에너지 그리드 운영 참조 아키텍처
이 아키텍처는 그리드 운영에서 일반적인 산업 소스와 싱크와의 통합을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것은 레이크하우스 아키텍처 전반에 걸쳐 최고의 실무 디자인 패턴을 개요화합니다.
데이터 흐름 및 중요한 디자인 패턴
- 수집
에너지 생산자들은 AMI, SCADA 및 히스토리언과 같은 독점적인 소스에서 대규모 및 고속으로 데이터를 수집합니다. AVEVA CONNECT와의 기본 데이터 공유 기능을 통해 팀은 OSI PI에서 직접 대량, 고속 통합을 쉽게 구성하거나 Kafka와 Confluent와 같은 메시지 버스를 활용할 수 있습니다. 자산 관리 시스템 및 ERP 시스템에서 느리게 변경되는 데이터의 경우, Lakeflow Connect는 SAP, Oracle 및 Salesforce와 같은 소스에서 상자 밖으로 증분 수집을 제공합니다. - 데이터 저장
운영 및 IT 데이터는 Bronze 테이블에 저장되며, 이후에 정리되어 Silver 테이블에서 혼합 및 풍부하게 만들어질 수 있습니다. 이를 통해 자산, 네트워크 성능 및 고객 데이터의 통합 뷰를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 모든 비즈니스 도메인에서 재사용 가능한 데이터 자산으로 사업 부서에 제공될 수 있으며, 운영 및 분석을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다. - ETL
DLT 데이터는 일괄 처리 또는 실시간으로 처리되며, 순서가 뒤섞인 이벤트와 CDC는 한 줄 구성으로 처리할 수 있으므로, 센서 데이터와 이벤트를 거의 실시간으로 집계하고 Databricks SQL을 통해 운영 대시보드에 직접 제공하거나 실시간 이상 탐지 및 수요 예측 모델에 피드하는 특징으로 사용할 수 있습니다. - 보고서 및 앱
데이터와 인사이트는 준수 및 지속 가능성 보고를 위한 BI 도구에서 표면화될 수 있으며, 실시간 데이터 및 대화형 데이터 제품은 자산 건강, 그리드 인사이트 앱 및 기타 대화형 예측 및 시나리오 시뮬레이션 인터페이스를 모니터링하기 위해 엔지니어링 팀이 사용하는 맞춤형 Databricks 앱 프론트 엔드에서 구현될 수 있습니다. - AI 에이전트
Mosaic AI를 사용하여 네트워크의 컨텍스트를 사용하여 여러 시스템과 상호 작용하는 강력한 다중 모드 AI 에이전트를 구축하세요. SOP 문서의 지능형 검색, 실시간 센서 데이터 및 재고 이미지를 모아 필드 팀을 위한 보조 역할을 하며, 자산 진단을 돕고, 현장 사진으로 재고 조회를 수행하고, ERP에서 작업 지시 및 재고에 대한 업데이트를 제공함으로써 피드백 루프를 닫습니다.
