科学交通组织优化与仿真系统项目.docx

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科学交通组织优化与仿真系统项目

科学交通组织优化与仿真系统项目

第一包

科学交通组织优化与仿真

数据支撑中心

北京市公安局公安交通管理局

2017年11月

一、项目建设内容

搭建智能交通云计算大数据中心的基础服务架构，利用云存储、云计算、大数据、网络虚拟化等技术，构建北京市交通管理大数据中心，实现交通监管数据的统一存储，集中管理，共享应用，实现交通监管数据、视频监控数据等的联动与共享，为实现城市交通状况的主动管理、干预、防控、预警提供技术支持,实现"城市交通大脑"功能。

基于智能感知网建设，重点围绕城市交通运行数据开展大数据应用，项目实现目标包括三个部分：

一是建设交通管理大数据共享交换管理平台，全面梳理、共享、汇聚我局及相关政府部门、警种、社会单位的数据资源，建设数据采集、数据清洗、数据运维、数据治理、数据共享、数据可视化等功能模块，构建对交通管理数据资源进行动态管理配置的高效支撑平台。

二是建设交通管理大数据基础分析计算平台，根据交通管理业务需求，运用人工智能、深度学习、大数据计算等组件和系统，开发交通运行大数据综合分析等应用环境，建立相关业务数据分析应用模型，为局属单位提供定制化的业务数据统计分析服务，实现基于视频结构化的交通应急事件和异常交通行为规律分析预警，生成定性与定量相结合的交通管理决策信息，为路面交通管理、区域信号优化控制、交通管理措施仿真评估及效果预测提供数据支持。

三是基于仿真数据支撑中心提供的数据应用服务，运用深度学习、大数据计算、在线动态仿真等技术，搭建开放的、动态化的科学交通组织优化与仿真平台，相对于以往的仿真系统，能够实现路口交通组织个性化仿真，新、改建交通工程、道路施工等交通环境影响动态评价仿真，以及重点区域的交通动态OD分析，为区域交通组织优化、重点区域交通运行状况监控及预测提供支撑。

为保障上述项目目标的实现，建设任务需包含但不限于下述内容。

一是建设云存储云计算大数据共享交换管理平台。

充分发挥云计算的整合能力，全面梳理、汇聚我局及相关单位的数据资源情况，构建能够对交通管理业务资源需求进行动态管理、配置、监控和部署的具有开放架构的高效支撑平台。

二是建设大数据分析计算平台。

搭建大数据存储池、资源池、计算池，对交通管理各类数据进行全面、统一的汇聚、整合、治理、分析、挖掘和交换，实现多源异构数据的有效融合、分布和管理。

根据交通管理业务需求提供计算模型，为交通管理工作提供高效的数据及计算模型服务。

为科学交通组织优化与仿真平台提供数据存储、计算资源、可视化支持。

三是建设大数据共享交换平台。

通过数据加密、共享安全、安全协议、密钥管理等措施，为局内其他业务部门及局外相关业务单位提供数据共享交换渠道。

此外为交通管理业务数据应用提供统一管理、安全认证、用户交互等共享支撑能力，为数据在公安网、感知网、互联网之间的共享交换提供安全有效的保障。

四是建设大数据应用支撑中心。

围绕智能交通管理的业务需求，实现多源异构道路交通数据的融合、处理分析、智能计算及结果可视化，为交通管理综合决策及相关应用提供技术支持；为科学交通组织优化与仿真平台提供静态数据、实时动态数据支持。

五是建设智能交通管理通用的业务模型及技术模型，服务于城市管理。

开发交通组织优化仿真评估、交通动态OD评估分析以及交通大数据综合应用分析等应用环境，为城市管理、警务大数据实战、交通仿真等智能交通应用提供支撑。

六是建设我局数据管理规范体系和技术标准体系；形成标准化的运维运营体系。

二、项目建设工期

项目工期：

自签订合同之日起6个月内完成所有项目的建设工作，进入为期3个月的试运行。

项目质保期：

从项目通过最终验收之日起3年。

三、技术要求及功能要求

3.1技术要求

在本项目建设中，需要具备弹性计算技术、海量融合存储技术、内存数据库技术、自主安全技术等。

1、弹性计算技术

该项目建设采用成熟先进的技术，实现弹性计算和资源自动化调度管理。

采用虚拟化技术对新建和原有的计算资源进行整合，对底层服务器、存储和网络等硬件资源进行抽象以构建一个共享的资源池，以确保IT资源被充分利用、保证应用系统满足实际工作负载的需求及IT架构的易扩展性和动态性。

