大数据和云计算技术在智慧城市建设中的应用

吕 明，马 亮，齐冰冰

（华信咨询设计研究院有限公司，浙江 杭州 310052）

0 引 言

大数据和云计算结合可以进行大数据采集和分析，能够在万千结构数据、半结构数据、非结构数据当中找到有关事物的存在依据、发展规律，可以为事物的健康发展提供参考和指导。大数据技术、云计算技术为城市发展构建了一个最强“大脑”，让各个组织协调一致，提高城市运作效率[1]。

1 大数据、云计算及智慧城市概述

1.1 大数据

大数据即巨量资料，是指在一定时间中无法借助常规工具提取、处理、管理其内容的数据集合。大数据主要呈现以下特征：一是数据量大，超出PB级；二是数据类型较为丰富，例如视频、音频、图片以及文本等；三是处理速度快，处理数据过程中遵循1秒定律，能够在不同类型数据中对快速获得的信息进行归纳处理；四是价值密度低，在巨量数据中的有用数据比重较小[2]。

1.2 云计算

云计算主要借助互联网提供效劳和软件，同时借助浏览器界面完成。用户不需要通过客户端软件或是效劳器即能够加入云核算，能够在任何设备、地址与时刻中借助浏览器访问。云核算效劳涵盖3种类型，分别是即IaaS（基础设施效劳）、SaaS（软件即效劳）、PaaS（渠道即效劳）。

1.3 智慧城市

智慧城市主要是在城市中各个行业充分运用信息技术，在知识社会基础上对城市信息化进行创新发展的高级形态。其综合运用了云计算、互联网信息技术、综合集成法以及Living Lab、Fab Lab、社交网络等工具，创造了良好的创新发展环境，进而实现宽带泛在互联、透彻感知以及智能融合应用[3]。

2 智慧城市中大数据和云计算应用形式

基于云计算与大数据构建智慧城市框架，如图1所示。

图1 基于云计算与大数据的智慧城市构建框架

通过图1能够发现，智慧城市框架在云计算的PaaS、IaaS、SaaS基础上增加了DaaS（数据即服务）。

2.1 IaaS

IaaS层主要是通过服务模式提供云安全服务工作，涵盖云配套、云储存、云网络以及云主机，保证用户能够借助相关服务建立数据中心和对基础设施资源展开池化与虚拟化管理。现阶段，资源池主要涵盖网络、储存与计算资源池，同时涵盖其他数据与软件资源池。通过储存、计算资源方式提供云服务，例如为政府部门业务系统提供虚拟机与其他设施服务[4]。

2.2 DaaS

DaaS层，借助对诚信库、法人与人口等信息库进行融合，为城市政务应用体系提供权威性突出、统一的数据保障[5]。

2.3 PaaS

PaaS层主要在IaaS层基础上进行监理，主要提供应用软件服务等，例如数据库、开源代码以及相关平台软件等。向上可以提供业务调度服务，对平台中相关资源展开实时监控，同时借助API向SaaS用户开放这些资源[6]。

2.4 SaaS

SaaS层主要是对平台中相关支撑服务，促使智慧城市中相关应用系统得到充分满足。将特定应用程序提供给用户，应用程序能够对平台层中相关服务加以应用。SaaS层为所有部门提供电子监察、OA、政府网站群等业务系统[7]。

3 基于大数据与云计算智慧城市系统实现

3.1 软件系统

智慧城市建设过程中，可以选择VMware v Sphere系统。其可以充分强化外部云与内部云的合作，构建跨不同云提供商参与数据中心的私有云。在技术与功能方面，VMware v Sphere均持续地更新。健全的VMware v Sphere框架如图2所示。

图2 VMware v Sphere架构

该系统属于云计算与数据中心的虚拟化架构，其核心部件为ESXi，具有良好的独立性，对于操作系统的依赖性较小，能够独立工作。ESXi能够为内核级硬件虚拟化提供良好支持，虚拟机系统在稳定性与可靠性方面与硬件服务器并无较大差异，但是其维护工作更加便捷。借助计算数据软件，促使硬件设计管理工作更加有效合理，充分保证管理工作的便捷性。借助主机管理进行文件配置，实现统一化与标准化管理[8]。通过储存寄存能够充分提高数据储存的灵活性。结合VMware v Sphere设施，可以对计算资源进行整合，并将硬件性能充分发挥出来，提高数据系统的可用性和稳定性。结合VMware v Sphere的数据中心系统见图3。

图3 结合VMware v Sphere的数据中心系统

开展设计工作时，结合硬件系统工作环境，并针对数据中心虚拟主机选择物理服务器。构建HA与DRS，根据群集中主机虚拟网络、储存以及运算等资源构建资源池，为虚拟服务器提供支撑。在应用层方面，构建以此为基础的服务器，将OS系统设置于服务器中，之后在Unix、Linux、Windows等操作系统中对智慧城市需要的系统进行运行，涵盖智慧教育、数据库、OA办公等，进而实现以VMware v Sphere为基础的数据软件系统[9]。

3.2 硬件系统

在建设云计算数据系统过程中，基本上会应用到传统数据硬件设施，然而对于相关硬件要求存在一定差异，数据中心选择冗余高性能高速硬件系统，例如高性能储存、网络、服务器等，保证云主机业务实用性与可靠性要求得到充分满足。

（1）服务器。在智慧城市系统中，云计算数据服务器相比传统数据中心在作用方面存在一定差异，云服务器具有良好兼容性与可靠性。通常，采用多内核、多CPU、大内存服务器能够保证虚拟化架构对资源进行合理调配，智慧城市的云计算数据中心系统服务器参数如表1所示。

表1 服务器参数

（2）存储器。对于虚拟化架构，服务器并不需要独立进行外储存器配置，各个储存操作均通过网络化储存器开展。无需将操作系统安装于本地服务器储存中，通过一台服务器对其进行集中安装处理，同时展开运行，进而防止服务器的储存阵列发生故障。

（3）网络交换。因为数据中心中需要借助传输机对不同类型数据进行传输，例如业务数据与控制数据等，所以应该对相关分组交换机进行配置，与相应网络适配器进行连接[10]。

（4）网络负载均衡器。由于虚拟服务器主要借助虚拟网络实现运行，因此对于网络逻辑结构来讲，网络拓扑及布线与传统模式相比更加简单，借助该设备可以充分提高虚拟服务器的接入便捷性。

（5）Web应用防火墙。IPS、防火墙等传统设备在安全策略单元中具有重要作用，但是无法为Web应用提供良好防御。在应用程序攻击方面，需要选择特定机制，开展检测与保护工作。

4 结 论

综上所述，本文根据理论实践对智慧城市中云计算、大数据的应用进行了深入分析。通过大数据与云计算结合建立智慧城市系统，并介绍了其软件系统与硬件系统设计，促使智慧城市系统得以实现，充分提高智慧城市发展科学性与先进性，为民众创造先进、安全的生活环境。