云模式下智慧城鎮大數據系統設計

黃煉

摘要：針對智慧城鎮建設中出現的大數據平臺搭建問題，設計了一種智慧城鎮大數據系統。采用Hadoop的云模式計算手段，搭建了涵蓋政務信息、地理信息、人員信息以及交通信息的大數據平臺，通過C#語言實現智慧城鎮大數據系統功能，其能夠為管理者提供重要的決策依據。

關鍵詞：智慧城鎮；大數據；云模式；Hadoop

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）28-0001-02

Abstract： Aiming at the problem that construct big data platform of smart city， a big data system of smart city is designed. Using cloud mode computing for Hadoop， builting big data platform that cover government information， geographic information， personnel information and traffic information， achieving functions of smart city big data system by C# language， which can provide important decision-making basis for managers.

Key words： Smart city； Big data； Cloud model； Hadoop

IBM公司于2008年初次提出建設智慧地球的概念[1]。研究人員受智慧地球的啟發，著手進行城鎮智慧化建設的探索，并已經率先取得一系列成果。2009年，韓國政府制定智慧城鎮發展計劃，并將首爾作為試點城市，主要措施是通過搭建涵蓋整個城鎮的物聯網，使市民享受使用或辦理社會服務的便利，運用智慧化商務服務以及云計算推動首爾經濟發展。新加坡在智慧城鎮的交通系統建設取得豐碩成果，通過實時整合道路、交通數據信息，居民可以根據交通路線、交通流量，對出行時間做出選擇。

雖然國內智慧城鎮建設發展較晚，但部分城鎮也在嘗試智慧化建設，其成果具有一定的代表性。在智慧城鎮交通領域，寧波市建立智慧交通研發中心，依托現有交通管理系統資源，構建了包含政府公有云、公共安全私有云以及地區中心云的智慧交通云系統，各部門私有云可以通過專用接口，實現與主系統的鏈接，用于拓展業務范圍[2]。在智慧城鎮農業領域，濟南市推廣云模式下的信息化管理系統，實現農產品信息的無縫導入，并將農業應用于電子商務，改善傳統農產品銷售環節出現的盲目從眾現象，科學指導農產品種植、采收以及銷售等過程。在城鎮智慧水務領域，臺州市實施智慧水務試點項目，通過傳感器技術采集水況等實時信息，經無線通信系統傳輸數據，最終通過服務器分析處理水務數據，保障水務的智能化檢測[3]。

綜上所述，本文利用云模式下存儲的大數據，提出一種智慧城鎮大數據系統設計方案。其綜合考慮居民、企業以及政府的訴求，以構建云模式下大數據系統，實現城鎮資源的最優化利用，最終達到推動經濟、社會發展目的。

1 智慧城鎮建設方針

城鎮智慧化建設首先進行頂層化設計，其目的是充分考慮系統的開放性和擴展性。智慧城鎮建設往往涉及領域交叉，若不進行綜合考慮，一旦系統完成，再重新添加其他領域接口，將會在時間上造成的不必要負擔。除此之外，考慮到人的思維存在局限性，需要預留其他領域大數據接口，保障更新的及時性。由于智慧城鎮涵蓋領域眾多，需要制定一套標準化的支撐體系，否則效率可想而知。其支撐體系依靠云計算平臺及大數據中心加以實現。充分利用現有的大數據技術手段對資源進行分門別類的整理，降低建設運營成本，最終實現達成集約、開放、高效和可擴展的目的。

智慧城鎮建設著重于服務，因此不能僅考慮基礎數據平臺建設，應秉承經濟、實用的原則。做好基礎數據平臺開發的同時，并開展相應地實際應用。

2 城鎮大數據

智慧城鎮是基于云概念的城鎮發展新方向。針對經濟發展、政府管理所面臨的訴求，通過計算機、通信領域技術革新，收集、存儲、處理城鎮運作產生的各類重要信息，最終實現城鎮的智能化運行。

企業的運轉、政府的管理以及個人的活動會產生諸多的數據，并且由于計算機、通信技術的發展，數據的形式與規模趕超任何時期，往往呈現出指數級別的增長。大數據具有以下特征：

1） 數據規模龐大。智慧城鎮中能夠產生數據的領域眾多，并且存在領域交叉。例如，應對緊急情況的城鎮應急指揮系統，需要綜合采集交通、氣候、地理等領域的數據，繼而制定合理的應急方案。各領域數據匯總于大數據服務器，服務器的數據承載量極其巨大。例如，中等城鎮交通違章監測系統每天拍攝的視頻、圖像數據需占用TB級別的存儲空間。

2） 數據類型復雜。智慧城鎮的諸多領域會產生不同數據類型，其存儲方式無統一標準。例如，交通違章監測系統拍攝的圖像、視頻，多為非結構化數據類型；氣候、醫療系統采集的數據多為半結構化類型；銀行、學校采集的數據多為結構化類型。

3） 數據價值巨大。數據信息能夠轉換為經濟效益。美國醫療服務業根據醫療數據制定對應措施，使醫療服務業收益達到3000億美元。美國零售業通過分析銷售數據，完善銷售鏈，凈利潤增長達到60%。數據信息能夠轉換為社會價值。政府職能部門通過大數據應用，可提高自身工作效率，進而提高政府部門的決策、服務以及管理能力；數據信息能夠提高安全保障能力。針對解決情報、監視和偵察系統等不足，國防、反恐、安全等領域通過大數據應用，對搜集的各類數據進行整合、處理，提高安全保障能力。

