Cloud-Rendering löst den Engpass von 3D-Terminals im Stromnetz, Dianliang Software hat die regionale Validierung abgeschlossen

Vor dem Hintergrund der beschleunigten digitalen Transformation von Stromnetzen stoßen die 3D-Anwendungen von Stromnetz-GIS-Plattformen auf deutliche Erfahrungsengpässe: Bestehende Lösungen setzen im Allgemeinen auf das clientseitige Rendering per WebGL, wobei hochpräzise 3D-Modelle hohe Anforderungen an die Rechenleistung der Endgeräte stellen, sodass Endgeräte mit niedriger Konfiguration beim Zugriff Verzögerungen und langsame Reaktionen aufweisen. Gleichzeitig erfordern neue Geschäftsanwendungen wie transparente Umspannwerke und die übergreifende zentrale Steuerung von Stromnetzen eindeutig den orts- und zeitunabhängigen Zugriff über mehrere Endgeräte und die Unterstützung hoher gleichzeitiger Zugriffe. Die Branche braucht dringend eine Lösung, die Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Anforderungen an die Lokalisierung berücksichtigt. Aufbauend auf mehr als zehn Jahren technischer Erfahrung in den Bereichen Echtzeit-Cloud-Rendering, Übertragung mit niedriger Latenz sowie Kodierung und Dekodierung greift die 3D-Cloud-Rendering-Lösung für Stromnetz-GIS von Jinan Dianliang Software (im Folgenden „Dianliang Software“ genannt) diese tatsächlichen Schmerzpunkte auf und tritt damit in die Phase der technischen Anpassung und Praxiserprobung im Energienetz-Szenario ein.

Das Endgeräte-Rendering stößt auf Engpässe, und die Cloud-Rendering-Basis greift in die 3D-Szenarien von Stromnetzen ein

Angesichts der oben genannten Schmerzpunkte setzt Dianliang Software nicht weiterhin auf die „Erhöhung der Rechenleistung“ auf der Endgeräteseite, sondern wandelt das 3D-Rendering von einer Fähigkeit der Endgeräte in eine Fähigkeit der Cloud-Infrastruktur um. Bei dieser Lösung wird das gesamte 3D-Anwendungs-Rendering auf Cloud-GPUs ausgeführt und als verschlüsselter Videostream auf verschiedene Endgeräte wie PCs, mobile Geräte und Tablets bereitgestellt. Benutzer müssen keine Software installieren und können die Anwendung sofort nutzen, wobei die Daten während des gesamten Prozesses nicht auf den Endgeräten gespeichert werden. Gleichzeitig verbessert die Lösung durch Funktionen wie die Poolisierung von GPU-Ressourcen, die Lastverteilung über mehrere Grafikkarten und die Isolierung mehrerer geöffneter Anwendungen die Stabilität und Ressourcennutzung in Szenarien mit hoher Parallelität und findet ein Gleichgewicht zwischen Rendering-Leistung und Bereitstellungskosten.

Im Hinblick auf die Anpassung an lokalisierte Systeme hat Dianliang Cloud Stream die Kompatibilität mit gängigen inländischen Betriebssystemen, CPUs und GPUs abgeschlossen, darunter inländische Betriebssysteme wie Kylin, Unity Operating System, Euler und Zhongke Fangde, inländische CPUs wie Hygon, Kunpeng und Phytium sowie inländische GPUs wie Moore Threads und Lisu. Gleichzeitig hat das Team die Anpassung von Datenbanken für die gesamte Stack-Informationssicherheit und die Datenreservierung durchgeführt, um die Datenebenen-Unterstützung für die spätere großflächige Umsetzung von 3D-Anwendungen im Stromnetz bereitzustellen. Das bedeutet, dass die Lösung nicht nur das Problem der Verzögerungen beim Zugriff auf hochpräzise 3D-Szenarien über Endgeräte mit niedriger Konfiguration mildern kann, sondern auch besser den Anforderungen der Energiebranche an die gesamte Stack-Informationssicherheit und die unabhängige Kontrolle entspricht.

Von der „Migration in die Cloud“ zur stabilen und zuverlässigen Nutzung: drei Validierungen und gesamte Stack-Informationssicherheit

Das Kernteam von Dianliang Software verfügt über einen Hintergrund in der Forschung und Entwicklung von unterlagerter Softwaretechnologie und konzentriert sich seit langem auf Bereiche wie Echtzeit-Cloud-Rendering, Videübertragung mit niedriger Latenz, Poolisierung und Planung von GPU-Ressourcen sowie Anpassung der gesamten Stack-Informationssicherheit. Es ist darauf spezialisiert, eine stabile, wiederverwendbare unterlagerte Technologiebasis zu entwickeln. Vor etwa zwei Jahren begann Dianliang Software mit der technischen Voruntersuchung und der Vorbereitung der Lösung für dieses Projekt und trat anschließend offiziell in einige regionale Stromnetzprojekte ein, um technische Anpassungen und praktische Validierungen durchzuführen.