2、海量融合存储技术

北京市交管局目前已经积累很多重要的业务数据资源，同时存储在不同的存储设备上，项目建设通过海量融合存储技术实现对现有分散在各个存储设备上的数据资源进行深度融合和整合，并通过存储技术实现在数据层面的多个数据中心的数据双活，保障数据的实时同步和对业务的实时支撑。

3、内存数据库技术

大数据云平台中将充分使用内存数据库技术，将数据放在内存中直接操作的数据库。

相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。

内存数据库的特点包括：

采用复杂的数据模型表示数据结构，数据冗余小，易扩充，实现了数据共享；具有较高的数据和程序独立性，数据库的独立性有物理独立性和逻辑独立性；内存数据库为用户提供了方便的用户接口；内存数据库提供4个方面的数据控制功能，分别是并发控制、恢复、完整性和安全性；增加了系统的灵活性。

主流的内存数据库包括TimesTen、ASE-IMDB、SolidDB等。

4、自主安全技术

为了避免系统性的风险及技术风险，大数据云平台项目建设需采用自主可控的产品，通过自主安全技术实现从硬件到软件的部署和搭建。

自主安全产品的核心技术、关键部件具有我国自主知识产权，保证系统的安全性。

3.2功能要求

1、可靠的数据交换与共享需求

针对前端采集设备类型多样，数据传输性能要求高的问题，本次应建设统一的大数据共享交换平台，引入分布式消息技术，通过设备接入服务进行数据采集，通过大数据传输子平台将数据传输至大数据集成子平台，保证平台的稳定性和数据的实时性，为上层应用等提供完整有效的数据服务。

2、统一的交通管理大数据中心建设需求

本项目将利用分布式存储和分布式并行计算技术打造交通管理云计算大数据中心，立足大数据系统建设应用，结合智慧交通系统规划需求，通过全面接入各类交通基础数据，完成交通数据可视化、交通组织优化仿真评估、交通动态OD分析。

实现对海量实时和历史数据的采集、解析、存储和查询检索功能，彻底消除传统技术的瓶颈，满足高带宽和高并发的海量数据存取需求。

实现重点区域的交通流构成特性分析，分析结果为科学的制定拥堵区域交通管理决策提供支撑。

实现交通大数据综合应用分析。

3、专业的数据资源服务需求

本项目将通过大数据共享交换平台，实现数据资源开放的信息服务。

通过信息资源服务总线，挂接本地数据服务接口、应用服务接口和外单位共享服务接口而构建的信息共享交互的传输通道，为应用系统提供丰富的资源服务；资源服务总线可根据本地管理和应用需求进行定制，满足本地开展大数据服务和其它桥接器专题应用服务，集中管理本地所有类型的资源服务。

4、精细化的数据管理需求

本项目要求进行数据资源的统一管理，以实现数据资产的有效管理。

通过建设大数据治理平台实现数据资源的全面注册，实现数据资源的规范化编目，实现结构化数据质量评估与监测，实现多种数据存储计算系统的统一监控预警。

大数据治理实现元数据管理、数据层面标准规范、数据质量分析管理及数据纠错。

5、云计算大数据中心基础设施建设需求

为了支撑公安交通管理大数据业务针对海量数据的分析及处理，需构建云计算基础平台，提供智慧计算能力，满足大规模计算集群的管理、调度和运用能力，并通过统一的云计算平台，快速响应新的业务需求，并支持异构的计算和存储环境，以及虚拟化平台。

6、接口需求

云计算大数据中心提供数据采集系统数据接口,可以接受各种主流信息采集系统的数据。

提供各种主流信息发布系统接口。

云计算大数据中心数据接口支持立体数据呈现，支持大屏可视化系统集成数据可视化及实时交互。

支持硬件渲染，支持软件渲染，支持向量渲染。

7、上云部署需求

提供对云计算大数据平台计算虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化及大数据、物理机等资源的池化管理，支持资源的在线申请、分配、弹性扩展、资源占用监控等全方位管理功能。

