基于大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)條件下對實(shí)戰(zhàn)指揮平臺建設(shè)發(fā)展的思考

摘要：改革轉(zhuǎn)隸后的消防救援隊(duì)伍，承擔(dān)著防范化解重大安全風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)對處置各類災(zāi)害事故的重大職責(zé)，是立足構(gòu)建新時(shí)代國家應(yīng)急救援體系的重要舉措;更體現(xiàn)著黨中央適應(yīng)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的戰(zhàn)略決策。因此，建設(shè)信息化、數(shù)字化的實(shí)戰(zhàn)指揮平臺系統(tǒng)，提高指揮調(diào)度的規(guī)范性、科學(xué)性，十分必要。筆者從應(yīng)用技術(shù)與工作實(shí)際出發(fā)，對消防救援隊(duì)伍應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)指揮平臺建設(shè)發(fā)展進(jìn)行了探索性的思考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù); 云計(jì)算; 實(shí)戰(zhàn)指揮平臺

1? ?平臺建設(shè)概述

實(shí)戰(zhàn)指揮平臺，顧名思義是指消防救援隊(duì)伍在應(yīng)急救援實(shí)際作戰(zhàn)中，綜合調(diào)配各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、資源，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程可視化科學(xué)調(diào)度指揮的支撐平臺。該平臺概念于2017年由當(dāng)時(shí)公安部消防局提出。我國應(yīng)急管理部組建之初，消防救援局的實(shí)戰(zhàn)指揮平臺作為應(yīng)急管理部門的信息化應(yīng)用建設(shè)重點(diǎn)，得到進(jìn)一步重視和推動。

在消防救援隊(duì)伍的業(yè)務(wù)工作流程中，指揮調(diào)度操作主要是在后方指揮中心完成的，因此實(shí)戰(zhàn)指揮平臺的部署核心在指揮中心。指揮控制中心（簡稱CCC）的信息化發(fā)展階段分為五個(gè)梯次。第一階段是可用，目前各行業(yè)指揮控制中心具備各個(gè)部分的子系統(tǒng)基本上可以獨(dú)立運(yùn)行。第二個(gè)階段是可聯(lián)，系統(tǒng)之間通過硬件，超高分可視化屏幕上墻，屏幕上綜合顯示。第三階段是可視，不是過去單純信號上墻，而是通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)拉通關(guān)聯(lián)抽象形成可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，打通業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性。第四階段是可治管，有智能聯(lián)動機(jī)制，使部門之間數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生行動聯(lián)動性。有一些決策的支持作用。第五階段是有智慧，在指揮控制中心有能夠產(chǎn)生智能判斷的決策支撐系統(tǒng)，有分析系統(tǒng)，能夠使決策以最快捷的方式呈現(xiàn)并采取最優(yōu)化、最快速的行動。基于目前的普遍技術(shù)階段，大多數(shù)行業(yè)的指揮中心都處于第四向第五階段過渡的探索升級期。而實(shí)戰(zhàn)指揮平臺概念的提出正是對這一升級的有益探索實(shí)踐。

2? ?大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)指揮平臺必須充分適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)容資源的特點(diǎn)，通過云存儲以及分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存儲海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、目標(biāo)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，智能化深入挖掘中間大量信息的高價(jià)值關(guān)聯(lián)性。這些“大數(shù)據(jù)”需要新處理應(yīng)用模式才能成為更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

基于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)平臺架構(gòu)已經(jīng)很難勝任。而應(yīng)急救援類大數(shù)據(jù)主要以非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)為主，而且隨著高清化的深入，視頻的產(chǎn)生數(shù)據(jù)速度和數(shù)據(jù)量都是非常龐大的，以處理非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的普通BI架構(gòu)也難以簡單勝任。因此，平臺系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)部分架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)該采用目前主流的Hadoop等分布式系統(tǒng)進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)。同時(shí)，需要采用多級存儲的模式來應(yīng)對解決這些資源中最有價(jià)值、最優(yōu)先、最迫切的數(shù)據(jù)，既能滿足不斷增加的數(shù)據(jù)消耗有限的數(shù)據(jù)處理能力，又能滿足數(shù)據(jù)處理的要求。

平臺系統(tǒng)中的云計(jì)算平臺大數(shù)據(jù)分析服務(wù)必須具備針對半結(jié)構(gòu)化/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)分析計(jì)算能力，可處理和分析海量的視頻、圖片、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等信息資源，系統(tǒng)，為各種數(shù)據(jù)分析、情報(bào)分析以及研判應(yīng)用提供高性能的數(shù)據(jù)分析和挖掘服務(wù)。

通過大數(shù)據(jù)分析平臺服務(wù)和云計(jì)算架構(gòu)，集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)將計(jì)算分析的結(jié)果合并傳輸至分布式文件系統(tǒng)中的分布式數(shù)據(jù)庫中。用戶可針對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)（比如目標(biāo)屬性特征數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、其它智能分析計(jì)算過程及結(jié)果數(shù)據(jù)等），通過大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎進(jìn)行相關(guān)搜索、比對分析、關(guān)聯(lián)分析、主題分析、報(bào)表生成等大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，為用戶提供個(gè)性化、深入化的數(shù)據(jù)挖掘分析和應(yīng)用能力。同時(shí)可通過大數(shù)據(jù)接口對接整合業(yè)務(wù)使用單位各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，與分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲中的數(shù)據(jù)共同進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等分析計(jì)算工作。

