在"十四五"规划全面推进国产化替代的背景下，某大型电网企业联合镜舟科技与腾讯云，基于全球领先的开源分析型数据库 StarRocks 及腾讯 TBDS 大数据平台，构建电力行业国产化湖仓一体架构。该项目实现 PB 级电力数据的统一管理，为能源行业核心系统国产化升级提供了可复制的技术范本。

一、数字电力正面临日益复杂的数据挑战

随着数字化转型深入推进，该电网企业作为服务超 2.5 亿用户的特大型能源企业，面临着日益复杂的数据管理挑战：

（1）数据链路复杂，时效性低：数据供给路径冗长，导致延迟高，无法满足实时性要求。

（2）资源瓶颈：计算集群资源紧张，CPU 和 IO 高负载，限制了性能扩展。

（3）高并发挑战：先有的业务大量使用宽表设计，查询并发压力剧增，现有架构难以支撑。

（4）融合计算能力不足：数据分散，跨集群融合计算能力缺失，限制了个性化需求支持。

（5）数据治理难度大：全域的数据资产建设，没有统一的主题划分，数据分散。

二、解决方案：基于 StarRocks+TBDS 构建统一数据平台

为解决上述挑战，镜舟科技作为 StarRocks 核心商业化公司，联合腾讯云为该电网企业设计了一套分层渐进式的技术升级方案。

该方案核心在于优化数据链路，通过缩短供给路径并引入实时分析引擎，有效提升数据时效性。同时，通过扩展集群规模提升资源利用率，解决计算资源瓶颈问题。

针对高并发查询压力，镜舟团队对查询引擎进行深度优化，增强缓存机制和负载均衡能力。此外，通过构建统一数据平台，实现跨集群数据整合和计算，满足多样化的分析需求，并为数据治理奠定坚实基础。

在该电网企业实际业务场景下的 POC 测试中，StarRocks 展现了显著的性能优势：现网系统查询耗时：1513 秒，StarRocks 查询耗时：0.176 秒，实现近 8600 倍的查询加速。

1. 基于 StarRocks+TBDS 的湖仓技术架构

该电网企业的湖仓架构包含四个关键层次，包含从数据采集到业务应用的全链路：

（1）数据接入层：Flink 实时数据处理

（2）数据湖存储：腾讯 TBDS（Iceberg 表格式）

（3）分析加速层：StarRocks 多集群（存算一体+存算分离）

（4）业务应用层：SmartBI 等可视化工具

2. 关键技术提升整体性能

方案实施过程中，团队重点解决了三大技术难题，确保系统平稳过渡的同时提升整体性能：

（1）国产化适配验证

完成包括海光芯片和麒麟 V10 操作系统在内的全栈国产化适配验证，保障系统在国产化基础设施上的稳定运行。

（2）业务平滑迁移

通过支持 Greenplum 语法兼容，成功保障了存量业务的平滑迁移，并利用多集群架构实现了网级与省侧业务高效协同。

（3）湖仓数据统一协同

基于腾讯 TBDS 数据湖构建统一元数据目录，同时借助 Flink 实现实时数据入湖，StarRocks 提供强大的分析加速能力，形成完整的数据流转与处理闭环。

数据底座：电力业务腾飞的新引擎

此次升级帮助该电网企业进一步构建统一的基础数据底座，为各业务平台提供数据存储、处理、治理、建模和计算分析等全数据生命周期能力服务，支撑网省各级单位数据应用需求。

（1）业务连续性保障：StarRocks 兼容 Greenplum 近 10 万条 SQL 语法。支持渐进式改造，存算分离与存算一体混合部署模式灵活可选。

（2）架构扩展性提升：多集群架构实现分散 MPP 集群的统一纳管，弹性扩缩容能力适配业务增长需求。

（3）技术自主可控：全国产化技术栈（海光芯片+麒麟系统），并与腾讯 TBDS 实现数据湖管理标准统一。

未来，镜舟科技将持续完善 StarRocks 与腾讯 TBDS 的深度协同，为关键行业提供安全可靠的数据基座。

镜舟科技：企业级数据分析基座构建者

作为 StarRocks 开源项目的主要贡献者及商业化领军企业，镜舟科技基于“开源+商业化”双引擎模式，推出企业级产品镜舟数据库（Mirrorship）及 Lakehouse 解决方案：

（1）技术领先性，支持 PB 级实时分析的分布式数据库，并深度参与 StarRocks 开源社区建设，并基于此给企业级用户提供更多技术保障。

（2）行业实践积累，在金融领域支撑实时风控系统建设，企业级客户已覆盖超百家头部企业。

责任编辑：kj005

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