東軟公司は10年余りの電力使用情報収集システムの建設経験に基づいて、市場化電力改革の新しい情勢の下での挑戦を結合して、完備した総合エネルギー情報収集プラットフォームを構築し、実売電側、電力供給側、売電側の3つの環節電力情報の収集と処理を統一し、大型専変端末、中小型専変端末、集中器及び通信機能付き電力表の直接収集をサポートし、小水力発電、小火力発電、光発電所計量点の電力情報データの収集、処理、記憶及び応用を含む各種類のユーザーの電力情報データを全面的に実現した。同時に総合エネルギー情報収集プラットフォームは水、電気、熱、ガスの集中収集、処理、記憶と発表を実現することができる。

東軟総合エネルギー情報収集プラットフォームの応用アーキテクチャは下から上へ「支持プラットフォーム」、「収集プラットフォーム」、「業務応用」の3つのレベルに分けることができ、下図のように：

ささえだい：基礎支持応用として、東軟会社の統一統合開発プラットフォーム、インタフェースインタラクティブプラットフォーム、ワークフロー支持機能、人員及び権限体系管理、警報エンジン、公衆メールプラットフォーム、メールシステムなどが含まれる。

採集プラットフォーム：プリアンブル通信機能ドメインとデータ処理機能ドメインに分割されます。前置通信システムは、通信サーバ、管理サーバ、負荷分散装置などで構成されている。端末へのアクセスを完了し、メッセージの受信、解析、組合せ、メッセージのパッケージング、データ記憶、負荷分散などの機能を規定する。データ処理は収集規約配置、収集内容配置、収集戦略管理、指令発行、メッセージ完全性判断、初期データ計算などの機能を完成した。

ビジネスアプリケーション層：プラットフォーム支持層と収集プラットフォームの上には総合エネルギー情報収集プラットフォームが電力企業に豊富な各種応用機能を提供し、基礎機能の他に：ファイル管理、端末管理、収集任務管理、データ処理、データ検索などを提供し、またシステムの安定運行必要機能、例えば：運行監視測定、運行維持管理などを含み、同時に総合エネルギー情報収集プラットフォームはより高いレベルの業務管理とビッグデータ分析応用を提供し、例えば：費制御管理、線損管理、電力量分析、負荷分析、負荷予測、計量設備異常分析など。

東軟公司は長年の電力情報収集及び電力マーケティングなどの情報化の建設経験を総括することを通じて、サービスに向けたSOA設計理念を採用し、技術専門化、業務専門化設計の視点で、既存の東軟公司電力ユーザー用電力情報収集システムに対して構造最適化及びシステムアップグレードを行い、技術的には小型販売会社（電力供給企業）の収集需要を満たすことができ、同時に地市級電力網乃至ネット省級電力網規模のデータ収集、処理、記憶及び応用需要に滑らかに拡張することができる、業務上でモジュール間の松結合配置を実現でき、ソフトウェアが応用ニーズに応じて分割と組み合わせを行うことを実現し、国際標準IEC CIMモデルを満たすことに基づくデータ交換を実現する。

端末向けが10万以下、ユーザー規模が200万以下の中小規模電力供給企業の場合、総合エネルギー情報収集プラットフォームが採用する技術アーキテクチャ（すべてオープンソースソフトウェアプラットフォームコンポーネントに基づく）は以下の通り：

リアルタイムデータバスを用いて収集コンポーネントをデカップリングし、需要に応じて柔軟に配置することができる。

ユーザー規模が1000万人以上に達すると、リアルタイムデータバスなどのコンポーネントは分散コンピューティングとストレージに置き換えて高い業務性能を達成し、技術アーキテクチャは下図のように：

技術的特性

高性能なデータ収集と処理能力

高周波度のデータ需要には、高性能のデータ収集能力、便利な指令発行、高性能の規約解析、高速データ入庫処理が必要である

• 並列処理と分散キャッシュ技術を導入し、収集データの処理能力を向上させる
• 分散メッセージ・キューを導入し、マスタとプリアンブルのメッセージ・インタラクションを向上
• 分散型データストアを導入し、データベースI/Oボトルネックを解決

差別化されたデータ管理機能

高密度の伝送、各種類の収集データを発表するため、どのように収集データを管理し、効率的にデータを発表するかは収集システムの新しい応用要求である

• 分散型HBaseデータベースを導入し、従来のリレーショナル型データベースのビッグデータストレージのボトルネックを解決
• 世界的な大規模HBaseクラスタ（Facebook）は1秒間に150万回の操作が発生し、毎月250 TB増加している
• 分散データベース技術（冗長データ記憶など）に基づいて、データ読取負荷の自動割り当てを実現できる
• 低圧住民の調査、1カ月の日凍結データ、ミリ秒級応答
• 当日リアルタイムデータは分散キャッシュに書き込み、取引センターの高周波データアクセスを提供する。読み込み速度は110000回/秒に達し、書き込み速度は81000回/秒に達した
• 分散型メッセージキューに基づく単一サーバは、1秒あたり100メガデータの読み書き能力を1000以上のクライアントに同時に提供できます

Hadoop HDFSによるデータの分散ストレージ

• は、低コストのハードウェアで動作するように設計された高度なフォールトトレランスの分散ファイルシステムです。
• HDFSは高スループットアプリケーションのデータアクセス機能を提供し、大規模なデータセットを持つアプリケーションに適している
• HBaseはHDFS上に構築された高信頼性、高性能、列指向性、高拡張性の分散型列ストレージシステムである。HBaseは典型的なkey/valueシステムであり、
• 大量の構造化データストレージに使用安価な商用サーバを増やし続けることで、コンピューティングとストレージの能力を高めることができます。

高性能なデータ分析とマイニング能力

データの計算、分析、マイニングを短時間で完了

• Map Reduceに基づく並列計算を実現し、データ分析処理の性能を向上させる
• 分散型データストレージはシングルノードI/Oボトルネックを低減し、読み取り効率を向上
• Sparkメモリ計算に基づく複雑なデータマイニングの実現――クラスタリング解析など
• オンラインモニタリングと知能診断分析を例に、分散計算と分散記憶技術に基づいて、29項目の分析テーマを1時間以内にすべて計算し、効率を10倍に向上させる
• 水平拡張による計算パフォーマンスの向上

効率的なデータ公開とデータ交換機能

• 「データ抽出」から「データ公開」への移行
• 分散型データストアに基づいて、高同時性、高周波性のデータアクセスを提供
• Webサブスクリプションの方法を提供し、収集システムと真のリアルタイム同期監視を実現する
• 分散型メッセージキューに基づいて、停復電指令の時効性、タイミング性を保障する
• 外部単位の重要な情報対話（制御クラス）の情報暗号化