随着信息技术的飞速发展，特别是大数据技术的迅猛崛起，人类社会已迈入数字化、智能化、信息化的新时代。大数据技术的核心在于挖掘、分析和处理海量的数据信息，为企业决策提供有力的数据支撑。电力企业作为国家的重要基础行业之一，其信息化程度和数据管理水平直接影响到电力系统的运行效率和安全稳定。因此，研究大数据自动化运维在电力企业中的应用具有十分重要的意义。
一、大数据平台相关技术分析
1.1 大数据平台体系架构：大数据平台的核心在于信息搜集与处理，它通常具备大规模和高关联性的特点。这种平台能够将企业决策过程中所需的各类数据信息进行有效整合，提供数据分析与处理服务，从而满足电力企业发展的需求。
1.2 大数据建模与存储技术：在处理分布式的、多源异构数据时，如何实现统一管理和存储是关键。大数据建模技术通过分析大数据的层次结构、关系网络以及面向对象的特性，抽象出合理的数据建模方法，以提升数据处理的效率。存储技术则负责海量数据的有效存储，保证数据信息的完整性和可靠性。
1.3 网格计算：对于不能完全转换到数据库中的计算过程和算法，传统的服务器资源难以支撑大规模并发处理的需求。网格计算通过将计算任务合理分配到多个计算机节点，从而提升系统的容量和性能，同时降低建设和运营成本。
1.4 自动化运维功能设计：通过大数据自动化运维平台，可以实现对电力企业内部各项数据的统一监督管理，以及数据的综合展现。自动化运维平台包括设备管理、巡检管理、运维监控、第三方平台接入、知识库管理和信息管理中心等关键功能区域，能够提高运维效率，减少运维成本。
二、大数据自动化运维在电力企业中的应用方法
2.1 统一数据存取服务：实现异构数据的统一存取服务是大数据平台的基础应用需求。随着电力业务量的增加，统一数据存取服务需要提供负载均衡模式和数据存取安全控制，以增强系统处理并发请求的能力，并加强对数据跨库访问、异构数据库关联查询的管理。
2.2 多租户资源管理和弹性调度：电力企业业务量的增加导致对用户资源管理的需求提高。通过多租户管理模式，可实现用户级别的科学隔离，同时充分利用软硬件资源池，实现硬件级别的资源科学管理。多租户管理有助于电力企业实施弹性管理制度，以应对业务量的波动。
2.3 配置开发组件：针对日益复杂的电力行业大数据计算需求，配置开发组件可以设计个性化的数据库以开发代码。这些组件能够适应不同场景下的大数据计算工作，提高电力企业开发和运维的灵活性和效率。
总体来看，大数据自动化运维在电力企业中的应用，是电力企业信息化、智能化、数字化转型的重要途径。通过建立大数据平台，实现数据的高效搜集、存储、管理和分析，不仅能够提升电力企业的运行效率和决策质量，还可以推动整个电力行业的现代化进程。随着技术的不断发展，大数据自动化运维将会有更加广阔的应用前景。
