为了摸索出一套真正适合中国国情的新能源数据应用服务方案，云计算和大数据技术成为了东润环能创新的重要手段。而经过了各方面测试和挑选，东润环能最终选择了阿里云作为自己的合作伙伴。而让东润环能选择阿里云的原因，除了阿里云强大的云平台能力之外，还有阿里云数加MaxCompute的全方位服务能力及其稳定安全的表现。
关于东润环能
北京东润环能科技股份有限公司（以下简称“东润环能”）是一家从事新能源电力领域的数据信息服务公司，公司的经营聚焦为：新能源产业大数据应用与投资服务领跑者！东润环能开创之初，提供了新能源发电功率预测系统、电网调度管理与支持系统、新能源城市规划与咨询服务等基础性产品，并逐步打造三大新能源互联网智慧服务生态圈平台，包括新能源投资开发生态圈第一平台、绿色电力交易与智慧用能生态圈第一平台、新能源资产智慧营运生态圈第一平台，在新能源产业金融领域将打造新能源产业数据挖掘投资服务系统。
东润环能作为新三板首批进入创新层的上市企业，基于专业的气象环境技术、空间环境技术及大数据技术每天为全国数千家新能源电站提供风光项目现场功率预测，为省级及地级调度部门提供专业气象服务和大数据应用；并通过电网侧为全国500余家新能源子站提供控制策略并执行控制命令。旗下产品及业务开拓均基于对大数据的挖掘应用。
问题及挑战
作为是东润环能全资子公司北京能量魔方数据技术有限公司开发的“能量魔方”，将大数据为代表的互联网创新理念与新能源发展当中的切实应用需求结合起来，推动虚拟世界和现实世界融合发展，促进新以行业生产、管理、经营模式变革，重塑产业价值链。但就在这个能够造福一方的研发过程中，东润环能却遇到了不小的问题。正如东润环能技术研发部总监王云所言，要分析出个地方可再生资源的信息，必然涉及巨大的数据分析，东润环能在决定建设大数据平台项目之初，就在是否自建系统上犯了愁。自建大数据平台存在以下问题：
1. 投资成本过高
“在数据分析平台项目启动之初，东润环能已经存储将近40TB的数据，且这一数据随着公司业务的发展还在逐年增加，如果自建系统从投入、时间、人力等综合成本考虑都不合适。”王云如是说。
确实，在IDC中心自建大数据平台（如Hadoop集群）要充分考虑物理投入，人力运维投入，研发投入，业务波动等多方面的影响。一方面，硬件投入成本增加，需要根据业务的峰值来考虑硬件的投入；另一方面，人力成本也在增加，项目实施复杂度、应用开发及维护难度提高。总体上来说，实施大数据平台（如Hadoop集群）项目需要服务器、存储和网络管理、Hadoop集群搭建和维护管理以及Hadoop应用开发的三大类技能，项目实施复杂度高，项目技术人员的技术要求高，人才难获得，人力投入高。
2. 运维复杂，成本增加
单纯以目前较为成熟的离线计算来看，Hadoop生态体系提供的MapReduce等性能较好。但是，此时Hadoop集群的性能严重依赖于虚拟机所提供的I/O性能、网络带宽以及系统稳定性等因素的限制。
“自建大数据平台基础设施，对于东润环能现有的人力物力比较而言，风险还是较大。”王云说，另一方面，如此庞大的系统，需要运维人员同时对软、硬件做维护，专人维护提高了系统的使用成本；对系统足够了解，同时还需要兼顾不同系统间的版本兼容性问题，这些都需要非常专业的技术人员对多款开源产品进行维护。无形中不仅增加运维成本，更增加了稳定风险。
这些问题接踵而至，对于传统IT来说，大数据分析和云计算技术的引入无疑是一种巨大的业务压力和技术挑战，想要全部搞定必须上马大系统，雇佣高端专业人才，而这就意味着大投入、大团队。另一方面，传统公有云虽然从理论上也能够支持这样的业务，但国内公有云应用普遍集中在互联网领域；对于这样的新兴应用来说缺乏相应的技术接口和运维管理软件支持。
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