(苏州市公安局大数据建设应用支队,江苏苏州 215000)
目前,各行业都在发展中引入了越来越多的地理信息、数据资源、实战技术,使接入公安信息网中的数据渠道及应用系统种类变得越来越多。其新发展虽然在一定程度上推动公安业务不断向前发展,但也导致公安系统在系统应用中面临的安全风险变得越来越大。如数据丢失、安全漏洞威胁等各种类型安全问题,均会对整个系统安全运行造成严重的影响,使公安部门各项业务无法正常展开。
当前国内云技术不断进步,在应用的过程中技术越来越成熟。全国各个地区公安部门在统一技术指导下为了更好地开展业务,在官网上分别进行了基于云计算框架的体系建设,各种类型的应用系统均按照云标准进行相应的迁移改造工作。传统的PGIS技术在云技术应用中,也进行了相应的升级改造,通过系统升级,进一步消除了各个异构化系统间在运行中存在的障碍,实现对各种类型资源的独立、兼容,且可以面向业务资源进行定制化部署工作。
当前PGIS系统在应用中涉及基础软件设施、公共数据等一系列内容,可采取一定的方式方法将其抽象到云环境的基础设施、平台服务、数据服务、应用服务四个层次中。PGIS系统在运行时,需要的基础设施一般由IaaS层供应的。IaaS层运行时,能够构建整个系统在运行中所需要依赖的基础环境,具体包括服务器网络储存、计算内存以及安全管理等内容。PGIS系统组成如图1所示。
图1 PGIS架构示意图
在社会的不断发展中,各种新型的移动设备智能传感器等不断出现,其变化使地理空间数据量迅速增加。大数据环境下警用地理信息系统以警用时空大数据作为核心内容,在应用中具有空间性、时间性等一系列特点。
通过一定的方式将时空数据应用到公安领域中,可以有效预防和打击各种类型的犯罪。警用数据的应用中,按照更新频率的具体差别,可以将其分为静态数据、动态数据两种类型。静态数据具体包括基础地理数据、静态景物数据;动态数据主要包括动态的警务数据、动态社会信息资源。
基于大数据技术的PGIS维护工作会受到多种因素的影响,问题的存在使GIS系统在应用过程中的安全性能及稳定性能无法得到保障,从而影响公安部门业务开展。
在系统使用的过程中,被非法人员在一些特定的模块中嵌入病毒,随着使用时间的推移,环境中的所有系统均会遭受入侵,无法效保障其运行状态。同时,涉及机密内容的数据可能被犯罪分子窃取,造成严重的社会后果。
静态引用数据工作中,会由于服务器的故障、磁盘存储故障或其他原因,进一步导致其内部储存的数据丢失或无法访问。
实时警力、实施警情等动态化的检验数据在应用中,数据量庞大,且拥有较高的时效性。因此,需要及时对其进行更新,委派专业的工作人员时刻关注数据的实际传输情况。
通过Kafka作用可对警察在行动中产生的一系列数据进行全方位收集,再利用Redis对数据进行大规模的储存、读写。数据处理中任何一个环节出现问题,均会进一步导致实时警用数据处于无法正常使用的状态。
大数据环境下警用地理信息系统的架构愈发复杂,涉及的范围越来越广。系统在日常运行中可能产生一系列系统故障,主要包括地图平台引擎响应速度慢、异常关闭、无法启动等。
在公安部门工作中,对实战性的要求较高,除了数据的正常接入外,还应采取防护措施,使系统做到提前预警。公安部门在工作中应进一步建立健全警用地理信息系统运维管理方案,使警用地理信息系统的运维工作更规范化、制度化、长效化。
为了全面发挥警用地理信息系统的功能,技术人员为其部署了数量诸多子系统,系统的构架相对复杂,使用了大量的异构设备,如服务器、交换器、存储设备、安全设备等。其设备为PGIS提供了基础的融资源服务,为其他系统平台提供了支撑服务。
由于PGIS平台在应用中的特殊性质,运维工作须结合其实际情况,建立相应的运维平台,借助平台展开统一的运维管理工作,及时发现系统在使用中可能存在的一系列隐患,并及时进行解决。
在系统运行维护服务中,由于各种因素的影响,无法避免意外情况发生。因此,需要对系统常见的突发风险进行全面分析,并结合实际情况制定特定的预防处理措施。
预防处理措施具体措施如表1所示。
表1 预防处理措施表
公安系统在实际应用警用地理信息系统中,须具备更高的安全需求及更加严格的安全管理体系。在大数据环境下,加强对警用地理信息系统的维护是公安业务正常进行的基础保障。
相关工作人员应制定大数据环境下警用地理信息系统的具体运维方案,并配备专职技术运维人员,做好日常维护及故障处理等工作,以保障公安基础信息化系统安全、稳定运行。