基于云架构的城市轨道交通运营应急平台设计

■　吴艳华　王英杰　李秋明

基于云架构的城市轨道交通运营应急平台设计

■吴艳华王英杰李秋明

从新技术发展和功能优化方面阐述城市轨道交通运营应急平台优化需求；从数据类型和数据量方面阐述应急管理数据分析；并设计基于云架构的城市轨道交通运营应急平台总体架构和功能架构，提出软硬件设备升级至云架构的方案，为城市轨道交通建立基于云架构的应急平台提供思路。

云架构；城市轨道交通；运营；应急平台；云计算技术

0　引言

随着我国经济和城市化的快速发展，轨道交通呈现出规模大、增速快等特点。截至2015年底，我国共有25座城市开通轨道交通线路，运营里程3 286.51 km，车站2 257座。城市轨道交通具有技术先进、规模巨大、结构复杂、联系广泛和所处空间封闭等特点。为了加强城市轨道交通安全管理水平，降低突发事件发生的概率或各种损失，国内外采取了科学的应急管理方法和技术，纷纷建设轨道交通运营应急平台。云计算等新技术应用逐步成熟，如何结合城市轨道交通应急管理的新需求，设计基于云架构的城市轨道交通运营应急管理平台［1］，成为应急管理的一个热门问题。

基于云计算技术和城市轨道交通运营应急功能需求，在数据类型、数据量分析的基础上，分析云架构在城市轨道交通运营应急管理的迫切性，提出运营应急数据处理方法，并设计基于云架构的城市轨道交通运营应急平台总体架构和功能架构［2］，提出软硬件设备升级至云架构的方案，为城市轨道交通建立基于云架构的应急平台提供思路。

1　城市轨道交通运营应急平台优化需求

城市轨道交通运营应急平台的优化需求主要来自新技术发展需求和功能优化需求。

1.1新技术发展需求

随着云计算技术的成熟及推广，越来越多的企业开始构建私有云，应用向云端迁移。一方面，云架构可以通过虚拟化技术将低性能、濒临报废的服务器整合为高性能的IT资源，促使信息系统的部署模式从粗放型向集约型过渡，通过集约达到降低成本、高效管理的目的。另一方面，实现企业IT资源的实时按需分配，根据负载的变化在应用之间灵活调配，提高硬件利用率，降低单独系统管理的复杂度和成本。同时，采取云架构的模块化网络设计方法，可以兼顾未来发展和效率最大化，构建可伸缩、可扩展的网络，促使传统的三层网络向扁平化和精简化转变，提升网络性能及安全性。

1.2功能优化需求

基于云架构设计城市轨道交通运营应急平台，实现从“业务运营”向“数据运营”的理念转变。数据运营的本质是“以数据为中心”，以先进、可靠的信息技术为手段，为城市轨道交通运营过程提供相关信息服务，确保数据在业务内及业务间的充分流动，目的在于充分发挥城市轨道交通运营企业数据资源的作用。

图1　城市轨道交通运营应急平台结构化数据类型

2　应急管理数据分析

城市轨道交通应急管理涉及预防、准备、响应、恢复4个阶段全生命周期的多类业务，包括事故发生前的预案管理、危险源管理、监测预警、应急值守等，事故处置过程中的协调指挥、资源调度、信息发布等，以及事故处置结束后的应急评估、资源补充、案例制作等。不同业务应用涉及的数据类型和数量各有不同［3］。

2.1数据类型分析

城市轨道交通运营应急平台存储与处理的数据由结构化数据和非结构化数据组成［4］。

2.1.1结构化数据类型

城市轨道交通运营应急平台结构化数据类型见图1。

2.1.2非结构化数据类型

城市轨道交通运营应急平台中的非结构化数据主要包括事故现场图片数据、事故现场视频数据、法律法规扫描文件、应急预案扫描文件、各类技术资料扫描文件、应急通话音频数据等。

2.2数据量分析

与数据类型分析相同，城市轨道交通运营应急平台中存储的数据量是按照结构化数据和非结构化数据的多少进行估算。以广州地铁安全预警与城市轨道交通运营应急平台为例，截至目前（运用2年），数据库中的结构化数据约为457 G，地理信息数据约为31 G；非结构化数据超过11 T。

2.2.1结构化数据量

城市轨道交通运营应急平台存储的结构化数据，按照数据记录增加的频率分为三类，第一类是很少有新记录产生（相对稳定）的数据，第二类是有新记录产生但频率相对较低的数据，第三类是每天都有新记录产生的数据。

