基于云平台的智能勤务指挥调度系统设计

邵泳兵

（汕头职业技术学院，广东 汕头 515041）

0 引 言

随着社会的高速发展，信息化建设步伐的加快，无论是国家机关和事业单位，还是团体以及个体经营商，都面临着可视化监控、统筹决策、指挥调度、及时响应和高效处理的一种或多种难题。各种突发事件层出不穷，处置环境日益复杂，跨系统多平台协作、跨区域多部门联合参与处置成为常态。然而，由于缺乏系统性的建设思维和通盘考虑的顶层设计，虽然多数部门都有自己的应急处理系统性机制，但是仍然难以实现实时信息互联。中心至单个部门的各种应急系统之间也没有有效的联动机制，形成了一个个信息孤岛，影响着具体的突发事件应急处置和实战应用。因此，迫切需要综合指挥调度系统来解决难题[1]。

已有的业务系统通常存在以下问题。

第一，业务系统较为独立分散，指挥调度模式落后。各个业务系统相互独立、分散，存在提供给指挥调度的信息不全面、关联度差、质量不高的问题。指挥调度的子系统各自封闭、自成体系的组织架构比较落后，不利于指挥调度整体的数据整合、功能扩展和业务协同，无法满足指挥业务与云计算、大数据等新技术进行融合的发展需求。

第二，业务系统面临挑战，软件功能支持不足。系统软件功能已落后于社会发展，不能适应当前的指挥需求。例如，接警过程中警情信息录入智能化辅助应用不足，接警员在应对重复报警、多类信息填报的工作强度大，机器学习、自然语言处理和大数据分析等智能分析技术手段应用不足。

第三，指挥数据分散，整合共享不足。目前，指挥相关业务系统“烟囱式”独立运行，存在数据孤岛的现象。信息数据“分、散、杂、冗”，缺少对海量指挥业务数据的有效整合与共享，无法有效满足扁平指挥、多方联动和精准打击等业务要求，情报与指挥融合度不高。

第四，指挥信息分析研判智能化应用存在不足。当前，指挥信息呈现大规模、碎片化的分散状态。指挥信息的综合分析过多依赖于信息研判人员的工作经验和梳理分析，且难以从表层信息中发现相关的隐蔽信息，更难以从过去和现在的信息中推演出未来的信息。

1 背景

系统的运行必将产生庞大的数据量，若采用传统方式存储和处理，成本极高，而现有的技术模型很难满足大数据处理和分析的要求。作为数据的处理流程环节，计算、存储、网络和数据库等都会成为新的瓶颈，需要新技术来匹配。当前，云计算、大数据和物联网等关键技术的迅速发展，给指挥体系深化变革带来了契机。

云计算可以充分整合计算资源、存储资源，实现资源弹性统一管理、按额分配，应用系统快速部署，资源负载均衡，保证业务的高可靠性。大数据使用非结构化和半结构化数据[2]处理警用地理信息和大情报信息等。物联网采用精细和动态的方式管理城市危险设施、城市危险人群和互联网危险信息。多媒体通信支持语音业务的所有功能，具有多种媒体信息交换的控制功能，可实现基于多媒体的情指联动和可视化指挥。4G和5G网络使通信速度更快、网络频谱更宽，通信更加灵活，智能性能更高，兼容性能更平滑，能够提供各种增值服务，实现更高质量的多媒体通信，且频率使用效率更高。图像智能分析是提升研判人员视觉感官体验的技术，是提升分析准确率的技术，是改善事后取证的分析技术。

2 相关技术

2.1 云计算

云计算（Cloud Computing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，是一种计量付费的模式。

由于云计算应用的不断深入以及对大数据处理需求的不断扩大，用户对性能强大、可用性高的服务器需求出现明显提速，各种“云计算”的应用服务范围正日渐扩大。当前，云计算的服务模式有SaaS、PaaS和IaaS三个层次。

2.2 SaaS

SaaS（Software-as-a-Service） 是 一 种 通 过Internet提供软件的模式。它把软件作为一种服务来提供，应用软件统一部署在自己的服务器上，通过浏览器向客户提供软件。客户无需购买软件，无需管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统和存储等，而是向提供商租用基于Web的软件来管理企业经营活动。

2.3 PaaS

PaaS（Platform-as-a-Service）是通过互联网为用户提供的一整套开发、运行和运营应用软件的支撑平台。PaaS实际上是将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给客户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。客户可以控制部署的应用程序，也可以控制运行应用程序的托管环境配置。

2.4 IaaS

IaaS（Infrastructure-as-a-Service）是将硬件设备等基础资源封装成服务提供给客户使用，包括计算机服务器、通信设备和存储设备等，能够按需向客户提供计算能力、存储能力或网络能力等IT基础设施类服务，即能在基础设施层面提供的服务。客户可以控制操作系统的选择、存储空间和部署的应用，也可以获得有限制的网络组件（如路由器、防火墙和负载均衡器等）的控制。

