戴順勇，蔡 欣，郭 濤

（中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司貴州省分公司，貴州 貴陽 550001）

1 疫情監(jiān)控指揮平臺(tái)功能分析

1.1 群整體態(tài)勢(shì)感知

（1）人群篩選設(shè)置。可以根據(jù)需要進(jìn)行監(jiān)測(cè)人群篩選設(shè)置，篩選條件包括：來源城市、觀測(cè)時(shí)間范圍、人群性別、人群年齡段、來源城市駐留時(shí)間（如低于3天、3天以上、一周等）等維度。（2）人口駐留分析。通過對(duì)群體用戶行為的OD分析，能夠進(jìn)行區(qū)域人群的來源地和去向地分析。（3）人口分布分析。按照月、天、小時(shí)，以網(wǎng)格為空間粒度統(tǒng)計(jì)分析，以3D柱圖、蜂窩圖、3D熱力等形式，展現(xiàn)區(qū)域的人口數(shù)量分布情況。（4）人口屬性分析。能夠呈現(xiàn)人群人口年齡段、性別及年齡段性別交叉等人口結(jié)構(gòu)情況。（5）人流預(yù)測(cè)分析。依據(jù)某個(gè)區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)半小時(shí)后的人口數(shù)量[1]。

1.2 重點(diǎn)區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)

（1）人流變化實(shí)時(shí)熱力分析。通過對(duì)手機(jī)信令的實(shí)時(shí)處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定重點(diǎn)區(qū)域的人流熱力監(jiān)測(cè)，功能包括：區(qū)域瞬時(shí)總?cè)藬?shù)（區(qū)域內(nèi)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的總?cè)藬?shù)）、區(qū)域累積總?cè)藬?shù)（按照分鐘/小時(shí)/天統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)人口數(shù)）、區(qū)域瞬時(shí)游客人數(shù)（區(qū)域內(nèi)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的游客人數(shù)）、區(qū)域人口熱力（可以顯示區(qū)域范圍內(nèi)的人口熱力情況）。（2）重點(diǎn)場(chǎng)所人流預(yù)警。在區(qū)域人口超過既定閾值時(shí)候，能夠及時(shí)預(yù)警。（3）接觸人群分析?？梢院Y選與疑似病患在一定空間范圍下（如250×250 m）共處時(shí)間最長，或軌跡類似的其他人群，其中，共處時(shí)間和空間范圍可以設(shè)置[2]。

1.3 短信觸達(dá)預(yù)警和大屏可視化展示

（1）短信觸達(dá)預(yù)警，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)指定區(qū)域人群、重點(diǎn)個(gè)體的短信觸達(dá)通知預(yù)警。（2）大屏可視化展示，新型肺炎疫情防控的主要需求在于人群范圍廣、變化快、無法快速鎖定，中國聯(lián)通提供的“基于手機(jī)信令大數(shù)據(jù)的人員流動(dòng)分析平臺(tái)”可以為疫情防控部門提供人群流動(dòng)、特定人群軌跡分析等功能。以應(yīng)急指揮中心為紐帶，建設(shè)大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)、視頻協(xié)商系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可視化指揮、應(yīng)急處置功能。以應(yīng)急指揮中心為手段，有效降低事件發(fā)生概率，提升事件處置效率，提供事件考核評(píng)估、人群流動(dòng)分析存檔依據(jù)。以應(yīng)急指揮中心為載體，實(shí)現(xiàn)群眾和執(zhí)法人員問題上報(bào)，遠(yuǎn)程調(diào)解等實(shí)際應(yīng)用，提高工作效率，加強(qiáng)疫情防控。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

（1）先進(jìn)性。系統(tǒng)涉及的各類應(yīng)用系統(tǒng)采用先進(jìn)、成熟的技術(shù)，性能和質(zhì)量指標(biāo)應(yīng)達(dá)到國際領(lǐng)先水平，以保證現(xiàn)有投資的有效性和延續(xù)性；同時(shí)，系統(tǒng)的安裝調(diào)試、操作使用應(yīng)簡(jiǎn)便易行，容易掌握。（2）實(shí)用性。項(xiàng)目建設(shè)的規(guī)劃要高起點(diǎn)，功能要更切合實(shí)際，重在應(yīng)用，堅(jiān)持以需求為主導(dǎo)，落腳于滿足需求，從實(shí)際需求出發(fā)，深入開展業(yè)務(wù)調(diào)研，保證系統(tǒng)順暢使用，易于維護(hù)。（3）安全性。由于本系統(tǒng)匯集了關(guān)鍵、敏感資料以及對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，系統(tǒng)安全性尤其重要。在系統(tǒng)中，對(duì)外來侵入的控制應(yīng)由路由器配合操作系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫來完成，采用多級(jí)用戶權(quán)限管理。（4）擴(kuò)展性。系統(tǒng)要有良好的擴(kuò)展性和升級(jí)前景，充分考慮其擴(kuò)展性能，包括：系統(tǒng)總體框架的確定、系統(tǒng)功能的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)格式的定義和系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)接口，以為將來的發(fā)展提供擴(kuò)展能力[3]。

