气象大数据存储解决方案

需求分析

气象行业数据来源于雷达探测、地面自动观测站、卫星遥感、数值模式预报等多源设备，支撑天擎气象大数据平台、灾害短临预警、气象科研分析、气象AI 预报推演等核心业务，数据呈现“海量微小化、高并发写入、访问高实时性” 三大典型特征：

• ‌文件海量化与微小化‌：数据多以百亿级别的独立小文件形式存在，单个文件体积通常在KB级别。例如，高频次的雷达扫描、密集的地面观测点数据，每秒都在产生数以万计的小文件。

• ‌写入高并发‌：在多源数据同时实时入库的业务高峰时段，存储系统需要瞬时承受极高的并发写入压力，要求极高的IOPS（每秒输入输出操作次数）和稳定的写入带宽。

• ‌访问高实时性‌：无论是短临预报、灾害预警还是科研分析，都对数据访问的延迟极为敏感，要求存储系统提供稳定、低延迟的读写能力。

解决方案

霄云科技联合贵州省气象数据中心、上海交通大学大数据存储与安全实验室产学研协同攻关，基于碧海分布式存储系统，打造《高性能海量气象数据存储系统（MDSS）》，该方案荣获2026“数据要素 ×”大赛贵州分赛二等奖，已在贵州省气象局落地生产实践，为气象行业提供国产自主可控的统一数据底座。

• 业务级高性能：针对雷达实时写入、卫星数据回传、数值模式输出深度调优，高并发场景下性能稳定输出，保障汛期预警业务流畅运行。

• 百亿级文件性能不衰减：分布式元数据架构水平扩展，文件规模增长不引发性能瓶颈，百亿级气象数据下检索、读写效率始终保持平稳，解决传统存储、开源分布式存储海量小文件性能断崖下跌的行业难题。

• 智能小文件聚合优化：内置智能小文件聚合合并能力，自动处理雷达基数据、地面观测等细碎文件，从根源化解海量小文件存储慢、开销大的行业难题。

• 文件与对象原生互通：同一套存储内文件、对象数据原生打通，无需网关中转、无需格式转换，一份数据同时支撑业务访问与归档检索。

• 冷热分层，优化TCO 总体成本：支持自动冷热分层策略：雷达实况、实时观测热数据放在高性能介质保障低延迟访问；多年历史气象长序列数据自动下沉大容量存储介质，兼顾业务性能与归档成本

• 全栈信创深度适配：全面兼容国产芯片、操作系统，完成全栈适配认证，满足气象行业国产化替代与数据安全合规要求。

方案优势

• 数调取极速响应：过去天擎系统一次复杂数据调取要等约两分钟，现在缩短到15 秒以内，效率提升数倍。从“等数据” 到 “数据实时到达”，存储性能不再是瓶颈。

• 海量文件稳定读写：其他分布式存储文件数量超过5 亿，性能开始明显下降；MDSS 面对数十亿文件，系统依然稳定。在百亿级 4KB 小文件测试中，读写性能衰减约 5%，展现出良好的读写稳定性。

• 业务应用效能提升：在真实业务中，采用MDSS 存储系统后，天擎核心业务系统性能提升 3 倍，三维实况数据读取提升 2 倍，彻底缓解了小文件接收堆积，为气象预警争取更多时间。

• 资源利用性价比优：依托成熟分布式架构与软件优化算法，轻量化硬件配置即可输出高性能表现，兼顾业务运行需求与资金投入预算。