基于云平臺的智能勤務指揮調度系統設計

邵泳兵

（汕頭職業技術學院，廣東 汕頭 515041）

0 引 言

隨著社會的高速發展，信息化建設步伐的加快，無論是國家機關和事業單位，還是團體以及個體經營商，都面臨著可視化監控、統籌決策、指揮調度、及時響應和高效處理的一種或多種難題。各種突發事件層出不窮，處置環境日益復雜，跨系統多平臺協作、跨區域多部門聯合參與處置成為常態。然而，由于缺乏系統性的建設思維和通盤考慮的頂層設計，雖然多數部門都有自己的應急處理系統性機制，但是仍然難以實現實時信息互聯。中心至單個部門的各種應急系統之間也沒有有效的聯動機制，形成了一個個信息孤島，影響著具體的突發事件應急處置和實戰應用。因此，迫切需要綜合指揮調度系統來解決難題[1]。

已有的業務系統通常存在以下問題。

第一，業務系統較為獨立分散，指揮調度模式落后。各個業務系統相互獨立、分散，存在提供給指揮調度的信息不全面、關聯度差、質量不高的問題。指揮調度的子系統各自封閉、自成體系的組織架構比較落后，不利于指揮調度整體的數據整合、功能擴展和業務協同，無法滿足指揮業務與云計算、大數據等新技術進行融合的發展需求。

第二，業務系統面臨挑戰，軟件功能支持不足。系統軟件功能已落后于社會發展，不能適應當前的指揮需求。例如，接警過程中警情信息錄入智能化輔助應用不足，接警員在應對重復報警、多類信息填報的工作強度大，機器學習、自然語言處理和大數據分析等智能分析技術手段應用不足。

第三，指揮數據分散，整合共享不足。目前，指揮相關業務系統“煙囪式”獨立運行，存在數據孤島的現象。信息數據“分、散、雜、冗”，缺少對海量指揮業務數據的有效整合與共享，無法有效滿足扁平指揮、多方聯動和精準打擊等業務要求，情報與指揮融合度不高。

第四，指揮信息分析研判智能化應用存在不足。當前，指揮信息呈現大規模、碎片化的分散狀態。指揮信息的綜合分析過多依賴于信息研判人員的工作經驗和梳理分析，且難以從表層信息中發現相關的隱蔽信息，更難以從過去和現在的信息中推演出未來的信息。

1 背景

系統的運行必將產生龐大的數據量，若采用傳統方式存儲和處理，成本極高，而現有的技術模型很難滿足大數據處理和分析的要求。作為數據的處理流程環節，計算、存儲、網絡和數據庫等都會成為新的瓶頸，需要新技術來匹配。當前，云計算、大數據和物聯網等關鍵技術的迅速發展，給指揮體系深化變革帶來了契機。

云計算可以充分整合計算資源、存儲資源，實現資源彈性統一管理、按額分配，應用系統快速部署，資源負載均衡，保證業務的高可靠性。大數據使用非結構化和半結構化數據[2]處理警用地理信息和大情報信息等。物聯網采用精細和動態的方式管理城市危險設施、城市危險人群和互聯網危險信息。多媒體通信支持語音業務的所有功能，具有多種媒體信息交換的控制功能，可實現基于多媒體的情指聯動和可視化指揮。4G和5G網絡使通信速度更快、網絡頻譜更寬，通信更加靈活，智能性能更高，兼容性能更平滑，能夠提供各種增值服務，實現更高質量的多媒體通信，且頻率使用效率更高。圖像智能分析是提升研判人員視覺感官體驗的技術，是提升分析準確率的技術，是改善事后取證的分析技術。

2 相關技術

2.1 云計算

云計算（Cloud Computing）是基于互聯網相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云計算模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，是一種計量付費的模式。

由于云計算應用的不斷深入以及對大數據處理需求的不斷擴大，用戶對性能強大、可用性高的服務器需求出現明顯提速，各種“云計算”的應用服務范圍正日漸擴大。當前，云計算的服務模式有SaaS、PaaS和IaaS三個層次。

2.2 SaaS

SaaS（Software-as-a-Service） 是 一 種 通 過Internet提供軟件的模式。它把軟件作為一種服務來提供，應用軟件統一部署在自己的服務器上，通過瀏覽器向客戶提供軟件。客戶無需購買軟件，無需管理或控制任何云計算基礎設施，包括網絡、服務器、操作系統和存儲等，而是向提供商租用基于Web的軟件來管理企業經營活動。

2.3 PaaS

PaaS（Platform-as-a-Service）是通過互聯網為用戶提供的一整套開發、運行和運營應用軟件的支撐平臺。PaaS實際上是將軟件研發的平臺作為一種服務，以SaaS的模式提交給客戶。因此，PaaS也是SaaS模式的一種應用?？蛻艨梢钥刂撇渴鸬膽贸绦?，也可以控制運行應用程序的托管環境配置。

2.4 IaaS

IaaS（Infrastructure-as-a-Service）是將硬件設備等基礎資源封裝成服務提供給客戶使用，包括計算機服務器、通信設備和存儲設備等，能夠按需向客戶提供計算能力、存儲能力或網絡能力等IT基礎設施類服務，即能在基礎設施層面提供的服務?？蛻艨梢钥刂撇僮飨到y的選擇、存儲空間和部署的應用，也可以獲得有限制的網絡組件（如路由器、防火墻和負載均衡器等）的控制。

