基于公安云计算平台框架的智能交通总体架构优化研究

［摘 要］智能交通的总体架构是城市智能交通规划、设计的基础框架，通过科学合理地搭建智能交通总体架构可以快速、准确地解构项目整体方案，对于明确智能交通类项目脉络、指导后续智能交通工程建设具有重要作用。文章结合信息化项目规划、设计方案编制及立项与评审需要，在分析《公安云计算平台框架指南》中提出的公安云计算平臺框架的基础上，研究优化形成更为具体与通用的智能交通总体架构，希望为智能交通类项目的框架构建提供参考。

［关键词］公安云计算平台框架；智能交通；总体架构；IPDS

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.14.062

［中图分类号］TP399；U495 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）14-0190-03

0     引 言

智能交通总体架构的构建通常是城市智能交通规划、设计的首要工作，通过总体架构可以快速、清晰地呈现项目整体方案，对用户、专家理解整个项目脉络与后续智能交通工程开展推进具有重要的指导作用。

随着云计算、大数据、人工智能等信息化技术在各行业的深度应用，为了更加科学、规范地指导各级政府及公安机关信息化项目的建设工作，公安部科技信息化局于2017年出台《公安云计算平台框架指南》，对以广泛运用云计算、大数据为主的信息化项目建设界定了相对明确的平台框架，以指导相关信息化规划、设计、开发、运维等工作的顺利开展［1］。

1     公安云计算平台框架介绍

由《公安云计算平台框架指南》提出的公安云计算平台框架主要分为基础设施服务（Infrastructure as

a Service，IaaS）、平台服务（Platform as a Service，PaaS）、数据服务（Data as a Service，DaaS）、软件服务（Software as a Service，SaaS）4层，其中，基础设施服务（IaaS）主要提供计算、存储、网络或者其他基础性资源，具有分布式计算能力和存储能力，从下至上包括基础资源、资源池和资源服务；平台服务（PaaS）主要面向建设单位提供应用程序的运行环境以及相应的信息处理能力，实现应用程序的自动部署和运行，提高应用程序开发效率，包括应用程序所需数据库环境、计算能力、传输交换、服务总线、任务调度、授权认证、应用开发、资源接口等服务；数据服务（DaaS）主要是实现数据的统一接入以及标准化治理，基于元数据的全流程生命管理提供统一标准数据管理、数据资源目录访问以及数据安全管理等服务；软件服务（SaaS）直接面向用户部署贴合实际的各类业务应用系统，种类丰富、领域广泛的软件服务需要基础设施服务（IaaS）、平台服务（PaaS）以及数据服务（DaaS）的高度配合支撑。公安云计算平台框架如图1所示。

2     公安云计算平台框架现存问题

2.1   与项目分项要求对应性不足

虽然公安云计算平台框架中各底层基础功能罗列相对全面，但由于各模块零散分布，与各地市信息化项目方案编制大纲要求的项目分项对应性不足，同时与目前智能交通类项目常见的“解析中台”“数字中台”等概念契合度不高［2］。公安云计算平台框架主要聚焦于内场基础设施、业务平台等内容，缺少智能交通类项目外场的体现，整体框架并不完整。

2.2   与实际项目实施贴合性不足

公安云计算平台框架主要适用于以云平台为主的新建类信息化项目，但考虑到目前的各地市智能交通类项目基本存在前期项目建设基础，因此需要结合项目实际情况进行调整、优化，以满足诸如已有平台的多云统一纳管、已有虚拟化平台的利旧复用、已有大数据平台的扩容、解析中台的升级等实际项目需要。

3     智能交通总体架构优化研究

为了解决上述公安云计算平台框架实际应用于智能交通类项目时存在的问题，本文在遵循公安云计算框架指南IPDS架构划分的基础上，对基础设施服务（IaaS）、平台服务（PaaS）、数据服务（DaaS）、软件服务（SaaS）层分别进行优化调整，形成优化后的智能交通总体架构，智能交通优化架构如图2所示。

3.1   基础设施服务（IaaS）

第一，考虑到总体架构需要体现整体项目的完整性，建议纳入智能交通外场基础设施，可按路面执法（如警务通、酒精检测仪、执法记录仪等）、路面执勤（主要包括警车、铁骑）、非现场违法取证（如电子警察、违停抓拍、卡口抓拍、非机动车违法抓拍等）、监控采集（如视频监控、流量监测设备）以及信号控制等其他相对独立的智能交通前端设备划分［3］。

第二，根据各地市前期项目已有基础，区分云平台、虚拟化平台/超融合平台、物理机集群等不同内场基础设施服务。一是云平台。在虚拟化资源的基础上，架设云管理平台以提供自动伸缩、弹性主机、存储服务、虚拟私有云（Virtual Private cloud，VPC）服务等丰富的资源云服务，同时可通过多云纳管形成物理分散、逻辑统一、能力共享的统一云平台。二是虚拟化平台/超融合平台。通过业务应用统一部署于虚拟机的模式实现与物理资源的解耦式部署，通过资源池实现资源的统一规划、按需调配、即需即用。三是物理机集群。根据业务应用对应部署耦合式物理服务器，一般常见于小型业务场景搭建。

