某省级电网公司作为区域重要电力支撑单位，依托实时监控与数据分析保障电网安全运行及精准调度，支撑实时告警响应、安全风险防控等多场景核心业务。随着电力数据规模激增与业务需求升级，传统技术方案逐渐难以应对，面临多重挑战：

① 吞吐能力不足：海量实时数据和千万行维表更新频繁，日均新增数据量超千亿，现有吞吐能力无法满足实际生产需求；

② 响应延迟高：传统流处理易出现消费挤压与高延迟，无法实时完成设备关联，告警预警无法秒级触达，调度决策严重滞后并带来停电风险；

③ 运维压力大：任务消费堆积且失败率高，事故告警误报频发，影响事件处置效率，显著加重调度员的监控与决策工作负担。

该公司采用星环科技分布式数据库ArgoDB替换原有Kappa架构，构建实时电力数据处理平台。该平台以统一的实时增量计算技术架构支撑海量电力数据的实时写入、秒级关联分析及时序数据的高效处理。通过多模型数据的统一存储计算与智能数据的生命周期管理，提升数据管理能力并降低资源消耗，支撑电力业务对大规模数据的实时关联与低延迟分析需求。

新架构支撑省级电网亿级数据的实时风控，实现从“被动应对”到“主动预警”的升级：

① 实时告警处理：关键告警从原先10-30分钟延迟缩短至秒级，调度员可实时获知异常并精准调度；

② 吞吐能力提升：平台实现每秒数百万条实时数据的稳定处理，较传统方案性能提升数十倍；

③ 资源消耗减少：计算节点数量减少70%+，每年节省超千万元的硬件和运维成本；

④ 运维压力降低：消费挤压现象及任务失败率降低90%，告警误报率降低约40%，显著提升系统稳定性。

星环ArgoDB实时增量计算：降低实时改造成本，基于SQL的增量引擎助力流批一体升级

基于ArgoDB实时增量计算能力，用户无需修改原有SQL逻辑，即可将离线加工任务无缝升级为实时增量处理任务，每次数据写入都会触发后续的实时增量处理管道，无需重新开发复杂的流任务，也无需用户关心窗口大小和水位线的对齐，快速实现流批一体化处理。得益于实时增量计算技术，数据加工过程的计算延迟和资源开销降低了1～2个数量级。此外，ArgoDB实时增量技术和传统流计算任务可以灵活使用，让企业能够以更低的开发成本，实现秒级到分钟级延迟的实时数据分析和决策。