（1）相对稳定的数据。平台中存储的危险源数据、组织机构数据、数字化法律法规、数字化预案、数字化技术资料、内部救援资源、外部救援资源数据等，以及系统用户数据、地理信息数据等，在其初始化后，增加新记录的频率相对来说很少，是相对稳定的数据。

（2）新记录产生频率相对较低的数据。平台中存储的模拟演练数据、应急处置过程数据、信息报送数据、历史案例数据、事故评估数据等，是新记录产生频率相对较低的数据。模拟演练数据只有在制定演练计划和执行演练任务时才产生一条新记录；应急处置过程数据、信息报送数据、历史案例数据、事故评估数据等，在事件上升为事故时才产生新记录。

（3）更新频率高的数据。平台中存储的应急值守数据、设备监测数据和系统操作日志数据是每天产生的新记录数据，系统操作日志数据每分钟都有新的记录产生，这些数据日积月累，将在数据库中形成很大的数据量。

2.2.2非结构化数据量

平台中存储的非结构化数据主要包括图像、视频，各类文件扫描件，以及用户通过其进行业务处理时所上传的附件等文件。非结构化数据的类型看起来不多，但由于其存储时的特性，需要的存储空间远比结构化数据的存储空间大得多。

相对来说，各类文件的扫描件在系统初始化时放置到平台中，增加新记录的频率不是很大，目前数据量约为2 G。系统中用户上传的附件，随用户处理业务增长，目前约为600 M。

图像和视频数据量很大。事故现场的图像数据目前约为1 G。视频数据是当前最主要的非结构化数据之一。以一路视频1 h的数据量约为512 M来计算，平台中接入30路视频，视频的存储时间为1个月（当前日期的视频自动覆盖30 d前的视频），则平台中存储的视频数据量约为11 T。如果长期存储视频数据，将占据更大的存储空间。

3　运营应急数据处理方法

平台中的数据处理过程主要包括采集、存储、处理和分析等。

数据采集通过数据导入、现场监控自动采集、PDA设备采集、视频监控数据接入、手工录入、文件导入、扫描录入等不同方式收集相关数据。数据处理主要是对数据表、多媒体、地理信息等数据进行清洗、压缩等规范化管理。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地挖掘数据价值，发挥数据作用。

平台采集的数据种类多样，经过加工处理后，实现的分析功能主要包括以下几方面。

3.1基于监测数据的情景感知

平台采集基础设施检测、监测数据，根据专业数据的特点设置非常规突发事件的判断阀及各类检测监测数据的综合预测模型等，判断非常规突发事件发生的情景，预测事故发生的可能性及其危险程度［5］。

3.2基于大数据技术的综合统计分析

在没有使用大数据技术之前，统计分析功能都是针对结构化数据进行。平台基于大数据技术，支持非结构化数据的统计分析，实现结构化和非结构化数据的综合统计分析。

3.3基于预案和案例库的辅助决策

根据突发事件基本信息，采取哪些措施控制事态发展和哪些救援方案，由非常规突发事件应急管理系统辅助决策。平台根据预案和案例库事件的基本信息进行匹配，帮助决策者辅助分析，提供可参考的事故决策方案。

3.4基于信息共享的资源调配

平台中存储城市轨道交通救援资源相关信息，同时保存地方政府救援机构、救援团体等相关信息，通过其数据共享实现事故处置过程中救援资源调配功能。

图2　基于云架构的城市轨道交通运营应急平台总体架构

4　基于云架构的城市轨道交通运营应急平台设计

4.1总体架构设计

城市轨道交通运营应急平台涵盖城市轨道交通应急管理的预防、准备、响应和恢复4个阶段全过程，为应急管理机构和应急指挥者提供服务，对相关业务过程、数据和成果进行全方位管理，其总体架构见图2［6］。

4.2功能架构优化设计

根据城市轨道交通运营应急平台的总体架构，监测预警与应急管理的业务功能贯穿于其综合应用系统的对应功能中，可概括为以下功能。

4.2.1基于数据驱动的事故情景感知功能

定义城市轨道交通突发事件情景特征，根据监测数据分析具有突发事件的情景标准，动态感知城市轨道交通突发事件发生的可能情景。平台中的监测数据主要来自感知层的地铁综合监测数据、基础检测数据、人工检测数据、车辆状态监测数据及视频监控数据等。利用监测数据综合预测，对事故情景进行智能感知。

