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中台技术在交通运输数字化转型中的应用研究

2021-11-04马俊超

交通科技与管理 2021年32期

马俊超

摘 要:面对新发展阶段、新发展理念和新发展格局的要求,交通运输信息化进入高质量发展的新阶段。交通信息化已经逐步由“0到N”的“百放齐放”式的发展模式向“N到1”的全域协同一体化的发展模式转变,业务系统技术架构的变革已势在必行。构建以中台技术为底层支撑的系统架构,在实现交通运输数据和引擎算法能力组件化的基础上,实现业务需求的高效迭代和资金的高效利用,助力交通运输数字化转型。

关键词:技术架构;数据中台;业务中台;交通运输数字化转型

中图分类号:U495 文献标识码:A

0 引言

长期以来,大部分地市交通运输管理部门的信息化建设都缺少顶层设计,由于业务部门众多,这些业务部门完全根据自身当前需求来建设业务系统。这种“百花齐放”式的建设模式最终形成了大量“烟囱”系统,这些业务系统之间彼此孤立,业务人员使用中涉及到大量信息的重复录入和多个系统的频繁切换,工作效率低下,且随着时间的推移,这种情况有越演越烈之势。

1 交通运输业务系统传统技术架构的弊端

业务系统采用的传统系统架构如下图所示:

系统架构包括了基础环境层、数据资源层、应用支撑层、应用层和展现层,该架构存在两个方面的弊端。

(1)数据没有深度治理,对上层业务应用支撑不足。数据资源层将本次系统建设所需的各类数据进行简单汇聚,并不是站在交通运输全局的角度对全域的数据进行深度治理,数据资源没有资产化。这种简单的数据汇聚,无法支撑进行复杂的数据挖掘分析(比如进行监管对象的大数据画像),数据对上层应用支撑有限。同时无法通过开放共享为后续系统的建设所使用,后续每次系统建设还需要重复数据的准备工作。

(2)引擎算法能力无法开放共享。在应用支撑层会建设地图和视频分析等引擎能力,同时还会建设各类业务算法模型。由于所采用的技术架构的封闭性,导致花费大量金钱和业务人员智慧建设的各类算法引擎均无法对外进行开放共享,后续系统建设以上内容还需要重新建设,业务需求的实现周期被拖长而且会导致资金的浪费。

2 中台技术架构在交通运输信息化系统建设中的应用

随着阿里、华为等高科技公司对中台技术的开发和实践,“大中台,小前台”的系统架构开始在社会多个业务领域被广泛使用。笔者认为,虽然目前对中台技术缺点批评的声音也很多,比如认为中台建设需要一整套的完善机制配合,并且对建设方人员技术能力有较高的要求等,但是中台技术的对数据和引擎算法组件化的理念在交通运输业务系统建设中仍然具备借鉴意义。

笔者在实际项目过程中采用了基于中台的技术架构如图2所示。

系统架构分为大数据基础平台、数据中台、数据智能中心(业务中台)、开放服务中心以及一体化应用中心,其中数据中台、数据智能中心和开放服务中心共同构成了“大中台”。

(1)数据中台。数据中台是以交通运输部发布的《交通运输信息化标准体系(2019年)》为导向,以“一数一源、一源多用”为目标,把交通运输行业内数据和泛交通数据进行整合,为交通运输管理部门提供完整的数据图像、为上层的业务应用提供高质量、无缺陷的有效数据信息。

数据中台的建设旨在打造地市交通运输行业内权威的数据枢纽,对数据资源进行统一规划、统一数据资源标准,严格数据质量管控机制,确保数据的唯一性、准确性、完整性、连贯性和及时性,将数据资源真正的转化为持续沉淀和鲜活的数据资产,为数据反哺业务应用提供坚实的支撑。同时通过开放服务中心以数据开放共享的方式服务机关各处室、局属各单位、从业企业、从业人员及为城市大数据局和公安局等兄弟单位,不仅满足交通运输行业内的纵向需要,也能够满足交通运输在智慧城市中“大交通”板块的横向定位要求。

