孫亞楠
(上海寶康電子控制工程有限公司 上海 200000)
自上世紀(jì)的90年代開始,“智能交通”這一概念就開始出現(xiàn),而在這近三十年的發(fā)展歷程中,交通領(lǐng)域在智能化方面所采集到的數(shù)據(jù)量級(jí)也實(shí)現(xiàn)了一次又一次的刷新,而很多有著巨大價(jià)值和潛力的數(shù)據(jù)也有待進(jìn)一步挖掘和處理,由此推進(jìn)了大數(shù)據(jù)云平臺(tái)分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
首先是龐大的數(shù)據(jù)體量,隨著當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、云儲(chǔ)存技術(shù)等的發(fā)展以及各種移動(dòng)終端的應(yīng)用,人與人之間、人與物之間的所有軌跡都將被記錄下來,而由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也會(huì)不斷擴(kuò)大。其次是繁多的數(shù)據(jù)種類,通常情況下,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用過程中,涉及到的數(shù)據(jù)會(huì)包含各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)方面。比如,在汽車領(lǐng)域中,會(huì)涉及到性能信息、駕駛信息、維修信息、位置信息以及事故信息等眾多信息。同時(shí),隨著當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)所面臨的信息種類也將變得更加繁多。最后是快捷的數(shù)據(jù)處理速度。借助于大數(shù)據(jù)技術(shù),可以從多個(gè)維度來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,然后通過后臺(tái)操作在秒級(jí)時(shí)間以內(nèi)甚至更短的時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的高質(zhì)高效分析,可在很大程度上提升數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性,充分發(fā)揮其價(jià)值。
在智能交通大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)中,主要組成部分有三個(gè),其一是基礎(chǔ)設(shè)施層,其二是數(shù)據(jù)分析層,其三是終端發(fā)布層。在具體的應(yīng)用過程中,只有保障這三者之間良好的聯(lián)動(dòng)效果,才可以有效提升智能交通大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的分析效果,讓大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用得以充分發(fā)揮,進(jìn)而為交通管理部門的工作提供足夠便利。
基礎(chǔ)服務(wù)層主要是借助于云計(jì)算技術(shù)來進(jìn)行不同系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的收集整理,并進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析與儲(chǔ)存。因此,它需要具備足夠的系統(tǒng)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全性,以及整體的性能保障[1]。在基礎(chǔ)服務(wù)層中,因?yàn)橛泻芏嘟煌☉?yīng)用系統(tǒng)都集成在其中,其交通信息有著非常快的更新頻率,主要包括數(shù)據(jù)的插入、刪除、排序和修改等,所以在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新的狀態(tài)下,對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性保障尤其重要[1]。
數(shù)據(jù)分析層主要是通過與基礎(chǔ)服務(wù)層之間的有效結(jié)合來滿足數(shù)據(jù)方面以及交通管理方面的實(shí)際需求,借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以產(chǎn)生對(duì)交通主體研判和輔助決策功能。因此,該層數(shù)據(jù)需要具備準(zhǔn)確有效性、分析及時(shí)性,以及功能多樣化的特征。要想保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確,就需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行嚴(yán)格充分的驗(yàn)證,并對(duì)準(zhǔn)確性定期進(jìn)行評(píng)估。為保障數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性,需要借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行快速的運(yùn)算、處理和儲(chǔ)存。要想保障其功能的多樣化,就應(yīng)保障平臺(tái)分析能力具有多維度特征。對(duì)于數(shù)據(jù)時(shí)間段而言,平臺(tái)需要按照天級(jí)、周級(jí)、月級(jí)以及年級(jí)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。對(duì)于受眾方面,應(yīng)實(shí)現(xiàn)群眾、管理部門以及政府部門等不同需求的全面滿足。在數(shù)據(jù)模型方面,需要結(jié)合實(shí)際需求提供出足夠科學(xué)合理的現(xiàn)狀分析以及未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)[2]。
通過終端發(fā)布層,可以將來自于數(shù)據(jù)分析層的計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果儲(chǔ)存在云端,并將不同終端的不同請(qǐng)求作為依據(jù),從而實(shí)現(xiàn)不同分析結(jié)構(gòu)的提供與展示,以此來提升操作的靈活性和系統(tǒng)的易用性[3]。
該技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中的主要實(shí)現(xiàn)思路是通過匯聚海量大數(shù)據(jù)資源,對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和處理,并與先進(jìn)的人工智能和云計(jì)算相結(jié)合,借助于專家數(shù)學(xué)模型來實(shí)現(xiàn)海量交通數(shù)據(jù)的多維度挖掘與分析,以及發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)判,最后依托云發(fā)布服務(wù)把獲得到的分析結(jié)果傳輸?shù)礁鱾€(gè)終端[4]。從而進(jìn)一步提升人們對(duì)于交通現(xiàn)狀以及路橋狀態(tài)等的實(shí)時(shí)感知能力,幫助交通管理者及參與者進(jìn)行準(zhǔn)確、全面、快速的交通評(píng)估與交通決策,讓交通管理的智能化得以充分實(shí)現(xiàn)。
基礎(chǔ)服務(wù)層主要實(shí)現(xiàn)各種基礎(chǔ)服務(wù)信息的連接與共享。本次所研究的大數(shù)據(jù)云平臺(tái)主要通過OpenStack來完成建立,并將各種交通的IT基礎(chǔ)轉(zhuǎn)化成設(shè)備資源,再借助于Hbase快速進(jìn)行數(shù)據(jù)的存取[5]。
