效率。

2.能源互聯網中的云計算平臺應用

能源互聯網中的云計算平臺，是采用大數據處理與挖掘分析、智能應用、智能消息推送、社會化協作、服務化架構等云計算關鍵技術建立的，為各種規模和類型的云計算提供統一的開發、運行和管理服務的平臺。

根據整體安全體系框架，云計算平臺可劃分為如下六個區域：

1）互聯網出口區域。為保證云內的安全，該區域主要負責各邊界接入，包括到網內資源的安全接出口處必須配置防火墻、入侵防御系統（Intrusion Prevention System,IPS）等流量過濾設備、攻擊防御設備。

2）核心交換區域。該區域主要負責外網平臺數據流匯聚、交換、處理及業務繁忙時服務質量的設置，保證核心業務的應用。

3）外網辦公接入區。辦公接入通過安全策略服務質量等有限權限的訪問服務器資源，通過上網行為管理控制互聯網的訪問，以保證數據的安全。

4）外網安全管理區域。該區域通過漏洞掃描、安全管理與評審設備等來保障云平臺內的訪問和使用安全，并協助網絡管理員完成云計算平臺下海量設備的日常維護任務。

5）云計算資源中心。該區域負責存放業務系統核心應用服務器、數據庫服務器、云存儲設備等，并通過配置雙防火墻和雙接入交互機來提供連續應用服務。

6）異地外網云計算資源中心。該區域主要負責配合生產數據中心為核心關鍵業務提供實時數據級或應用級數據容災服務。

云計算解決未來能源互聯網中的三大問題：一是海量數據處理與計算需求；二是實時數據分析；三是數據共享。在云計算中，需要采用流數據技術來實現透明計算。

在能源互聯網中，既有燃煤、燃氣、核電、水電等傳統能源設備和風電、光伏等分布式可再生能源設備，又有數百萬計的高耗能動力裝置、數億的電力用戶和未來的智能家電及電動汽車。這些設備遍布全國同時又包含各種各樣的傳感器，而這些傳感器每時每刻都在產生海量實時大數據。具體來說，能源互聯網的大數據來源如下^［19］：

1）風電場監控應用分析。

2）移動作業與可靠性評估應用分析。

3）配電GIS（地理信息系統）應用分析。

4）電力潮流計算分析。

5）電力電量交易結算業務應用。

6）生產綜合防災減災系統。

7）非結構化數據集中管理系統。

8) IT仿真培訓系統。

9）主數據管理系統。

10）燃煤火力發電廠。

11）天然氣發電廠。

12）光伏發電廠監控分析。

13）天然氣冷熱電聯供分布式能源。

14）分布式風能太陽能儲能電池微網。

15）各級智能變電站。

16）省市縣各級調度SCADA（數據采集與監控）系統。

17）數億計的智能電表。

18）數百萬計的高耗能動力設備裝置。

19）未來電動汽車。

云平臺主要為公有云和私有云兩種形態：公有云平臺是大規模資源的聚集地，可以為企業用戶和個人用戶提供服務；私有云平臺是企業傳統數據中心改造而成的高效運維、綠色可靠的數據中心，可以為企業內部用戶提供服務。另外，混合數據平臺是公有云和私有云兩種形態的交匯，主要用于滿足部分企業用戶和個人用戶的特殊需求。

構建云平臺主要包括以下兩方面的工作：

1）虛擬化。資源設備的虛擬化可大大提高資源的利用效率，虛擬化主要包括網絡資源的虛擬化和中央處理器（CPU）計算資源的虛擬化。

2）系統搭建。需要選擇安全可靠且擴展性能強的系統，來搭建云基礎設施。

能源互聯網云平臺主要目標是打造智能化能量管理平臺和數據中心，以實現整合能源數據，組織公共資源，提供數據存儲、實時監控、可視化管理、數據分析、風險控制、能效分析等功能。平臺上線后，將為各行業、各地區能源領域之間的溝通交流提供一個便捷的信息平臺。

3.能源互聯網對云計算技術提出的挑戰

（1）數據復雜性帶來的挑戰及對策

能源互聯網中大數據間內在的復雜性對數據的表達、感知、理解和計算都提出了挑戰。而目前，由于缺乏對大數據復雜性的內在機理和背后物理意義的理解，從而極大地制約了對大數據高效計算模型和方法的設計能力。

因此，目前的問題是，定量化描述大數據復雜性的本質特征及其外在的度量指標，進而再研究數據復雜性的內在機理。在理解機理和本質特征的基礎上，簡化大數據的表征，建立簡單高效的計算模型和算法。

（2）計算復雜性帶來的挑戰及對策

能源互聯網中大數據多源異構、規模巨大且快速多變，這使得傳統的機器學習、數據挖掘和信息檢索等計算方法都不能支持能源互聯網中的大數據處理、分析和計算。

因此，目前的問題是，著眼于大數據的全生命周期，在理解大數據復雜性的基本特征和量化指標的基礎上，研究大數據下以數據為中心的計算模式和適應大數據的非確定性算法理論。

（3）系統復雜性帶來的挑戰及對策

目前，相比云平臺的發展，大數據和相關的運算技術已經發展相對成熟，所以最急需的就是云平臺的發展。云計算要求在資源、平臺和軟件應用層面都可以提供各種服務——基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務，從而實現整體系統的效益提高。云計算技術實現的基礎設施則為云平臺，通過該平臺來提供上述服務。未來，云平臺甚至可依托互聯網技術打造虛擬市場平臺，允許不同群體通過網絡溝通并進行交易，滿足能源互聯網遠程服務、情況復雜、即時性強等需求特點^［20］。