3 系统架构

本系统将先进的数据通信传输技术、信息技术、定位技术、控制技术、云计算技术、大数据技术、多媒体技术和移动互联网技术等有效地集成，建立了一种在大范围内、全方位发挥作用、实时、准确、高效的综合智能系统。系统依托地理信息平台和地理数据，实现勤务信息、勤务分布、人员和设备等资源的实时可视化显示。依托移动互联网和智能终端，实现勤务的快速发现、快速调度和快速处理。建设总部、分部多级联动的指挥调度平台，实现勤务信息桌面综合展示，基于桌面可视化实现指挥调度。系统总体架构如图1所示。

图1 系统总体架构

系统中云存储的目的是存储海量数据，既便于用户访问，也可以解决信息共享问题。在采用云存储设备前，各个业务部门均是自行建立适用于本部门的专用系统。虽然网络相通，但是由于数据分散存储在各部门专用系统中，导致信息关联、引用和互查不流畅。此外，各系统之间的数据整合和共享主要靠交换接口标准化等方式来实现，几乎无法实现非结构化数据，且改造各专用子系统的工作量也非常大和繁琐。

基于上述问题，设计采用了HDFS分布式文件系统和云存储技术的存储方式[3]，如图2所示。

图2 云存储模式

原来各信息管理子系统的数据通过Sqoop工具导入，HDFS分布式文件系统实现数据层面的共享。HDFS包括主控服务器、备用主控服务器（以便在主控服务器故障时接管服务）、多个数据服务器（存储节点）、前端接入终端监控服务平台及各信息管理子系统数据服务器。网络拓扑结构，如图3所示。

图3 网络拓扑结构

4 系统实现关键技术

提出的智能勤务指挥调度系统是建立在云平台上的具有信息监控管理功能的系统。它拥有国家自主知识产权的北斗定位技术和GPS定位技术，实现了双星定位。它综合应用移动终端应用、视频融合、地理信息技术、云计算和大数据等关键技术，实现了移动获取信息及自动上传、对安保涉及的执勤人员和执勤车辆位置的精确掌控、可视化指挥调度与显示和资源与勤务管理等，并增加了系统采用大数据技术进行智能分析预警、研判和综合数据应用等方面的能力。

相比Google Maps可用地图比例尺确定而无法改变基础图层、难以叠加复杂地图要素和无法进行空间分析处理等缺点，系统采用自主研发并具有完全知识产权的SaiGIS地理信息系统作基础，安全性和可靠性更高。SaiGIS地理信息系统通过建立坐标系统，在计算机屏幕上可视化显示空间位置信息，并进行叠加、渲染和展现，同时提供二次开发接口，快速实现定制化开发，是一套完整的组件式、分布式和二次开发接口丰富的地理信息平台。

随着云计算和大数据技术的发展和应用的普及，数据处理技术Had oop已成为开放的事实标准。系统采用可视化界面，利用Hadoop进行数据集成、数据洞察和数据处理。具体需构建一个Hadoop集群，系统应用的初始阶段可构建一个小集群（几十个节点），并随着存储与计算需求的增长进行扩充。而对于一个小集群，可在一台master机器上运行namenode和jobstracker。随着HDFS中的集群和文件数的不断增长，namenode需要使用更多内存。此时，最好将namenode和jobtracker分别放在不同机器中。运行Hadoop及提供Hadoop服务可选择在租赁硬件所搭建的云端进行，但出于安全性考虑，也可以自建集群来运行Hadoop。

本系统通过视频融合技术可实现活动现场的全方位可视化实时监控，随时可以增加关键地点的监控，实现指挥控制的垂直扁平。通过应用大数据技术和云计算，实现了事前布控重点人员、人车身份联动核查和制作智能化安保勤务方案，事中常控预警敏感信息，事后分析归纳数据，解决了以往在实时汇聚、存储和分析研判海量数据时无法满足实时指挥要求的技术难题，可随时随地发出指令，从而按需开展指挥调度工作。

5 结 论

本文对建设智慧城市的新技术应用提出了一些设想，通过构建云平台和关键技术的研究与应用，可以在低成本条件下解决多元异构大数据的整合问题，满足不断增长的存储要求，不需要大规模改造前期已投入运行的各业务信息管理子系统接口，还可以保证传达指挥信息的时效性。由于公安业务的不断扩充和信息技术的快速发展，该系统需要持续完善。在原有基础上可以不断添加新功能，如二维码智慧门牌。连入智能勤务指挥调度系统后，它的后台可以加载很多功能。它可以查询门牌所在地具体位置，可以查看门牌所属社区民警的联系方式。警情通报可以进行一键报警求助，利于火灾救援、120急救、电力电信等管理和服务部门更快速准确地找到目的地，具有社会化应用功能。

本文对云平台下的智能勤务指挥调度系统中的数据存储、通信技术和大数据应用等方面做了一些初步尝试，鉴于一些大型企业或组织机构不愿意使用云服务正是因为安全性问题，下一步将研究系统中的数据安全性问题，以促使该系统的应用更为广泛。

[1] 李炳光，孙广晟.群体性事件应急警务指挥体系初步探究[J].警察实战训练研究，2011，（5）：92-95.

[2] 郑 洁.大数据热 高端人才缺乏[N].中国电子报，2012-07-17（007）.

[3] 李 玲，付 园，麻晓珍，等.云存储系统中数据冗余策略优化问题[J].吉林大学学报（信息科学版），2013， 31 （1）：1-7