エネルギーグリッド運用参照アーキテクチャ
このアーキテクチャは、グリッド運用における一般的な業界のソースとシンクとの統合を理解するのに役立ちます。それは、レイクハウスアーキテクチャ全体のベストプラクティスの設計パターンを概説しています。
データフローと重要なデザインパターン
- 取り込み
エネルギー生産者は、AMI、SCADA、ヒストリアンなどの独自のソースから大規模かつ高速にデータを取り込みます。AVEVA CONNECTとのネイティブなデータ共有機能を利用することで、チームはOSI PIから直接、大量かつ高速の統合を簡単に設定したり、KafkaやConfluentのようなメッセージバスを利用することができます。資産管理システムやERPシステムからの変化の遅いデータについては、Lakeflow ConnectはSAP、Oracle、Salesforceなどのソースからの増分取り込みをボックスから提供します。 - データストレージ
運用データとITデータはブロンズテーブルに格納され、その後クリーニングされ、シルバーテーブルでブレンドやエンリッチメントが可能となり、資産、ネットワークパフォーマンス、顧客データの統合ビューを作成します。このデータは、全てのビジネスドメインで再利用可能なデータ資産としてビジネスユニットに提供され、運用と分析のための信頼性のあるデータ基盤を作り出します。 - ETL
DLTデータはバッチまたはリアルタイムで処理され、順不同のイベントやCDCは一行の設定で処理できるため、センサーデータやイベントをほぼリアルタイムで集約し、Databricks SQLを介して運用ダッシュボードに直接提供したり、リアルタイムの異常検出や需要予測モデルにフィードする特徴として提供することができます。 - レポーティングとアプリ
データと洞察は、コンプライアンスと持続可能性のレポーティングのためのBIツールに表示され、リアルタイムのデータとインタラクティブなデータ製品は、エンジニアリングチームが資産の健康状態を監視したり、グリッドインサイトアプリや他のインタラクティブな予測とシナリオシミュレーションインターフェースを実装するためのカスタムDatabricks Appsフロントエンドに実装することができます。 - AIエージェント
Mosaic AIを使用して、ネットワークのコンテキストを持つ複数のシステムと対話する堅牢なマルチモーダルAIエージェントを構築します。SOPドキュメントのインテリジェント検索、ライブセンサーデータ、在庫画像を組み合わせて、フィールドチームのアシスタントとして機能し、資産診断、現地写真を用いた在庫検索を行い、ERP内の作業指示と在庫に更新を提供することでフィードバックループを閉じます。