3 監(jiān)控中心建設(shè)

（1）數(shù)據(jù)要求：人口位置數(shù)據(jù)需要在空間上具備極強(qiáng)的拓展性；在時(shí)間上具有連續(xù)性，來源合法合規(guī)，需要基于人口擴(kuò)樣算法擴(kuò)樣后的數(shù)據(jù)。（2）技術(shù)要求：延時(shí)及刷新頻率要求（實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)部分）要延時(shí)1 h，瞬時(shí)數(shù)據(jù)為最快10 min刷新一次，累積數(shù)據(jù)可按每10 min、每30 min、每小時(shí)、每天更新。數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求：需要采用實(shí)時(shí)流式計(jì)算，集成Kafka，redis，RabbitMQ等分布式大數(shù)據(jù)處理組件，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，實(shí)時(shí)批量處理數(shù)據(jù)達(dá)500 000條/秒，每天可處理1 000億條數(shù)據(jù)。（3）核心算法要求：需要有自研知識(shí)產(chǎn)權(quán)的實(shí)時(shí)手機(jī)信令處理平臺(tái)相關(guān)算法專利，能夠進(jìn)行多基站加權(quán)運(yùn)算，自動(dòng)降噪較準(zhǔn)定位。能夠建立基站小區(qū)間的flicker關(guān)系，動(dòng)態(tài)觀察分析信令，基于時(shí)長判斷用戶是駐留還是出行經(jīng)過。（4）服務(wù)方式：支持云端服務(wù)和客戶端本地化平臺(tái)建設(shè)兩部分。云端服務(wù)包含硬件資源服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù)，由聯(lián)通提供云端硬件資源，支撐云端數(shù)據(jù)處理服務(wù)。（5）客戶端本地化平臺(tái)建設(shè)：將建設(shè)大數(shù)據(jù)人流量監(jiān)控系統(tǒng)，并部署在客戶本地機(jī)房。監(jiān)控中心的建設(shè)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 監(jiān)控中心的建設(shè)結(jié)構(gòu)

4 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集

4.1 數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層主要進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的采集，包括手機(jī)用戶的信令數(shù)據(jù)（切換信令、位置更新信令、呼叫信令、短消息信令等）。信令數(shù)據(jù)主要用來處理分析得到用戶的位置和軌跡相關(guān)的信息。

4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理層

從數(shù)據(jù)采集層傳入的原始數(shù)據(jù)存在缺失、錯(cuò)誤等問題，不具有可用性，而且格式不統(tǒng)一，因此，在建模計(jì)算之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)匯聚。

4.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層主要負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，采用分布式文件系統(tǒng)HDFS對(duì)匯聚后的文件進(jìn)行存儲(chǔ)，使用行式存儲(chǔ)MySQL和列式存儲(chǔ)Hbase對(duì)計(jì)算處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以滿足不同業(yè)務(wù)功能對(duì)數(shù)據(jù)查詢操作性能方面要求。中間數(shù)據(jù)緩存相關(guān)功能則由Kafka消息隊(duì)列方式提供，尤其對(duì)實(shí)時(shí)處理部分?jǐn)?shù)據(jù)不經(jīng)過HDFS而是直接通過消息隊(duì)列傳送到Storm計(jì)算模塊，以保證最少時(shí)延。

4.4 數(shù)據(jù)計(jì)算層

數(shù)據(jù)計(jì)算層包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算和歷史數(shù)據(jù)計(jì)算兩部分，實(shí)時(shí)計(jì)算主要采用Storm流計(jì)算進(jìn)行人員實(shí)時(shí)軌跡的分析，歷史計(jì)算采用Spark內(nèi)存計(jì)算對(duì)人員的歷史軌跡進(jìn)一步細(xì)分，得出如居住地、工作地、常去地之類的信息，還包括對(duì)歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)等信息的計(jì)算處理。

4.5 數(shù)據(jù)分析層

對(duì)計(jì)算處理后的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，以供應(yīng)用層功能使用，主要采用SQL語言對(duì)MySQL內(nèi)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用Hive語言提供對(duì)HDFS的文件的查詢分析，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法、實(shí)時(shí)分析等功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步精化細(xì)分，為各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)。

5 結(jié)語

手機(jī)信令是人口大數(shù)據(jù)的天然采集器，通信基站能夠主動(dòng)采集每個(gè)蜂窩站用戶行為變化以及記錄覆蓋區(qū)域用戶位置變化。本文以中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司貴州省分公司為例，進(jìn)行貴陽市開展基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的人群流動(dòng)活動(dòng)規(guī)律分析、城市特定人群監(jiān)測(cè)優(yōu)化的應(yīng)用研究，以建立基于手機(jī)信令大數(shù)據(jù)的人流監(jiān)測(cè)防控平臺(tái)。