基于时序数据库的用户访问日志分析系统设计

针对电力网络复杂程度日益增高,电力设备种类繁杂、数量日趋庞大,电力系统面临大规模信息化数据运维管理的问题。文中基于Spark大数据并行计算框架,设计了一种针对电力系统运维日志的数据分析系统,以实现分类处理海量数据。该系统利用服务器网络接口实现旁路监听的数据采集功能,在传统数据预处理算法的基础上采用了改进后的“两段式”数据预处理方法,使海量数据的分配过程更加高效、准确。同时,基于时序数据库和神经网络算法提出了时间序列系统异常预测算法。通过对时序数据库中的日志数据处理和分析,从而实现系统故障的监测与预警。经测试,该系统可有效监测电力系统运行状况,实现故障监测和预警,提高系统运行的安全性。