基于大数据云平台的智慧城市建设分析

摘  要：以物联网、云计算为代表的大数据云平台充分促进了技术与城市社会性服务融合，为智慧城市的建设发展提供了重要支持，有效解决了智慧城市发展屏障，充分体现智慧城市，以人为本的建设思想，提升了现代城市的信息化管理水平，增加人民获得感、幸福感、安全感。为此，文章在阐述智慧城市和大数据关联的基础上分析二者之间的关联，并结合大数据平台的构成情况，就大数据云平台在智慧城市中的建设问题进行策略分析。

关键词：大数据技术;云平台;智慧城市

中图分类号：TP399-C2      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）09-0189-03

0  引  言

在社会经济的快速发展下，城市化进程有所加快，城市化的发展归结为围绕城市人口、环境、住房、交通、资源等城市问题的平衡与统筹。在这样的发展背景下，智慧城市开始被人们看作是解决冲突、平衡统筹、保障城市有序发展的一个关键。智慧城市具体是指应用信息技术和通信技术来感知整个城市发展信息，包含民生、环保、服务、公共安全、工商业活动等，通过整合多方面的信息调配城市服务及资源来为人们创设美好的生活。当前，智慧城市发展的关键是怎样对各类信息进行集成化、统一化管理，更好地将技术与城市的自然属性融合，基于云计算和物联网的大数据云平台打造的智慧服务支持，能够为智慧城市建设提供更高的技术，使之与城市的社会属性更加融合。为此，文章结合实际，从大数据云平台角度，就智慧城市建设的应用问题进行探究。

1  大数据云平台的基本构成

云平台是云计算在相对应用终端的一种体现，具体表现为，通过应用客户端设备或其他任何与网络相连的设备，都可在身份权限下无障碍使用云平台相应的计算、存储、应用等资源。可充分贴合城市服务无处不在的空间属性，云平台实现了对基础设施的资源池化，实现资源按需分配。同时，在云平台的支持下实现城市数据物理或逻辑集中，可以充分提高城市数据资产资源的价值激活和利用效率，并方便确保数据信息应用的安全有效。大数据云平台的构成情况如图1所示。

与普通管理平台相比，云平台管理系统的优势明显：在安全方面，构建完善的信息安全防护体系，防止信息泄密，降低内部数据遗失风险;在效率方面，提升终端使用自由度，提高管理运维效率;在使用体验方面，保证使用习惯一致性，满足多种技术处理要求。

2  智慧城市概述

2.1  内涵

智慧城市主要是指应用物联网、计算机系统、云计算等一系列信息技术手段来对城市运行数量信息进行全面的收集、分析、存储和应用。在多元化信息的整合利用下能够对社会管理、企业运营、公共服务等做出智能化的响应，确保城市实现智慧化运行。2008-2017年，中国城镇人口数量由6.24亿增长至8.13亿，城镇化率由46.99%增长至58.52%，提高11.53%。预测2018年我国城镇人口将会达到约8.35亿人，城镇化率进一步提升至59.63%。随着我国城市化进程的加快以及城镇化率的提高，越来越多的人进入城市，对城市规划、建设、管理和服务提出了新的、更高的要求，为智慧城市的发展提供了契机。

2.2  特点

第一，全面感知。智慧城市包含大量的感知终端，在传感器网络的作用下能够获取城市运行、公众服务、产业生产等城市信息。第二，深度联系。智慧城市的信息感知以网络为基础，拥有大量的信息互联通道，在信息技术的支持下能够实现多个网络的联合使用，从而实现信息资源的一体化管理。第三，信息的智能化处理。云平台促使智慧城市数据逐步凝聚，运用大数据处理技术结合城市服务方向，为城市提供城市管理决策支撑、企业产业发展扶持、公众实惠便利服务。

2.3  智慧城市中的云平台

智慧城市发展建设的关键是打造大数据处理平台，在该平台的作用下来对智慧城市的数据处理，以此提供更好的环境支持。智慧城市中的云平台具备运用大量数据依照城市社会服务属性提供融合、分析、管理、挖掘、支撑等城市应用服务的功能。

智慧城市的发展需要大量的非结构数据信息，传统的关系数据库往往无法对这些数据信息进行有效处理，而在云平台的作用下能够打造一个统一处理这些数据的平台，同时借助云计算平臺的分布式数据框架和数据线性拓展功能来为智慧城市提供更为全面的数据服务支持。基于大数据云平台的智慧城市技术体系构建情况如图2所示。

智慧城市建设中常用的技术包含以下几种：第一，Hadoop技术。这是一种成熟的软件开发技术，在该技术的应用能够将一系列的关联数据信息进行分布处理，同时该技术能够为PB级数据信息的处理提供支持，且在数据应用的综合应用上显现出良好的拓展能力。第二，Spark技术。Spark技术在使用的时候以计算机系统为基本依托，技术应用的主要特点是分布式计算分析，即在Spark技术的作用下能够对大量数据信息的应用进行综合化分析处理。同时，Spark技术在应用的时候速率要比其他技术手段敏捷。