4.2.2网络舆情监控及引导功能

通过实时采集热门网站的论坛、博客、微博，以及城市轨道交通相关论坛热点网络信息，分析非常规突发事件信息，实现舆情监控功能；通过传统的短信、彩信等方式，通知应急管理人员可能发生的网络事件；通过构建官方博客、微博、微信公众平台等方式，第一时间对城市轨道交通突发事件进行公开通报，实现网络舆情的积极引导。

4.2.3基于“情景-应对”的预案智能生成

在无法对突发事件预测的情况下，通过各情景点的信息构建情景网络，基于情景网络中的历史信息和现有信息，智能抽取预案要素生成事件的可操作预案，为已经发生和可能发生的事件生成智能预案。

4.2.4基于视频处理的态势综合分析功能

基于城市轨道交通沿线和车站的视频监控信息，构建全方位的视频监控数据库。通过视频图像增强、运行轨迹拼接、行为特征分析等技术，实现非常规突发事件的态势综合分析功能，监控热点区域可能发生的事故，为事故的预防和处置提供准确、专业的分析信息。

4.2.5基于“应急云”的资源协同调配

基于网络构建城市轨道交通专业救援资源“应急云”，共享车站救援资源、城市轨道交通专用救援资源，同时接入地方应急救援资源相关信息，实现城市轨道交通应急资源的协同调配。

4.2.6基于大数据的应急辅助决策

基于各类历史（结构化和非结构化）数据，通过系统的资源调度模型、预案匹配模型、应急疏散模型等，结合事故特点形成救援路径、救援资源调度和应急疏散路线等决策信息，借助电子地图工具，满足突发事件应急救援的需求，为应急指挥提供决策依据。

4.2.7基于GIS的协同应急指挥

当应急事件达到一定等级，系统进入应急处置状态，启动相关预案，基于GIS分析功能，得到周边资源分布信息，实行应急指挥任务的分配、执行和信息的沟通互联，实现对事故的应急处置。同时，对整个事故处置过程进行记录，实现事故处置留痕管理。

4.2.8基于全过程的总结评估

基于事故处置全过程记录，采用相应模型算法对事故发生前的准备和响应环节、事故处置过程和事后情况进行评估，评判应急处置执行步骤的合理性和取得的效果。

4.2.9多维模拟演练

基于城市轨道交通运营应急平台实现实地模拟演练、电子模拟演练等演练方式管理，实现演练计划、演练方案、演练总结、演练评价，并实现模拟演练与处置预案的匹配分析等。

4.3软硬件设计

基于云架构的优化方案，充分利用城市轨道交通企业现有的X86型服务器，对能够使用的服务器进行检查后备用。云环境要求服务器的台数不低于4台，以满足最低需求。同时，根据平台现有的数据存储量，预测3年内可能增长的数据量，考虑云平台的备份需求，以此为依据考虑购置新的X86型服务器，购置云平台配置软件，完成云架构的城市轨道交通运营应急平台环境搭建。平台搭建完成后将原有系统中的历史数据迁移过来，各实时监控系统的报警数据可通过内部网络接入，实现基于云架构的城市轨道交通运营应急平台的实时展示报警功能。

5　结束语

从新技术、功能优化需求分析出发，深入分析应急管理相关数据类型及数据量，结合云技术设计城市轨道交通运营应急平台。平台采用云计算技术实现硬件、软件和数据资源共享，有效避免了基础资源利用率低、监测信息无法充分利用、应急处置过程协调不通畅等问题。

［1］ 刘建峰，王海峰，黄建玲.基于多源信息融合技术的交通安全应急平台建设［J］. 中国交通信息化，2013（增刊）：16-17.

［2］ 吴艳华，王富章，李平，等.基于资源共享的高速铁路监测预警与应急平台研究［J］.铁路计算机应用，2015（9）：17-21.

［3］ 赵晗，李志壮. 轨道交通线网应急指挥调度下的资源管理［J］.中国铁路，2013（4）：97-99.

［4］ 广州市地下铁道集团公司，中国铁道科学研究院.城市轨道运营安全预警与应急研究及试点工程［R］，2015.

［5］ 吴艳华，王富章，李平.韩国铁路应急管理及启示［J］.中国铁路，2011（9）：69-72.

［6］ 陆海洲，王富章，王英杰，等.铁路应急平台框架体系研究［J］.中国铁路，2007（6）：41-44.

吴艳华：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，副研究员，北京，100081

王英杰：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，研究员，北京，100081

李秋明：广州市地下铁道集团公司，高级工程师，广东广州，510335

责任编辑卢敏

U231+.92

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1672-061X（2016）04-0043-04

广州市地下铁道集团公司科技研究项目（HT140362）。