3.2   平台服务（PaaS）

笔者结合智能交通类项目常用理念及信息化项目编制大纲要求，将平台服务（PaaS）划分为“业务中台”“数据中台”“解析中台”三大板块。一是业务中台。围绕业务支撑搭建业务中台，部署与软件服务密切相关的业务支撑引擎，一般基础业务支撑包括交通管理地理信息系统和统一登录门户管理系统。二是数据中台。围绕数据支撑搭建数据中台，主要涵盖各类大数据平台组件，其中分布式并行数据库、关系型数据库、内存数据库和全文数据库等可以为不同数据类型提供数据存储服务；离线计算、实时计算、流式计算、内存计算则针对不同业务需要提供批量化或即时性的数据计算能力。三是解析中台。围绕智能算法搭建解析中台，汇聚车辆解析算法、人像解析算法、信号智能优化模型等多样化的人工智能、机器学习算法模型，同时可通过搭建算法仓库实现多元算法模型的统一管理、集中调度。

3.3   数据服务（DaaS）

数据服务（DaaS）主要聚焦相对基础常用的数据服务，从数据全生命周期管理视角优化形成数据接入、数据治理、数据组织、数据服务等一系列流程服务［4］。

第一，數据接入。面向源数据提供标准化协议以实现多源交管数据的接入汇聚，其中，基于数据汇聚平台可实现各类前端图片流、结构化数据以及第三方源数据的定制化对接，辅助各类业务所需的图片流、数据流可视化呈现；基于视频汇聚平台则主要满足前端视频流的标准化对接，并实现与外部门视频平台的交互以提供统一的视频调阅服务，辅助各类业务所需的视频流可视化呈现。

第二，数据治理。通过规范化的数据治理服务可以保证数据资源透明、可管、可控。其中，数据清洗通过对信息的辨别、分离，实现冗余信息及垃圾信息的滤除和标准化转换；数据去重结合不同场景应用策略对判定为重复的数据进行合并或清除处理；数据修复通过结合其他数据及历史经验对问题数据进行校正；数据融合则主要对多源接入数据结合业务需求进行融合治理。

第三，数据组织。根据数据使用目的对数据资源形成标准统一、流程规范的组织方案，以满足各业务数据落地建库需求。一般根据业务数据关系和需求搭建的常见数据库有基础库、主题库、专题库、知识库、历史库、问题库等。①基础库，重点保留原始数据，同时补充源数据处理后产生的标准化数据、关联要素信息和标签等属性数据；②主题库，一般以数据属性为主线，建立人、车、路、设备等多类数据主题仓库，以统一刻画不同主题数据的属性和特征；③专题库，一般以业务应用为主线，围绕具体实际业务开展建立信号、路况、勤务等多类数据专题仓库，以集中汇聚相同业务专题数据，服务不同业务应用模块；④知识库，通常是存储各类知识性数据和规则、方法、过程的集合；⑤历史库，一般存储因已超出该数据生命周期而从其他库迁出的历史数据；⑥问题库，主要用于存放数据处理过程中的问题反馈数据。

第四，数据服务。通过构建标准化数据目录厘清数据资产，基于科学合理的数据分级分类规则实现各类数据的全景展现，同时在此基础上提供数据安全监控能力和面向外部门、公众的共享交换能力。①数据资产管理，基于数据目录盘点数据资源，按不同业务或场景需要进行子级数据目录的分类展示、精确检索；②数据安全管理，聚焦于数据采集、数据存储、数据传输、数据使用、数据共享、数据销毁等阶段，提供安全能力和安全监控，实现“可防、可视、可控”的安全目标；③数据共享服务，基于目前政务信息资源整合共享要求，通过交通信息共享门户对政务外网用户、公安其他警种用户以及社会公众提供数据按需共享能力。

3.4   软件服务（SaaS）

由于软件服务通常需要结合实际业务需求进行定制开发，一般不推荐通用模型，但可根据业务数据涉密情况划分视频专网（非涉密网络，可部署与前端设备存在直接数据交互的交通运行态势分析、交通信号控制优化、交通设备监测管控、交通智能诱导分布等应用［5］）、公安网（涉密网络，重点部署驾驶人、机动车以及交通违法行为等信息，主要包括公安集成指挥平台、情指勤督一体化管控等应用）双平台，并据此组建相应功能模块。

4     结束语

本文在分析公安云计算平台总体框架的基础上，结合相关文件要求以及实际项目经验进一步优化搭建智能交通类项目总体架构，并按IPDS模型逐层解构、分析，可以快速呈现项目整体方案，有利于用户、专家清晰地理解整个项目脉络，以及为后续智能交通工程开展推进提供一定参考。

主要参考文献

［1］公安部科技信息化局.公安云计算平台框架指南［Z］.2017.

［2］赵建贵，米爱中.基于云架构的智能交通服务平台设计［J］.信息与电脑，2016（6）：121-122.

［3］张振清，董可然，任林茂，等.中小城市现代智能交通管理系统设计研究［J］.电子设计工程，2021（29）：140-147.

［4］翟晓丹.大数据的智能交通体系架构［J］.科技与创新，2017（6）：122-125.

［5］何廷全，刘家庆，王少飞，等.旅游高速公路智能交通系统框架探析［J］.中国交通信息化，2021（增刊1）：44-47.

［收稿日期］2023-01-12

［作者简介］方文杰（1992— ），女，安徽合肥人，硕士，工程师，主要研究方向：智能交通、交通运输与管理。