云计算技术在智能交通的应用研究

方文杰

（合肥工业大学设计院(集团)有限公司，安徽 合肥230009）

云计算技术通过计算、存储、网络及安全资源的虚拟资源池化实现复杂、异构物理资源的集中分配，通过搭建云管平台实现云服务的统一发放、管理。基于云计算技术搭建的云计算平台可作为智能交通系统建设与运行的底层支撑载体，服务于智能交通上层业务平台的快速部署、便捷应用。

1 云计算技术概述

1.1 技术特点

云计算技术主要有以下特点：

1.1.1 异构管理能力。云计算可实现对基础设施资源的统一管理，屏蔽底层硬件的异构性和组网的复杂性，构建统一的计算、存储、网络和安全资源池。

1.1.2 差异化业务场景支撑能力。根据业务需要，可将云计算资源划分为通用型、高IO 型、存储型、网络型等丰富的业务场景。

1.1.3 高可靠和开放能力。云计算可提供热迁移、高可用等高可靠能力，实现不低于99.99%的高可用性，并提供多语言的SDK 包和灵活的API 接口以供上层智能交通应用的二次开发。

1.1.4 大规模组网能力。云计算平台具有高弹性扩展能力，集群规模可至少扩展至1000 节点，容量可扩展至50PB。

1.2 适用场景

基于云计算技术异构兼容、开放可靠、平滑扩容的特点，其在大规模用户群体、复杂业务类型、需求快速增长、数据容灾备份、资源集约管理[1]等智能交通应用场景具有明显优势，是近年来智能交通信息化建设的热门方向。

2 智能交通应用研究

智能交通云平台主要通过虚拟机或容器承载信号智能优化等业务应用运行，提供弹性主机、自动伸缩等云服务，并通过裸金属统一纳管大数据和AI 平台等其他物理机部署环境下的资源，帮助智能交通业务搭建、使用及演进更加便捷、平滑，平台逻辑架构图如图1 所示。

图1 智能交通云平台逻辑架构图

a.基础资源层：主要提供计算、存储、网络及其他基础性资源，包括服务器、存储、网络和安全设备。

b.资源池层：通过虚拟化技术将传统物理设备进行池化处理[2]，构建统一的计算、存储、网络和安全资源池，为上层应用提供稳定、安全隔离、按需获取的IT 资源。

c.资源服务层：提供按需、易扩展的资源和服务，根据业务需求可提供弹性主机、存储网络等基础服务和裸金属纳管、资源编排等扩展服务。

3 几种云计算应用的选型研究

结合智能交通实际应用，本节对虚拟机、容器、FC-SAN、分布式存储等云计算技术选型进行比选分析。

3.1 虚拟机技术与容器技术

虚拟机技术是指将一台服务器虚拟为多台逻辑虚拟机，分别为操作系统和各类业务模块提供不同的独立、隔离资源空间；容器技术则主要提供轻量级的虚拟化容器层以隔离应用之间的资源[3]。二者的技术比选表如下所示：

表1 虚拟机技术与容器技术比选分析

3.2 FC-SAN 存储与分布式存储

SAN 存储将存储空间集中部署于专用的存储设备，采用传输速率更优的FC 网络实现与计算资源的高速互联；分布式存储则是通过IP 光纤网络实现分散在不同设备上计算、存储资源的统一调度[4]，二者的技术比选如表2 所示。

4 结论

本文对云计算技术特点、适用场景及其在智能交通领域的逻辑架构进行分析，并就虚拟机、容器、FC-SAN、分布式存储等几种实际应用中较为先进、相对主流的技术进行比选，可对云计算技术在智能交通领域的应用给与一定指导。随着智能交通领域逐步体现出海量信息集中汇聚，PB 级数据高度融合的特点，基于云计算的大数据技术、GPU 资源池化应用等成为新兴研究课题，伴随着越来越多的城市正在进行的交通信息化建设，引领智能交通向更智能、更高速的方向发展。

表2 FC-SAN 存储与分布式存储比选分析