3 系統架構

本系統將先進的數據通信傳輸技術、信息技術、定位技術、控制技術、云計算技術、大數據技術、多媒體技術和移動互聯網技術等有效地集成，建立了一種在大范圍內、全方位發揮作用、實時、準確、高效的綜合智能系統。系統依托地理信息平臺和地理數據，實現勤務信息、勤務分布、人員和設備等資源的實時可視化顯示。依托移動互聯網和智能終端，實現勤務的快速發現、快速調度和快速處理。建設總部、分部多級聯動的指揮調度平臺，實現勤務信息桌面綜合展示，基于桌面可視化實現指揮調度。系統總體架構如圖1所示。

圖1 系統總體架構

系統中云存儲的目的是存儲海量數據，既便于用戶訪問，也可以解決信息共享問題。在采用云存儲設備前，各個業務部門均是自行建立適用于本部門的專用系統。雖然網絡相通，但是由于數據分散存儲在各部門專用系統中，導致信息關聯、引用和互查不流暢。此外，各系統之間的數據整合和共享主要靠交換接口標準化等方式來實現，幾乎無法實現非結構化數據，且改造各專用子系統的工作量也非常大和繁瑣。

基于上述問題，設計采用了HDFS分布式文件系統和云存儲技術的存儲方式[3]，如圖2所示。

圖2 云存儲模式

原來各信息管理子系統的數據通過Sqoop工具導入，HDFS分布式文件系統實現數據層面的共享。HDFS包括主控服務器、備用主控服務器（以便在主控服務器故障時接管服務）、多個數據服務器（存儲節點）、前端接入終端監控服務平臺及各信息管理子系統數據服務器。網絡拓撲結構，如圖3所示。

圖3 網絡拓撲結構

4 系統實現關鍵技術

提出的智能勤務指揮調度系統是建立在云平臺上的具有信息監控管理功能的系統。它擁有國家自主知識產權的北斗定位技術和GPS定位技術，實現了雙星定位。它綜合應用移動終端應用、視頻融合、地理信息技術、云計算和大數據等關鍵技術，實現了移動獲取信息及自動上傳、對安保涉及的執勤人員和執勤車輛位置的精確掌控、可視化指揮調度與顯示和資源與勤務管理等，并增加了系統采用大數據技術進行智能分析預警、研判和綜合數據應用等方面的能力。

相比Google Maps可用地圖比例尺確定而無法改變基礎圖層、難以疊加復雜地圖要素和無法進行空間分析處理等缺點，系統采用自主研發并具有完全知識產權的SaiGIS地理信息系統作基礎，安全性和可靠性更高。SaiGIS地理信息系統通過建立坐標系統，在計算機屏幕上可視化顯示空間位置信息，并進行疊加、渲染和展現，同時提供二次開發接口，快速實現定制化開發，是一套完整的組件式、分布式和二次開發接口豐富的地理信息平臺。

隨著云計算和大數據技術的發展和應用的普及，數據處理技術Had oop已成為開放的事實標準。系統采用可視化界面，利用Hadoop進行數據集成、數據洞察和數據處理。具體需構建一個Hadoop集群，系統應用的初始階段可構建一個小集群（幾十個節點），并隨著存儲與計算需求的增長進行擴充。而對于一個小集群，可在一臺master機器上運行namenode和jobstracker。隨著HDFS中的集群和文件數的不斷增長，namenode需要使用更多內存。此時，最好將namenode和jobtracker分別放在不同機器中。運行Hadoop及提供Hadoop服務可選擇在租賃硬件所搭建的云端進行，但出于安全性考慮，也可以自建集群來運行Hadoop。

本系統通過視頻融合技術可實現活動現場的全方位可視化實時監控，隨時可以增加關鍵地點的監控，實現指揮控制的垂直扁平。通過應用大數據技術和云計算，實現了事前布控重點人員、人車身份聯動核查和制作智能化安保勤務方案，事中常控預警敏感信息，事后分析歸納數據，解決了以往在實時匯聚、存儲和分析研判海量數據時無法滿足實時指揮要求的技術難題，可隨時隨地發出指令，從而按需開展指揮調度工作。

5 結 論

本文對建設智慧城市的新技術應用提出了一些設想，通過構建云平臺和關鍵技術的研究與應用，可以在低成本條件下解決多元異構大數據的整合問題，滿足不斷增長的存儲要求，不需要大規模改造前期已投入運行的各業務信息管理子系統接口，還可以保證傳達指揮信息的時效性。由于公安業務的不斷擴充和信息技術的快速發展，該系統需要持續完善。在原有基礎上可以不斷添加新功能，如二維碼智慧門牌。連入智能勤務指揮調度系統后，它的后臺可以加載很多功能。它可以查詢門牌所在地具體位置，可以查看門牌所屬社區民警的聯系方式。警情通報可以進行一鍵報警求助，利于火災救援、120急救、電力電信等管理和服務部門更快速準確地找到目的地，具有社會化應用功能。

本文對云平臺下的智能勤務指揮調度系統中的數據存儲、通信技術和大數據應用等方面做了一些初步嘗試，鑒于一些大型企業或組織機構不愿意使用云服務正是因為安全性問題，下一步將研究系統中的數據安全性問題，以促使該系統的應用更為廣泛。

[1] 李炳光，孫廣晟.群體性事件應急警務指揮體系初步探究[J].警察實戰訓練研究，2011，（5）：92-95.

[2] 鄭 潔.大數據熱 高端人才缺乏[N].中國電子報，2012-07-17（007）.

[3] 李 玲，付 園，麻曉珍，等.云存儲系統中數據冗余策略優化問題[J].吉林大學學報（信息科學版），2013， 31 （1）：1-7