首先是對(duì)交通數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合。在此過程中,主要通過云計(jì)算技術(shù)對(duì)分散系統(tǒng)以及異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,讓不同系統(tǒng)中的基礎(chǔ)交通設(shè)施信息、交通工具信息以及交通對(duì)象信息等得到科學(xué)組織,然后借助于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)整合之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和儲(chǔ)存。其次是云平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的實(shí)現(xiàn),在本次的云平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)建設(shè)中,主要借助于OpenStack來進(jìn)行構(gòu)建,然后將交通部門中各種的IT基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變成設(shè)備資源服務(wù)。
這一層的實(shí)現(xiàn)主要是將交通管理過程中的路網(wǎng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)綜合分析以及公眾出行服務(wù)等分析作為依據(jù),并使之與專家數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析和處理采集到的交通狀況信息與路橋信息等的數(shù)據(jù),以此來實(shí)現(xiàn)對(duì)路橋通行狀況、擁擠程度、中斷率等情況的實(shí)時(shí)掌握,并實(shí)現(xiàn)對(duì)路橋安全的有效評(píng)估和相應(yīng)的安全預(yù)警等。
首先是Hadoop技術(shù)的應(yīng)用,它屬于一個(gè)軟件框架,可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分布式處理。該軟件可以對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)副本進(jìn)行維護(hù),并對(duì)失敗節(jié)點(diǎn)重新進(jìn)行分布處理。通過并行工作方式的應(yīng)用,使得該軟件的數(shù)據(jù)處理速度得以顯著提升,可以對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)快速處理。通過該技術(shù)的應(yīng)用,可以幫助交警對(duì)各項(xiàng)的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的獲取,以此來實(shí)現(xiàn)交通情況的及時(shí)有效處理。
其次是NoSQL在智能交通中的應(yīng)用,NoSQL也就是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。因?yàn)榻煌〝?shù)據(jù)中有著海量的音頻、視頻和圖片等的信息數(shù)據(jù),而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又不能夠?qū)ζ溥M(jìn)行有效的管理與儲(chǔ)存。這就需要借助于NoSQL來進(jìn)行處理和儲(chǔ)存,該數(shù)據(jù)庫的儲(chǔ)存形式為鍵值對(duì)形式,其結(jié)構(gòu)并不固定,每個(gè)單元組的字段都不一樣,可根據(jù)實(shí)際需求對(duì)單元組的字段進(jìn)行增加。這樣就打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)固定的局限性,減少儲(chǔ)存空間和時(shí)間。同時(shí),該數(shù)據(jù)庫也支持?jǐn)?shù)據(jù)的讀寫和并發(fā),可以讓海量的數(shù)據(jù)信息得到更加高效的儲(chǔ)存以及訪問,并有著更高的可用性與可拓展性,對(duì)交通數(shù)據(jù)處理十分有利。
再次是HBase技術(shù)的應(yīng)用。通過該技術(shù),可以讓交通數(shù)據(jù)在多個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)進(jìn)行儲(chǔ)存,并在每一個(gè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行數(shù)據(jù)的備份。但是用戶在使用過程中僅僅可以見到一個(gè)單一的虛擬數(shù)據(jù)中心。通過這樣的方式,就可以讓海量的關(guān)系型以及非關(guān)系型交通數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)吞吐能力的進(jìn)一步提升,并提升數(shù)據(jù)存取速度,保障數(shù)據(jù)安全。
最后是數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。通過該技術(shù),可以在海量的交通信息數(shù)據(jù)中進(jìn)行隱藏信息以及隱藏規(guī)律的挖掘。借助于對(duì)現(xiàn)有交通信息數(shù)據(jù)所進(jìn)行的分析,可以對(duì)交通現(xiàn)狀做到全面了解,也可以對(duì)未來交通情況作出科學(xué)預(yù)測(cè),以此來為交通決策提供輔助,實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)營效率的進(jìn)一步提升。
在終端分布層的具體實(shí)現(xiàn)過程中,主要是借助于云計(jì)算服務(wù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)交通狀況以及路橋狀態(tài)等信息數(shù)據(jù)的分析,然后將獲得的信息以多種類型和多個(gè)終端的形式來進(jìn)行發(fā)布。該層次主要發(fā)布的信息有交通預(yù)警、交通現(xiàn)狀和一些輔助決策類型的圖表數(shù)據(jù)等,并支持PC端、智能手機(jī)以及Pad等的各種終端設(shè)備。其信息受眾也十分廣泛,包括社會(huì)群眾、交通管理部門、政府部門等。該發(fā)布層可以實(shí)現(xiàn)交通服務(wù)質(zhì)量和管理水平的全面提升,對(duì)智能交通的發(fā)展有著積極推動(dòng)作用。比如,在通過PC端、智能移動(dòng)設(shè)備實(shí)時(shí)發(fā)布交通信息的過程中,可以借助于這個(gè)云平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)布,以此來保障用戶對(duì)交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)和環(huán)境等方面信息的實(shí)時(shí)共享,并幫助其進(jìn)行出行計(jì)劃的合理制定。從而減輕交通壓力,保障交通安全,進(jìn)一步降低交通運(yùn)輸量過大對(duì)于環(huán)境的不利影響。
在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不斷發(fā)展與更新中,信息技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域中得到了全面普及,并帶動(dòng)著各項(xiàng)前沿技術(shù)在各行各業(yè)中實(shí)現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。作為一項(xiàng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)和民生等方面息息相關(guān)的行業(yè),交通運(yùn)輸一直以來都是國家和社會(huì)高度重視且重點(diǎn)發(fā)展的一個(gè)行業(yè)。因此,在智能交通的發(fā)展中,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)技術(shù)的研究與應(yīng)用,以此來發(fā)揮出其充分的優(yōu)勢(shì),促進(jìn)智能交通的良好發(fā)展,改善提高人民群眾的出行體驗(yàn)。