以大数据为支撑的智慧城市建设研究

王兆庆 贺勇

摘 要：大数据是智慧城市建设的核心要素。在大数据的支撑下，我国智慧城市建设已取得良好的发展，城市发展已步入大数据的新时代。通过对智慧城市建设中支撑要素的分析和大数据关键技术的研究，阐明了大数据不仅对城市建设具有驱动作用，也决定了智慧城市未来的趋势，最后提出了智慧城市建设的解决方案。

关键词：大数据；智慧城市；数据挖掘；物联网；云计算

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）01-00-03

0 引 言

智慧城市的出现是现代城市发展和科技进步相融合的必然结果。信息数字化推动着城市向更智能化、科学化和智慧化的方向发展，网络的全覆盖使得城市产生了大量的数据资源，摧生了大数据的产生和应用，而运用大数据技术所产生的社会效益也给城市建设带来了强大的推动力，很好地支持了整个经济社会发展的决策行动和管理水平，成为智慧城市建设的核心技术。云计算技术为智慧城市支撑起了管理和共享平台，为社会资源整合、数据挖掘和分析提供了可能。同时，完成了统一通信与协作，为跨部门的相互协同提供了技术保障。

1 智慧城市大数据架构

智慧城市架构的形成是一个系统工程。首先，完成城市的数字化、网络化和智能化之后，通过人的智慧与城市系统的融合，实现城市硬件的智慧化架构建设，形成智慧城市的信息化基础设施支撑系统；其次，新兴信息技术与城市各系统相结合，形成智慧的城市技术支撑系统；再次，智慧城市架构组织通过人的智慧管理，实现城市可持续发展的竞争力和提升生活质量的最终目标，形成智慧城市顶层设计决策系统。

1.1 智慧城市中的支撑要素

数字化是城市信息化的初级阶段，在城市网络、通信等基础设施发展完善后，城市信息化又进一步推动城市向智能化发展，从而走向更高级智慧城市的方向。因此，信息网络基础设施、通讯信息基础设施和数字信息技术是智慧城市的支撑要素，决定着智慧城市建设的未来。智慧城市技术要素如图1所示。

目前，智慧城市建设高度运用了最新一代的通信网络技术，云计算、物联网、移动宽带等技术的应用，影响着城市发展的结构形态和发展模式；互联网、空间信息网和数据安全等技术的应用，影响着城市发展的基础设施、未来发展方向和智能化格局；城市宽带、三网融合和信息通讯等技术的应用，影响着对城市的未来设计、预测和决策。在智慧城市建设中技术管理平台不仅完成对外提供应用服务、对内实现数据采集、数据资源管理和信息业务一体化的整合，将不同类型、来源和格式的应用数据进行分析、集中、规范和整合，并对外提供统一的信息共享和数据服务，而且为智慧城市的发展建设提供数字化、网络化、智能化和信息化的技术保障和支持[1]。

1.2 智慧城市大数据架构

在完成数字化和信息化基础建设后，以大数据为基础的智慧城市建设，利用各种技术手段对城市的物理空间信息、局域数据和原有的“孤岛”系统数据进行整合对接，对流入的信息经数据处理后，再通过服务管理平台实现数据的互联互通，服务于医疗教育、社保养老、创新就业、公共安全、食药安全、社区服务、家庭服务等城市建设。智慧城市大数据架构如图2所示。

大数据采集系统是一个网络互联系统。其中，通过物联网采集城市表征的各类数据；通过局域网采集各行业数据；通过互联网采集各类数据库的资源数据；通过空间信息网采集时空数据。在大数据处理过程中，由于采集导入的是海量数据，每秒钟的导入量可达千兆级别，需要先对数据做必要的清洗和预处理工作，然后对普通海量数据进行分析和分类汇总，再在现有分类数据的基础上进行基于各种算法的计算，取得关联的预测效果，实现一些高级别数据分析的需求， 挖掘有價值的知识。对分析挖掘得到的数据，利用大数据传输技术依照适当的规程，经过链路，在数据源和数据宿之间进行数据传送。在大数据存储技术的支持下，对经过传输通道得到的数据进行必要的存储处理。据统计，目前人类社会活动所产生的数据通常每年以50%的速度快速增长，特别是非结构化数据，必须对其进行压缩处理、删除重复数据，以大量减少存储容量，存储的方式有云耦合存储、分布式存储、对象存储等[2]。在大数据管理系统中，首先，大数据应用服务平台为智慧城市建设提供数据资源，用于实现智慧出行、智慧电网、智慧生产、智慧安保、智慧教育、智慧医疗等城市智慧功能；其次，大数据安全管理平台要保证数据在使用中不受损、不被偷窥、不被修改和不被偷窃，可通过数据识别取证、数据完整性验证、安全密钥、推理控制、隐私保护等技术实现保障；再次，在城市的不断建设中又产生了许多新的组合数据，大数据资源管理平台需对这些信息进行整合，形成新数据集，通过大数据存储层进行数据交换和存储，实现数据的再循环利用。