提供完整的虚拟机生命周期管理，支持CPU、内存、磁盘、网卡等资源的热添加、修改；提供虚拟机智能电源管理，支持动态资源调度；支持健康巡检功能；提供统一的图形界面管理软件。

四、项目建设原则

1.标准性、开放性

系统所采用的相关标准必须与国际、国家、北京市、公安部相关标准相符合，确保系统具有良好的开放性，能够实现与多种技术和软硬件平台的有机集成。

2.安全性

系统应具有完整、全面的安全体系和良好的安全性，能够提供信息传输保密性、数据完整性、身份识别和数字认证、防抵赖性等安全保障措施，确保信息存储、交换的安全运行。

系统设计不影响各部门相关信息系统的安全性。

3.可扩展性

系统采用可扩展的技术体系架构，以适应信息化建设和应用系统快速发展的要求。

系统必须支持异构数据库之间数据交换和共享，支持主流关系型数据库，支持不同操作系统之间信息交换应用的互联互通。

4.高可靠性

系统应具有良好的可靠性，建立各种故障的快速恢复机制，确保实现7×24小时地正常运转，确保信息交换工作正常运行。

5.可管理性

系统应具有良好的可管理性，允许管理人员通过管理工具实现系统全面的可视化监控、管理和配置，并为系统故障的判断、排错和分析提供支撑，可对信息交换流程进行简易、灵活地定制和调整，同时对系统运行情况能够实时的统计分析、报表展示。

6、信息安全等价保护

系统需满足信息安全等级保护三级。

五、与其它系统的关系

1、与公安部相关业务部门系统之间的关系

北京市交通管理云计算大数据中心在建设过程中充分考虑到系统的先进性和可扩展性，将预留接口和公安部交管局做对接。

一方面，从数据层面上，北京市交通管理云计算大数据中心和公安部相关业务部门系统互联互通，实现数据共享交换。

同时公安部相关业务部门可通过数据总线，共享交换北京市交通管理云计算大数据中心的数据。

2、与北京市政务云之间的关系

北京市公安交通管理云计算大数据中心可为北京市政务云提供的数据支持。

实现与相关委办局如交通委和应急办等的数据共享交换。

3、与北京市公安局业务系统之间的关系

北京市交通管理云计算大数据中心实现与公安部、北京市公安局两级资源服务平台的无缝对接。

云计算大数据中心遵循公安部关于公安交管信息化建设的标准规范，其通过业务支撑平台层的融合，实现内部的流程共享。

其他相关业务系统也可以通过特定的适配器连接到云计算大数据中心的资源服务总线上。

六、总体方案设计

图1：

总体架构设计

“大整合、高共享、深应用”是公安交通管理信息化发展的趋势。

只有把海量的信息数据汇集起来，实现互联互通、共享共用，才能使源头活水变成交通运行状况预警预防、精确仿真的强大源动力。

通过大数据云平台构建统一的大数据中心的建设，最大限度地汇集整合内部基础信息资源，全面推动交管基础数据、业务数据、专题数据、外部交换数据等四大类数据的集成汇聚、关联共享和集成应用，真正合成一片全市公安交管数据云，满足北京市交管局多数据、智能化、个性化、一键式应用需要，着力打造大数据服务实战的利器，推动北京市交管局交通管理工作的转型升级，更好地服务全市立体化、现代化公共交通规划体系建设。

系统总体架构包括：

数据采集层，网络层，数据层和业务层。

1、数据采集层。

主要分为内部和外部数据，其中内部数据包括：

道路前端监控视频、电子警察、卡口、线圈数据、旅行时间数据、交警六合一数据、信号控制、微波数据、超声波数据、货车数据等交通安全监测服务设备或基础应用管理系统采集发布的各类道路动态信息；外部数据包括：

气象数据、环保数据、信令数据、互联网数据等信息。

2、网络层。

主要是指前端设备采集信息传输至大数据云平台、各业务系统之间信息交换共享的智能交通网以及内外网边界接入平台。

3、数据层。

主要是指仿真系统核心软件的关系型数据库