3 智慧城鎮信息系統模型endprint

智慧城鎮建設涉經濟、人口、環境、交通、醫療、教育諸多領域。為綜合處理、運用大數據信息，需要構建完善的智慧城鎮信息系統模型，其有助于掌握系統間的邏輯關系。智慧城鎮系統模型分為6個層次[4]：

1） 感知層。它相當于智慧城鎮的眼睛，用于直觀感知數據，常用的感知工具，例如智能終端、無線傳感器等。通過以上工具，采集智慧城鎮運轉過程中產生的數據信息，作為上層應用的數據基礎。

2） 傳感層類似人體血管，通過搭建好的無線移動網絡、有線網絡以及物聯網將感知層采集的數據及時、完整地輸送至大數據服務器平臺。

3） 基礎層是原始數據的存儲載體，泛指能夠存儲著感知層所采集的原始數據的物理設備。

4） 數據層負責數據管理，統一管理標準，并能夠對外實現數據訪問以及數據交換，具備高級別的擴展能力。

5） 計算層是分析數據的核心，類似于人體的大腦。計算層實現數據的在線處理以及離線處理功能，承擔智慧城鎮運轉所需要的所有計算。

6） 應用層實現智慧城鎮的全部實際應用。選擇應用領域，需要酌情考慮該城鎮發展過程中遇到的阻力，具有針對性地開展應用。如圖1所示。

4 基于云的智慧城鎮大數據系統設計

4.1 云計算公共平臺

智慧城市集成大量的數據，并且無法預計數據的增長，只有借助云模式下的線性擴展能力，才能滿足智慧城鎮建設的需要。目前，云模式主要采用基于Hadoop的分布式處理框架[5]。

Hadoop由Apache基金會開發，其能夠實現在多硬件集群上分布運行程序，其特點為性能優越、可靠性高、擴展性強以及成本低廉。Hadoop三大核心技術為：分布式文件系統，用于存儲集群硬件中的文件；編程模型MapReduce，用來處理多種數據集合；分布式數據庫HBase。利用Hadoop的分布式技術，構建智慧城鎮大數據系統，實現對各種類型數據進的存儲、分析和高效處理，提高智慧城鎮校園建設水平。

4.2 智慧城鎮大數據系統框架

基于Hadoop技術的智慧城鎮大數據系統的總體技框架可分為3層，其中大數據采集與存儲層應用分布式文件系統，智慧城鎮數據分析層應用MapReduce計算模型，數據源層、大數據采集與存儲層的數據抽取，對接需要開發適合的底層適配接口模塊，用來采集智慧城鎮大數據環境中的多類數據[6]。如圖2所示。

基于云模式的智慧城鎮大數據系統分為大數據源層、大數據采集與存儲層以及大數據分析層。大數據源層負責采集數據，其主要的數據包括政務數據、地理數據、人員數據以及交通數據。大數據采集與存儲層通過數據共享接口獲取數據源層提供的各類數據。大數據采集與存儲層對收集到的數據進行抽取、轉換和存儲。大數據分析層在 Hadoop的MapReduce編程模型上，構建各類數據分析包，對智慧城鎮大數據進行分析，為政府職能部門提供可靠的供決策依據。

4.3 功能設計

云模式下的智慧城鎮大數據系統，使用C##語言編寫代碼，分層設計預留多個擴展接口，方便后期添加新的城鎮大數據功能。前臺使用B/S模式采用ASP.NET語言開發，對分析結果進行展示，如圖3所示。

云模式下的智慧城鎮大數據系統功能為以下3個部分：分析結果發布層、大數據分析層、管理功能層。分別提供公告和查詢等數據分析結果的，大數據的歷史分析結果和實時分析功能，多用戶數據管理的管理模式。

5 結束語

智慧城鎮符合現代化建設的方針，是城市發展階段一次質的飛躍。城鎮智慧化建設離不開大數據技術，需要始終依托現行的云計算、大數據技術，堅持以技術創新、模式創新為理念，堅持“頂層化、前置化、市場化”的建設理念，只有這樣才能發揮大數據的巨大潛能，實現智慧城市的設計目標，推動我國新型城鎮化的建設。

參考文獻：

[1] 曹陽，張勝雷，甄峰.智慧城市規劃仿真模型組織架構與標準體系研究[J].建設科技，2017，（13）：21-25+29.

[2 ]郭理橋.新型城鎮化與基于“一張圖”的“多規融合”信息平臺[J].城市發展研究，2014，21（3）：1-3，13.

[3] 常廣炎.新型城鎮化背景下的大數據與智慧城市[J].遼寧行政學院學報，2016（3）：64-67.

[4] 張銘.“智慧城市”中大數據技術的應用[J].通訊世界，2014（3）：5-7.

[5] 崔杰，李陶深，蘭紅星.基于Hadoop的海量數據存儲平臺設計與開發[J].計算機研究與發展，2012 （S1）：12-18.

[6] 趙亮.基于Hadoop的高校校園大數據系統設計[J].中國管理信息化，2017（10）：222-223.endprint