2 大数据在智慧城市建设中的关键技术

在城市信息化的建设过程中会产生大量数据，大数据是智慧城市的信息引擎。研究发现，经过技术挖掘这些数据可产生大量有用的知识，对城市建设规划和顶层决策有极大的利用价值，由此产生了大数据技术和数据挖掘技术。物联网采集的海量数据在城市系统的流动过程中，如果实时存储将占用巨大的空间，所以需要对大数据进行处理，主要运用云计算的分布式技术来完成数据整合存储。同时，为了确保城市信息系统的高效运行，大数据的安全必须得到保障。因此，云计算技术、数据挖掘技术、物联网技术、数据安全技术是智慧城市建设中的关键技术。

2.1 云计算技术

在智慧城市建设中，云计算技术为城市数据的分析和处理提供技术支持。云计算是互联网技术的发展和延伸，充分发挥着自身强大的计算能力，通过对物理设施在网络上的虚拟化，动态组织和分配资源，高效快速地处理海量数据，经过互联网向用户提供服务，实现高速计算、海量储存和数据交换的应用模式。云计算的核心技术包括并行计算、分布式计算、分布式储存、虚拟技术、数据管理集成技术和网格计算等众多技术分支，具有访问便捷、按需分配、付费服务、虚拟共享、通用可靠和动态拓展等特点。在建设模式上，云计算提供三层服务方式：SaaS服务（软件即服务）、PaaS服务（平台即服务）和IaaS服务（基础设施即服务）。

2.2 大数据挖掘技术

在城市数字化和智慧化建设中，跨地域、跨行业、跨部门也会产生大量的数据资源。随着时间的推移，存储量级不断提高，这些数据资源中是否存在有利用价值的信息成为人们思考的问题。通过分析，发现这些数据中的信息具有可分类、可运用、可挖掘和有价值的知识。这种对每个数据都进行分析，从大量数据中寻找其规律的技术称为大数据挖掘技术。在数据挖掘过程中，首先需要对信息进行收集、集成、规约、清理、变换等数据预处理，然后进行数据分析挖掘、模式评估、知识表示等挖掘实施过程，完成关联、聚类、分类、异常、特异群组和演变等分析任务，最后以大数据可视化、大数据存储、大数据检索和大数据情报等方式实现大数据的应用[3]。大数据挖掘的核心技术包括人工智能技术、数据规约技术、统计分析技术、数据库技术、大数据分析技术和大数据存储及管理技术等众多技术分支，在智慧城市建设中得到了广泛应用。

2.3 物联网技术

物联网是基于城市基础设施的数字化、信息化、智能化改造升级所进行的互联网和移动互联网等城市网络的扩展和延伸，在智慧城市建设中为全面感知城市物理空间和信息采集提供技术支撑。物联网核心技术包括传感器网络技术、全球定位技术、射频识别技术、红外感应技术、激光扫描技术等众多技术分支。运用嵌入技术把传感组件装备到感应器设备中，通过物联网技术，把感应器渗透到城市基础设施的各个环节和区域，再利用传感器网络把城市景物监控器、图像语音识别控制器、网络微支付系统机器、人员和移动应用程序部件等联系在一起，形成物与物、人与物的相互关联和远程控制，为城市建设提供各种信息数据和决策分析服务，实现城市的监控、预警、监测和实时管理，为智慧城市建设顶层设计提供数据支持。