大數(shù)據(jù)計(jì)算分析的結(jié)果可存儲至Hive（數(shù)據(jù)倉庫）中。Hive中存儲的數(shù)據(jù)屬于根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求計(jì)算分析得來的高價(jià)值應(yīng)用數(shù)據(jù)。Hive數(shù)據(jù)倉庫中的高價(jià)值數(shù)據(jù)可通過API或EBS數(shù)據(jù)總線為上層應(yīng)用層及用戶展現(xiàn)層提供支撐服務(wù)，滿足業(yè)務(wù)使用單位特別是安監(jiān)部門各角色各業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的視頻智能化實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用需求。

大數(shù)據(jù)平臺提供了PaaS層的數(shù)據(jù)訪問和調(diào)用服務(wù)，用戶可通過PaaS平臺服務(wù)，進(jìn)行二次開發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)用戶的應(yīng)用。

通過不同的技術(shù)架構(gòu)對各種應(yīng)用的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)封裝處理之后，整個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺可以為上層平臺提供不同的標(biāo)準(zhǔn)分析服務(wù)，以滿足不同應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)需求。

2.1? 大數(shù)據(jù)檢索服務(wù)

大數(shù)據(jù)檢索服務(wù)主要是解決海量數(shù)據(jù)的快速檢索問題。通過智能數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化，生成海量的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化描述信息，并通過分布式數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的存儲和管理。在此基礎(chǔ)上，采用分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供的各類大數(shù)據(jù)分析引擎，支持多節(jié)點(diǎn)并行處理技術(shù)，有效縮短了數(shù)據(jù)檢索分析的響應(yīng)時(shí)間，提高系統(tǒng)性能，在數(shù)十億上百億的數(shù)據(jù)量基礎(chǔ)上，可實(shí)現(xiàn)秒級的數(shù)據(jù)比對檢索，快速生成透明、多維的檢索結(jié)果，并可按照互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎模式展示給用戶，對檢索結(jié)果進(jìn)行動態(tài)、多維呈現(xiàn)，支持多種檢索方式。包括特征檢索，行為檢索，人、車、物檢索、顏色檢索、標(biāo)簽檢索等，以及其他檢索方式。

此外，通過大數(shù)據(jù)檢索服務(wù)的支撐，還可以為上層應(yīng)用提供更豐富的特定檢索分析應(yīng)用，比如推薦排序的應(yīng)用，可綜合歷史上所有的線索信息，對數(shù)據(jù)在時(shí)間維度和概率統(tǒng)計(jì)等多方面進(jìn)行綜合分析判斷;或者提供按權(quán)重排序的應(yīng)用，可對檢索條件附加權(quán)重值，然后對每條檢索的數(shù)據(jù)匹配的多條檢索條件權(quán)重做數(shù)量級的累加，累加的權(quán)重值越高的排序越靠前。通過這些增強(qiáng)的大數(shù)據(jù)檢索應(yīng)用，可以滿足安監(jiān)監(jiān)管以及執(zhí)法辦案對視頻線索數(shù)據(jù)分析檢索的要求。

2.2? 數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)

上層業(yè)務(wù)平臺可以利用分布式數(shù)據(jù)庫整合的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，結(jié)合云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析處理過程及結(jié)果數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、分析、比對、碰撞等分析服務(wù)，挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系和數(shù)據(jù)價(jià)值，從中尋找出高價(jià)值的業(yè)務(wù)模式、規(guī)則或事件線索等。

數(shù)據(jù)挖掘涉及的算法種類繁多，系統(tǒng)具有一套全面的算法分類的管理體系，這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過系統(tǒng)提供的調(diào)用接口可被數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用層直接調(diào)用。

平臺數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)模塊可支持主流數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、趨勢分析、特征變換、回歸、推薦、自然語言處理、關(guān)聯(lián)分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)預(yù)處理及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)計(jì)算等。可通過集成主流算法庫，如Mahout、Weka、MlLib、MOA實(shí)現(xiàn);支持對分類、聚類和趨勢分析等用戶常用算法進(jìn)行并行化處理;支持通過Hadoop和Spark API直接編寫相關(guān)的算法;支持基于R的自定義算法開發(fā)和部署。

2.3? 大數(shù)據(jù)的展現(xiàn)與交互

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要以簡單直觀的方式展現(xiàn)出來，才能最終為用戶所理解和使用，形成有效的統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測及決策，應(yīng)用到業(yè)務(wù)實(shí)踐中，因此大數(shù)據(jù)的展現(xiàn)技術(shù)，以及與數(shù)據(jù)的交互技術(shù)在大數(shù)據(jù)全局中也占據(jù)重要的位置。 Excel形式的表格和圖形化展示方式是人們熟知和使用已久的數(shù)據(jù)展示方式，也為日常的簡單數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了極大的方便。人腦對圖形的理解和處理速度，大大高于文字。因此，通過視覺化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，可以深入展現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在的或復(fù)雜的模式和關(guān)系。隨著大數(shù)據(jù)的興起，也涌現(xiàn)了很多新型的數(shù)據(jù)展現(xiàn)和交互方式。這些新型方式包括交互式圖表，可以在網(wǎng)頁上呈現(xiàn)，并支持交互，可以操作、控制圖標(biāo)、動畫和演示。另外交互式地圖應(yīng)用如Google地圖，可以動態(tài)標(biāo)記、生成路線、疊加全景航拍圖等，由于其開放的API接口，可以跟很多用戶地圖和基于位置的服務(wù)應(yīng)用結(jié)合，因而獲得了廣泛的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)展示技術(shù)將數(shù)據(jù)運(yùn)算與美觀的圖表完美地接合在一起，界面上的數(shù)據(jù)變得容易操控，快速處理，便捷共享。信息圖形將極大的刺激視覺表現(xiàn)，有效的提升用戶的業(yè)務(wù)使用效能。

作者簡介：

王文勇，全日制本科，軟件工程碩士，工程師。