3  基于大数据云平台在智慧城市建设中应用的主要技术分析

3.1  借助大数据云平台实现对数据的收集

数据信息是智慧城市建设的重要基础力量，在智慧城市建设中涉及到的大数据包含空间数据和非空间数据两种形式。空间数据的获取依赖国家空间信息基础设施，而非空间数据信息的获取则依赖国家统计部门的综合统计计算，比如企业单位的数据信息。在网络的快速发展下，网络数据成为人们获取信息的重要来源，比如搜索系统、人人网络、微博网络等，这些数据信息错综复杂，但是其中也不乏一些有效的信息。为了能够更好地发挥出这些信息的作用，相关人员需要借助大数据处理平台来获取、存储和优化处理这些网络数据信息。

在数据获取上，一般会以爬虫技术（计算机程序），采取不规则的方式来获取网络数据信息。在爬虫形式实现的过程中涉及到的怎样高效率访问URL、结合具体问题形式来提出不同的解决方法、进行DOM解析等问题，都能够借助大数据平台为其提供有效的支持。

3.2  借助大数据云平台实现对海量数据的存储

在智慧城市构建的时候往往需要大量的数据信息，因此需要思考怎样在现有的条件下来实现对数据信息有效存储的对策。云计算架构在存储数据信息的过程中可更好地实现低能耗、低费用和高效化的发展目标，从而为在日后应用各类数据信息提供重要的支持。

3.3  借助大数据云平台实现对海量数据的分析

借助大数据云平台来实现对海量数据的分析具体包含以下两个部分的内容：第一，借助模型服务器，通过应用模型服务的形式来分析数据信息。模型服务器一般包含较多的分析模块，其中最为重要的是空间分析模块，该模块的功能是分析各类空间数据信息。另外模型服务器还包含统计分析模块和机器学习模块，统计分析模块具备对各类数据信息进行综合分析的功能。机器学习模块则能够为数据分析提供一种机器化的学习方式。第二，分布式处理。为了提升信息处理效率，可以应用分布的方式来对数据信息进行处理。在分布式处理系统的作用下提升模型服务器的可用性，确保系统在出现问题的时候及时采取备用的系统来进行优化处理。

3.4  借助大数据云平台实现对海量数据的可视化管理

在先进科技发展的支持下，计算机的智能化应用水平得到提升，但是从发展实际情况来看，计算机在处理数据信息方面的能力和水平十分有限，即在使用的时候无法对数据信息进行深层次的处理挖掘，现有的数据挖掘方式体现出社会不适应的特点。为了能更好地解决这个问题，相关人员可以利用大数据云平台技术来对数据进行处理，从而确保数据信息以更加直观、具体的形式展现在人们的面前，实现对大数据信息的可视化处理。

4  基于大数据云平台的智慧城市建设优化对策

4.1  强化对数据的融合共享，提升信息处理智能化水平

在现代化城市的发展背景下，评价城市发展优劣的重要指标是城市是否实现了智能化、智慧化。而城市智能化发展的重要体现是通过有效的数据分析来对用户的需求进行响应。比如在当前城市交通管理领域，借助大数据云平台能够提升对道路网络复杂性的分析成效，通过对城市道路传感器的节点反馈数据进行分析，可更好地辅助城市道路规划、交通信号控制以及提供公众出行智慧化服务。

4.2  打破数据孤岛，促进数据多维度融合，强化信息共享

当前智慧城市发展建设遇到的一个重大问题是信息之间的隔绝问题，为了能解决这个问题，促进信息的融合，需要打破各类信息使用的孤岛现象，促使数据多维度融合，强化信息共享。首先，我国政府数字中国战略为此充分提供了强有力的支撑与推动作用，在确定城市建设发展目标的基礎上通过政策的安排来强化信息的沟通，各政府部门当前也逐步发挥出自身在带动和协调各类信息应用方面的积极作用。

4.3  强化人才的培养，积极挖掘先进产业

智慧城市的发展会带动云计算、大数据、人工智能技术的应用，同时在物联网快速发展、5G逐步开放部署的情况下，人们开始将信息技术作为城市的一种基础社会性服务。但是从发展实际情况来看，各个领域对大数据平台的应用都还存在一定的局限。为了能够解决这个问题，需要发挥政府部门的主导作用以推动智慧产业发展形式，来强化当地的人才储备，同时不断探索挖掘智慧城市的产业价值，从而为城市建设发展提供重要力量支持。

5  结  论

综上所述，智慧城市的打造是支撑当前城市发展的关键，推动技术与城市本质属性深度融合是智慧城市以人为本社会性服务的重要保障。为此需要在社会经济和科技的发展支持下，借助云计算、物联网、大数据等技术打造基于大数据云平台的发展力量，从技术与城市多维度社会性服务融合来思考更好地发挥出大数据云平台在智慧城市发展方面促进作用的途径。

参考文献：

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作者简介：陈新忠（1980-），男，汉族，山东青州人，硕士，研究方向：计算机科学与技术。