基于云计算的面向智能交通海量信息的高性能计算支撑公共服务框架

徐恩虎，凌卫青，王 坚，马云龙

（同济大学 CIMS研究中心，上海 201804）

0 引言

近半个世纪以来，交通道路拥挤、阻塞、事故频繁发生等正制约着人们的生活质量的提高以及社会的发展。20世纪60年代末以来，随着科技应用领域的拓宽，西方的国家开始应用计算机、通讯、信息及控制技术来改善交通状况；80年代中期以后，这种研究得到快速的发展；进入90年代以后，美国、欧洲、日本以及澳大利亚、韩国等国家，对智能交通系统的研究给予了更高的重视。我国关于智能交通系统的基础研究比较薄弱，随着科学技术的发展和社会的进步，我国开展智能交通系统研究已具备了技术基础。进入21世纪之后，随着互联网的快速发展，智能交通信息系统承载了大规模海量的数据以及更多的用户需求越来越大，传统的智能交通领域在处理海量信息，提供实时交通服务方面已经越来越难满足用户的需求[1]。

1 云计算概述

云计算是近年发展的一种新型的计算模式，体现一种资源动态分配、按需计算、信息动态流动的信息服务模式[2]。关键技术有：分布式编程与计算、数据存储技术、虚拟化技术、数据管理技术。云计算的主要服务形式有： SaaS， PaaS， IaaS。

2 云计算与智能交通

在当前智能交通领域存在着严重的信息孤岛，系统之间信息共享困难、信息传递延缓，这都将制约着智能交通领域的信息的传递可达性与准确度，影响了决策支持、管理调度的效率[3]，而基于云计算的海量信息高性能计算支撑公共服务框架，利用了云计算技术的动态资源调度、高性能计算编程模型，以及海量信息集成化管理机制等等思想方案都将成为解决这一问题的重要手段[4]。

2.1 基于云计算的面向智能交通海量信息的高性能计算支撑公共服务框架

基于云计算平台的智能交通管理及服务框架如图1所示，致力于克服现有交通信息化基础设施和应用系统因缺乏共享，利用效率低，且平台异构、配置、维护、升级较复杂等不足，采用云存储和云计算的解决方案和思路，充分利用行业内外的各类通信传输资源，实现体系内各平台数据的分布式存储和数据高速传输与共享，促进多元数据的充分融合。该框架主要包括海量信息的存储方式、海量信息的计算模型、云服务及发布过程以及作为框架指导方法的集成化管理机制。

（1）海量信息的存储方式。为了保证高可用、高可靠和经济性，云计算一般采用分布式存储的方式存储数据，并采用冗余存储的方式进一步保证数据的可靠性，本文提出了基于Hadoop的HDFS分布式文件系统的信息存储方式[5]，如图2所示，通过构建基于HDFS的云存储服务系统，解决智能交通海量数据存储难题。Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）是开源云计算软件平台Hadoop框架的底层实现部分，实现智能交通领域海量数据的存储。

（2）海量信息的计算模型。云计算的强大计算能力能对庞大、复杂而又无序的交通数据进行分析处理，基于云计算平台的交通数据建模及时空索引、历史数据的挖掘、交通数据的分布式处理和融合及交通流动态预测，都需要云计算的计算能力，本文提出了Hadoop的高性能并行计算模型MapReduce[6]。MapReduce是一个用于海量数据处理的编程模型，它简化了复杂的数据处理计算过程：它将数据处理过程分为两个阶段，map阶段和reduce阶段。Mapreduce是完全基于数据划分的角度来构建并行计算模型的，具有很好的容错能力。下图3所示的是把MapReduce高性能并行计算模型应用到交通数据之中。

图3 MapReduce执行过程

（3）集成化管理方法。 多平台异构数据集成化管理方法与面向多用户的海量智能交通信息高性能计算支撑服务框架是相互依存的一种关系，一方面集成化管理方法能够指导服务框架的形成，另一方面公共服务框架体现着集成化管理方法的思想。面向高效整合、快速响应、自适应变更的智能交通领域异构数据集成化管理目标，构建 “数据融合、服务封装、流程驱动”的三级多平台异构数据集成化管理机制，研究各级之间的交互作用和调用规则，建立以该机制为基础的平台体系结构和功能组成。智能交通面向不同的群体、不同的领域，每一特定的领域具体活动都需特定的流程，每一种流程都需串接不同的服务，每一种服务可能需要不同的数据源作为支撑。以数据融合为基础，以服务封装为依托，以流程驱动为导向，向用户按需动态提供多用户个性化智能交通信息服务。

围绕三级多平台异构数据集成化管理机制，提出了基于数据维、服务维、流程维的智能交通异构数据集成化管理体系框架，提供可操作的异构数据集成化管理参考模型。在该体系框架中，数据维描述面向智能交通领域的多源多维数据；服务维描述智能交通系统的功能性；流程维描述面向智能交通的业务过程，根据交通领域的细化程度，分为通用流程、专有流程和特定流程三个层次，如图4所示。

2.2 云服务

如图5所示，智能交通是面向不同的领域，为不同的群体服务的，该框架最终要实现的目的为普通用户、企业行业以及政府相关部门提供SaaS云服务[7]。既可为交通管理部门指挥调度提供决策依据，又可以为各类交通参与者提供准确、实时的交通信息服务、达到任意人、任意时间、任意地点通过通讯终端都可以获取任意交通信息的无边界交通信息服务水平。所有的服务都会被发布到云端，如果出现不同群体需求，对需求进行解析识别，则会启动对应的流程到云端进行匹配搜索相应的服务，最后获得这一系列服务[8]。

3 结束语

基于云计算智能交通海量信息高性能计算支撑公共服务框架的优点不仅仅是计算机硬件软件共享所带来的整体成本减低，更重要的是它使智能交通系统的建设过程从“服务决定信息”变为 “在数据信息融合的基础上创新服务”，同时能够满足多用户的个性化需求，以一种按需的模式给用户、行业及企业提供个性化的服务，方便人们的出行、相关行业企业的管理与决策。

[1]陆化普，史其信.智能交通发展趋势与我国的发展战略[M].北京:人民交通出版社，1997.

[2]于明，等.云计算技术与业务发展策略分析[J].电信技术，2009，10.

[3]章威，徐建闽.广州市ITS共用信息平台软件体系结构研究[J].交通运输系统工程与信息，2006，4.

[4]石建军，李晓莉.交通信息云计算及其应用研究[J].交通运输系统工程与信息，2011，1.

[5]唐箭.云存储系统的分析与应用研究[J].电脑知识与技术，2009，20.

[6]郑启龙，房明，汪胜，等.基于MapReduce模型的并行计算[J].微电子学与计算机，2009，8.

[7]路正国，毛毳.基于云计算的信息服务模式探析[J].科技信息，2012，11.

[8]杨善林，罗贺，丁帅.基于云计算的多源信息服务系统研究综述[J].管理科学学报，2012，5.