智慧交通云平臺成功案例

智慧交通云平臺案例一、項目背景為提升道路交通科學管理水平，創(chuàng)新社會管理方式，加快公安信息化發(fā)展，更好地服務公安機關指揮疏導交通、防范交通事故、維護社會穩(wěn)定、打擊違法犯罪。實現對重點車輛的自動比對和動態(tài)管控、對異常車輛行蹤的自動研判預警、對特定車輛行車軌跡的自動生成、對重要節(jié)點道路交通信息的遠程再現、對基層單位和執(zhí)勤民警的勤務實施管理等建設目標，為交通管理、治安管控、偵查破案、巡邏防范、反恐處突等各項公安工作提供服務保障，某市公安局開展圖像資源庫和道路監(jiān)控綜合應用系統建置項目?；诮煌ㄐ畔祿看蠛凸矊ο到y實時性及可靠性的要求高,系統需要具備的功能和性能如下：海量歷史交通監(jiān)控數據匯總能夠對千億級的海量歷史交通監(jiān)控數據進行匯總處理。海量原始交通監(jiān)控數據上報能夠對千億級的海量上報交通監(jiān)控數據進行上報處理。海量原始數據實時入庫、生成索引能夠對流量超過10000條/m的全量原始交通監(jiān)控數據流進行實時處理。海量數據存儲、計算能夠存儲千億級別的數據，并完成各種復雜業(yè)務應用計算。千億級數據秒級查詢能力高效索引算法，智能化調度任務系統，滿足秒級查詢速度。秒級實時業(yè)務響應高效實時數據通道，對于像實時監(jiān)控、告警等實時業(yè)務，提供秒級響應時間。二、智慧交通云平臺解決方案cProc將海量數據分解到由大量X86架構計算機構成的低成本云計算平臺上進行實時處理，依靠分布式云處理軟件進行容錯，從而提升智慧交通云平臺海量數據分析的實時性和性價比。 1系統基本組成與構架智慧交通云平臺是一個處于交管數據采集與交管數據監(jiān)測應用之間的系統。從系統基本組成與構架上來看，該共享平臺由7個主要部分組成：歷史數據匯總處理系統，上報數據上報系統，實時數據入庫系統，交管數據存儲系統，交管數據查詢分析應用系統，數據管理系統以及系統管理。智慧交通云平臺的基本組成與構架在基礎設施構架上，該平臺將架構將構建在公安云計算平臺之上，利用公安所提供的計算資源、存儲資源和網絡資源，作為智慧交通云平臺的基礎設施和支撐平臺。交管數據通過cProc提供的數據寫入接口，實時寫入數據信息到云處理平臺。通過提供的查詢接口，可以高效、快速、準確的返回結果給客戶端。

2系統總體構架與功能模塊基于以上基本的系統組成和功能構架，系統的詳細總體構架和功能模塊設計如圖所示。智慧交通云平臺總體構架與功能模塊圖上圖中，自底向上分為五個層面。最下層是硬件平臺層，將使用市公安局云計算中心所提供的計算、存儲和網絡資源。從系統處理系統的角度看，這一層主要包括云存儲計算集群，此外還包括接口和管理服務器、包括用于實現客戶端訪問的Web服務器。第二層是系統軟件層，包括移動的云存儲系統軟件，綜合分析云計算軟件平臺，以及Web服務軟件等。云存儲系統將提供基于SybaseASE關系數據庫的結構化數據存儲訪問能力，以及基于HDFS的分布式文件系統存儲訪問能力，分別提供基于JDBC/SQL的數據庫訪問接口以及HDFS訪問接口。綜合分析云計算軟件平臺可提供對HDFS、Hbase數據的訪問，并提供MapReduce編程模型和接口、以及非MapReduce模型的編程接口，以及用于實現并行計算任務負載均衡和服務器單點失效恢復的Zookeeper。第三層是智慧交通云平臺中的數據層，包括原始交管數據、索引數據、用于分析的中間數據、以及系統配置數據等。其中，原始交管數據、索引數據等海量數據將存儲在公安局云存儲系統的HDFS分布式文件系統中，用HDFS接口進行存儲和訪問處理；而其它用于分析的中間數據等數據量不大、但處理響應性能要求較高的數據，將存儲在云存儲系統的關系數據庫系統中，用JDBC/SQL進行存儲和訪問處理。第四層是交管數據處理軟件層，主要完成智慧交通云平臺所需要提供的諸多功能，包括實時監(jiān)控、報警監(jiān)控、車輛軌跡查詢與回放、電子地圖、報警管理、布控管理、設備管理、事件檢測報警、流量統計和分析、系統管理等功能。最上層是客戶端用戶界面軟件，主要供用戶查詢和監(jiān)視相關的數據信息，除了事件檢測報警不需要用戶界面外，其它部分都需要實現對應的用戶界面。三、實施效果基于云存儲和云計算的智慧交通云平臺，為公安提供了一個大流量數據入庫、海量數據存儲、實時數據分析、快速數據查詢的交通管控平臺。 1系統查詢界面系統采用B/S方式作為界面展示，用戶可以通過對所要的查詢條件進行輸入，點擊查詢后，系統能夠快速返回結果。 2提供大流量數據入庫能力，防止數據堆積對于流量超過10000條/m的實時交通監(jiān)控數據，傳統的關系數據庫已無法滿足要求。而智慧交通云平臺卻能通過大量計算機的并行計算，將交通監(jiān)控數據實時的存入云存儲系統。這樣可以避免因數據入庫能力的不足，造成的數據堆積。 3系統查詢性能指標查詢、統計操作的首次響應時延小于1秒；對任何實時分析操作的反應時間小于10秒；并發(fā)操作終端數大于30個；基于交管數據的統計，記錄5000萬條以內，1秒可以統計完成。 4系統入庫吞吐量指標下圖為現場多次性能測試的平均值系統對于大數據量的讀寫，具有很好的自適應和均衡能力。對于存儲內容大小的直線上升，系統吞吐指標趨于平緩。四、客戶受益在該項目中，cProc以其優(yōu)異的性能和可靠