2.4 大數据安全技术

大数据有以下三大特征：

（1）数据大容量，数量级别已经发展至ZB乃至YB，难以用传统的手段对如此庞大的数据群进行处理；

（2）传输速度高，难以用原有的传输方式对数据进行高速率实时传输；

（3）数据多样，难以用统一模式处理不同类型和来源的海量异构数据[4]。

由于大量数据在系统中集中存储，一旦被成功攻击将导致巨大的损失。同时，随着计算机通信技术和人工智能的发展，各种应用技术如防火墙、服务器、数据挖掘等都渗透到大数据系统建设中，给城市建设提供更多的技术帮助。然而，技术融入也会造成许多安全问题，例如，协议无法互认，系统漏洞增多、易于冲击，平台被入侵瘫痪等，这些都会增大数据的安全风险。另外，大数据来源多样化、数据范围广泛，因组合后的数据体系与原数据保护边界发生变化，又给数据的安全保护增添了更多的困难，在推动大数据技术应用过程中面临着诸多挑战和安全风险。因此，在技术层面上要加强对大数据网络系统、主机控制、终端设备等基础设施运行环境的安全防护，采取边界访问控制、异常流量监控、入侵检测、操作监控、漏洞扫描、病毒防护、准入控制、病毒防护和补丁修复等安全手段。常用的大数据安全技术有防火墙技术、入侵检测技术、用户认证及访问控制技术、VLAN技术、MPLS技术、加密与密钥交换技术、物联网安全技术、内容安全检测技术、大数据安全分析技术、安全管理平台技术等。

3 智慧城市建设解决方案

智慧城市是涵盖深层“智慧”含义特征的城市系统，既体现了新兴信息技术智能化的物的要素，又体现了人的智慧与城市宜居环境良好交融的人的要素。通过智慧建设带动城市系统的不断优化，使城市发展的层次更优化、效益更良好、效率更高效，使人们的生活环境能够不断创新、智能又绿色环保，同时，促进社会的可持续性发展[5]。智慧城市是运用信息技术、移动通信技术、网络技术与城市的经济、文化、社会、生态等重要领域实现良好融合的城市系统，包括感知系统、网络系统、数据系统、应用系统和安全管理系统五个层次。智慧城市结构体系如图3所示。

感知系统主要完成数据信息的收集、放大和前期等技术处理。包括宽带物联网、传感体系、自动识别、导航定位等组成部分。

网络系统主要完成数据信息的传输、协议和网络基础设施等技术处理。包括光纤网络、无线网络、互联网、空间信息网、三网融合等组成部分。

数据系统主要完成数据平台的整合、存储和软硬件资源共享等技术处理。包括城市云平台、大数据支撑平台、大数据应用平台、大数据存储平台等组成部分。

应用系统主要完成数据信息在平台支撑下对城市系统智慧应用的决策、管理和整体布局等技术处理[6]。通过城市智慧服务平台，连接城市各部门的智能化信息平台，实现城市物理设施广泛接入以及城市关键系统在运行中自动感知、数据智能处理和信息互联互通，包括智慧政务与管理、智慧交通与环境、智慧生产与经济、智慧医疗与民生等组成部分。

大数据的安全管理关系到智慧城市建设的成败，数据安全是核心，一旦被泄密或盗取，将直接影响到个人信息、社会资源和企业数据的安全，甚至威胁国家安全。安全管理包括安全制度管理、安全法规管理、安全认证管理、安全加密管理、安全资源管理、平台安全管理等内容。要从制度法规上建立大数据安全体系，搭建大数据法律法规保护的基础框架，建立以数据为中心的安全系统；通过安全认证和安全加密等管理手段，健全完善大数据安全技术标准和认证机制；利用资源安全和平台安全管理措施，加强对资源平台的管理，确保公共数据资源在需求配置、合理运行、高效交换与共享开放等应用领域的安全，对大数据平台企业人员加强职业道德和法律法规等方面的教育，建立建全的管理责任制度。

4 结 语

随着互联网、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术的融合应用，我国智慧城市建设步入了高速发展的快车道。智慧城市虽然还存在诸如数据安全、法律法规、信息共享和技术融合等不完善的问题，但是作为城市建设的发展方向，仍是目前最佳的选择方案。通过智慧城市建设，可提升城市的整体发展水平，实现城市智慧式管理，进而为人们创建更美好的生活，提高人们的幸福指数，促进城市和谐、可持续发展。

参考文献

[1]严波，孙斌.大数据背景下智慧城市建设探析[J].前沿，2015（12）：19-23.

[2]吴天京，陈永华.基于组织结构的智慧城市分布式云架构研究[J].软件，2016，37（2）：170-173.

[3]吴艳玲.大数据背景下智慧城市建设的应用现状研究[J].才智，2016（22）：261.

[4]李珩，武雪芳.云计算中数据安全技术的分析与研究[J].信息通信，2014（2）：159.

[5]李德仁，姚远，邵振峰.智慧城市中的大数据[J].武汉大学学报（信息科学版），2014，39 （6）：631-640.

[6]孙傲冰，季统凯.面向智慧城市的大数据开放共享平台及产业生态建设[J].大数据，2016（7）：69-82.

[7]何忠杰.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].华东科技（学术版），2016（1）：60.

[8]王兆庆，贺勇.基于智慧城市建设关键技术的应用研究[J].物联网技术，2016，6（11）：69-73.