需求与挑战
为了解决传统油田产油效率低，开采难度加大，成本较高，投入与产出失衡的问题。越来越多的油田启动智能化项目建设，进行智能化升级。随着越来越多的智能设备应用到了油田上，对于数据在处理量和处理速度上提出了更高的要求。
方案介绍
利用业界先进的大数据技术，实现从数据接入、数据存储、数据计算、数据服务等一站式数据管理。同时通过大数据技术的分布式存储、并行计算等技术及时处理海量的数据。为智慧油田建设提供数据支撑。
平台部署在云端，数据源整合结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，涵盖广泛的数据源。数据采集包括批量采集、实时采集和IoT采集。
存储引擎部分结合实际应用管理存储各种类型大数据；计算引擎提供高速计算能力，包括：离线计算、内存计算、流计算和查询计算；资源调度平台提供统一的资源管理与调度。
数据服务可根据不同的业务需求提供数据集服务、API服务、BI数据服务和AI数据服务。
实现效果
通过引入先进的大数据技术，油田可获得以下实际效果：
数据存储：
- 通过大数据技术的分布式存储，可以将数据分散存储到集群的不同节点上，解决了海量数据的存储问题。同时利用大数据的副本机制，保证了数据存储的安全性和完整性。
并行计算：
- 利用大数据技术的并行计算技术，提升大数据量的计算问题，解决了因计算能力问题导致的系统卡顿问题。
实时计算：
- 利用大数据技术流式计算技术，可在数据产生后立即计算，从而提升系统的实时性和响应速度。
数据共享：
- 数据经过统一处理、统一共享，隔离应用端直接访问数据，既减轻了应用端的工作量又保证了数据的安全性，同时减轻了后期的运维工作量。