(2)数据智能中心。数据智能中心的建设的目的是建设地市智慧交通局的业务能力基础平台,将交通运输行业所需的通用业务能力进行标准化沉淀,包括业务支撑平台、基础引擎能力、业务模型算法能力形成可复用的组件,不仅能够为本部门的上层应用提供能力服务,同时还可以为外部单位提供标准化能力服务,通过业务模型在应用中的持续循环训练,打造持续增值的业务能力,构建更加开放共享的生态圈。

数据智能中心是为适应交通运输行业的需求打造的轻量级的业务中台,通过将引擎能力、算法进行沉淀和積累,为未来业务需求的快速迭代提供高效的支撑,达到“一次建设,多次复用”的目的,最大的程度的规避传统信息化建设过程中业务迭代周期长和资金浪费的问题。

(3)开放服务中心。开放服务中心主要是使用者提供一个可视、易用的开放门户,通过API接口的方式为交通运输的业务应用提供数据和业务能力的支撑,同时提供文件、API接口等多种方式供外部单位调用,使内外部的业务人员可以更便捷的接触和使用到数据以及引擎算法能力,最大限度的发挥系统的价值。

3 传统架构和中台架构的区别

传统架构和中台架构呈现了非常大的区别,如图3所示。

(1)传统架构。1)以自身的流程自动化为中心。2)建设周期长,灵活度低,难以满足业务快速迭代的需求。3)采用封闭的技术架构,系统耦合度高,无法开放共享。4)系统本质上掌握在系统开发商手中,想要打通困难重重,容易形成业务及数据孤岛。

(2)中台架构。1)以能力服务化为中心。2)随着时间的推移能力的沉淀,需求会快速迭代。3)数据和引擎算法能力对内部和外部开放共享。4)消除烟囱,避免重复建设,节约投资。

4 中台技术架构应用带来的核心价值

基于中台技术的系统架构具备多个方面的实践价值。

(1)最大程度的减少数据和引擎算法能力的重复建设。“大中台”通过数据和算法能力的标准化沉淀,达到“一次建设和治理,多次复用”的目的,缩短系统开发周期并且节约投资。

(2)数据知识不断沉淀。通过指标体系架构构建一套标准的、可伸缩的、广泛适用的交通数据指标体系,满足不断变化的指标需求,可以拆分和补充指标。随着业务不断深入,指标体系会随着新的需求而不断完善,从而演化成交通行业的指标目录,保障数据一致性,降低数据管理成本。

(3)提供业务创新的驱动力。交通运输业务的创新一定是在数据中台的基础上的,数据中台是业务创新效率的保障。在交通运输系统建设中,规整的数据指标不仅能够减少数据指标准备的过程,并且能够提供不同的融合模型需求,提高业务应用场景的快速创新能力。

5 结语

交通信息化已经进入了高质量发展的新阶段,全域系统一体化、敏捷高效的能力供应和持续演进的信息化治理体系是这个阶段最显著的发展特征。中台技术仅是当前技术条件下的一个选择,笔者相信随着技术的进步,会有更加先进和高效的架构涌现。技术是手段而不是目的,交通信息化的核心是更加高效的实现业务需求,同时为使用者提供便捷、智能、友好的使用体验,这有赖于系统设计方、软件开发厂商和交通运输管理部门等各方的共同努力。

参考文献:

[1]付登波,江敏,任寅姿,等.数据中台:让数据用起来[M].机械工业出版社,2019.

[2]陈新宇,罗家鹰,江威,等.中台实践[M].机械工业出版社,2020.

[3]华为公司数据管理部.华为数据之道[M].机械工业出版社,2020.

[4]钟华.企业IT架构转型之道[M].机械工业出版社,2017.

[5]欧创新,邓頔.中台架构与实现:基于DDD和微服务[M].机械工业出版社,2020.