交通大數據解決方案

隨著城市化進程的加快,交通擁堵、交通污染日益嚴重,交通事故頻繁發生,這些都是各大城市亟待解決的問題。為此,及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提,而這一難題可以通過大數據技術得到解決。目前交通行業數據處理和利用的現狀如下:

1. 存在數據孤島:各部門獨自擁有各個業務系統數據,管理、共享難;各交通部門在建設部門數據庫系統時,只考慮了滿足自身業務需求,缺乏統一規劃;各種交通信息資源分散存儲,各部門或各系統的數據庫相互分離,數據共享交換機制還沒有形成。

2. 數據資產流失:歷史數據由于存儲手段、存儲格式、存儲介質等原因,難以保存和利用,例如新舊系統切換時數據的備份機制如果沒有做好,就會出現歷史數據資產流失。

3. 智能化程度低:對于緊急事故的處理,主要由人的經驗來做決策,很少用數據說話,應急指揮、道路規劃等迫切需要智能化解決方案;

4. 精細化管理不夠:數據缺乏統一管理、難以支持精細化管理和科學化決策,數字資源綜合利用率低。

交通大數據解決方案

H3C大數據平臺采用融合架構:新型MPP數據庫與Hadoop生態系統融合一體,用MPP處理PB級別的、高質量的結構化數據,同時為應用開發提供標準SQL接口;用Hadoop存儲與處理半結構化、非結構化的視頻監控、GPS定位信息、RFID識別信息等數據,這樣可同時滿足結構化、半結構化和非結構化數據的處理需求;運維管理平臺統一管理MPP與Hadoop集群。交通行業大數據平臺架構如下圖所示:

通過采集不同數據源、不同業務系統的數據,導入到大數據平臺中,對接上層個性化數據分析、數據挖掘、BI報表展示等應用。數據抽取融合如下圖所示:

H3C交通大數據解決方案的價值

交通大數據來源廣泛,主要分為靜態大數據與動態大數據。靜態大數據包括城市交通的基礎空間數據庫、道路交通網絡信息、道路交通客運信息、航班信息、列車時刻表信息等數據;動態大數據包括衛星遙感、航空攝影測量、地面視頻、交通工具實時位置信息等數據。

新華三集團交通大數據解決方案,基于開源的分布式存儲、計算框架,以滿足當前海量、多樣化數據的存儲與計算需求。該方案結合對交通主體、行為、態勢、路網拓撲和環境等機理的理解,基于數據的標準規范,收集、存儲與分析海量的數據,發掘交通出行規律、快速處理交通難題、解決大面積交通擁堵問題、提倡綠色出行理念以及實現各種交通業務創新。

大數據之于智能交通的意義,可以跨越行政區域的限制,實現交通數據信息的共享,在信息集成優勢和組合效率上,建立綜合性、立體的交通信息體系;另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性來提升交通預測的水平,都有極大的幫助。

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