Bislang wurden drei zentrale Meilensteine im Projekt erreicht: Erstens wurde die Anpassungsvalidierung erfolgreich abgeschlossen, die praktische Umsetzung der Echtzeit-Cloud-Rendering-Lösung im regionalen Stromnetzprojekt realisiert und die Aktualisierung der grundlegenden 3D-Fähigkeiten und Datenrendering-Fähigkeiten der Stromnetz-GIS-Plattform unterstützt. Zweitens wurde die Validierung der Kernfähigkeiten abgeschlossen, die Verfügbarkeit von Funktionen wie GPU-Ressourcenpoolisierung, Isolierung mehrerer geöffneter Anwendungen, Lastverteilung über mehrere Grafikkarten und Mehrendgeräte-Zugriff im Stromnetzszenario überprüft, sodass 3D-Anwendungen als verschlüsselter Videostream bereitgestellt werden können, Benutzer die Anwendung ohne Installation sofort nutzen können und keine Daten auf Endgeräten gespeichert werden. Drittens wurde die Anpassung der gesamten Stack-Informationssicherheit abgeschlossen, die Kompatibilität mit gängigen inländischen Betriebssystemen, CPUs und GPUs hergestellt, was die Grundlage für die spätere großflächige Umsetzung legt.

Während der Projektumsetzung bestand die größte Herausforderung für das Team darin, gleichzeitig die vier Anforderungen an Leistungsfähigkeit, Parallelität, Sicherheit und Lokalisierung zu erfüllen. Von der „Migration der 3D-Anwendung in die Cloud“ bis zur „stabilen und zuverlässigen Nutzung in der realen Stromnetzumgebung“ hat das Team die Lösung durch szenariospezifische Optimierungen und gemeinsame Abstimmungen mit Kunden schrittweise verfeinert. Derzeit hat Dianliang Software die praktische Validierung in mehreren regionalen Stromnetzprojekten abgeschlossen und verfügt über die Grundlage für die Zusammenarbeit und die Replikation in Projekten verschiedener Regionen. Die größte aktuelle Herausforderung besteht darin, die ingenieurmäßige und großflächige Replikation unter überlappenden Mehrfachbedingungen zu realisieren. Das Team löst dieses Problem schrittweise durch phasenweises Voranschreiten, die Erstellung einer standardisierten Anpassungsmatrix und die Anhäufung von templatisierten Bereitstellungsfähigkeiten.

Keine Ersetzung von Geschäftsplattformen, Förderung der großflächigen Replikation durch ökologische Zusammenarbeit

Im Unterschied zu den meisten ähnlichen Lösungen auf dem Markt, die sich auf Funktionen der Darstellungsebene konzentrieren, legt Dianliang Software größeren Wert auf die Fähigkeiten der unterlagerten Cloud-Rendering-Basis. Sein kommerzieller Weg besteht auch nicht darin, die ursprünglichen Geschäftsplattformen der Kunden zu ersetzen, sondern die Zusammenarbeit mit Einheiten für Stromnetzbau und -betrieb sowie ökologischen Partnern für GIS und Systemintegration zu öffnen und die unterlagerte Cloud-Rendering-Basis zur Verfügung zu stellen. Derzeit liegt der Schwerpunkt auf der Anpassungsvalidierung von regionalen Stromnetzprojekten und ökologischer Zusammenarbeit. Seine Fähigkeiten können auch auf ähnliche Szenarien im China Southern Power Grid und anderen zentralen Energieunternehmen ausgeweitet werden, und der Raum für Markterweiterung hängt von dem Fortschritt der späteren ökologischen Zusammenarbeit und der großflächigen Bereitstellung ab.

Derzeit befindet sich die Energie- und Stromnetzbranche in der Tiefe der digitalen Transformation. Die Nachfrage nach 3D-Visualisierung in Szenarien wie digitalem Zwillings-Stromnetz, transparentem Umspannwerk und übergreifender Steuerung steigt kontinuierlich, und die Nachfrage nach der Cloud-Rendering-Basis wird ebenfalls freigesetzt. Als Nächstes wird Dianliang Software die bestehenden regionalen Stromnetzprojekte weiter verfolgen, die Kunden bei der Szenariovalidierung und der Sicherstellung des Betriebs unterstützen, die Kerntechnologiefähigkeiten kontinuierlich verfeinern, standardisierte Bereitstellungsfähigkeiten anhäufen und die großflächige Replikation in verschiedenen Regionen durch ökologische Zusammenarbeit unterstützen. Die tiefste Erkenntnis des Teams ist, dass man bei der Gründung eines Unternehmens im Bereich unterlagerter Technologien nicht absichtlich den Hype verfolgen muss. Der Schlüssel liegt darin, die tatsächlichen Schmerzpunkte der Branche zu treffen und die beherrschten Technologien tief und stabil zu entwickeln, sodass man natürlich den tatsächlichen industriellen Anforderungen entsprechen kann.