1. 数据采集层

负责从各种数据源（如传感器、数据库、外部系统等）采集能源数据。常用的技术包括:

• MQTT协议用于实时数据传输
• HTTP API用于与外部系统对接
• 文件上传用于离线数据导入

2. 数据存储层

提供高效的数据存储解决方案，支持结构化和非结构化数据。常用的技术包括:

• 分布式数据库（如HBase、Cassandra）
• 对象存储（如AWS S3、阿里云OSS）
• 时序数据库（如InfluxDB、Prometheus）

3. 数据处理层

对采集到的原始数据进行清洗、转换和丰富。常用的技术包括:

• 数据抽取转换加载（ETL）工具
• 流处理引擎（如Kafka、Flink）
• 数据质量管理（Data Governance）

4. 数据分析层

对存储和处理后的数据进行分析，提取有价值的信息。常用的技术包括:

• 大数据分析框架（如Hadoop、Spark）
• 机器学习和深度学习算法
• 实时计算框架（如Storm、Pulsar）

5. 数据可视化层

将分析结果以直观的方式展示，帮助用户理解和决策。常用的技术包括:

• 数据可视化工具（如Tableau、Power BI）
• 地理信息系统（GIS）
• 实时监控大屏

推荐使用DTStack进行数据可视化，提供丰富的组件和灵活的定制能力。

1. 分布式计算框架

用于处理海量数据，提升计算效率。常用框架包括:

• MapReduce
• Spark
• Flink

2. 数据流处理

实时处理能源数据流，支持快速响应。常用技术包括:

• Apache Kafka
• Apache Pulsar
• Apache Flink

3. 数据存储与管理

高效管理能源数据，支持多种数据类型。常用技术包括:

• 分布式文件系统（HDFS）
• 分布式数据库（HBase）
• 对象存储（AWS S3）

4. 数据分析与挖掘

深入分析能源数据，挖掘潜在价值。常用技术包括:

• 机器学习（ML）
• 深度学习（DL）
• 自然语言处理（NLP）

1. 实时监控大屏

展示能源系统的实时运行状态，如发电量、用电量、设备状态等。通常使用GIS地图、仪表盘、折线图等可视化方式。

2. 数据仪表盘

通过多个图表和指标，展示能源数据的综合情况。用户可以根据需要自定义仪表盘，关注不同的能源指标。

3. 数据地图

将能源数据与地理信息结合，展示不同区域的能源分布和使用情况。GIS技术在能源数据可视化中应用广泛。

4. 数据报告

生成定期或定制化的数据报告，帮助用户全面了解能源使用情况。报告通常包含图表、数据表格和分析文本。