苑玉霞
(山東宏業發展集團有限公司,山東 濟南 250000)
過去幾十年,信息技術快速發展與物聯網的廣泛應用為城市提供了新的發展機遇。智慧城市作為一種創新的城市構想,利用信息技術將城市的交通、能源、公共服務和環境管理緊密結合,目標是提高運行效率、節省資源并提升居民生活品質。然而,要將此愿景轉化為現實,涉及技術、政策、經濟和社會多個維度的復雜互動。對這些維度的交互和影響進行深入研究,有助于應對智慧城市建設的各種難題。
由于數據來源及類型各異,智慧城市建設中遭遇的關鍵問題是異構數據的收集與融合。數據可能分散于多個部門,如交通、氣象、環保和公安,它們各自運用的系統與數據格式可能有所不同。即便是同一部門的子系統間也可能有所區別。這樣的差異導致數據收集、清洗與融合的過程變得異常煩瑣。因此,高效地整合這些數據,將其轉化為具備應用價值的信息,顯得尤為緊迫。
物聯網是支持智慧城市建設的關鍵技術,但在實施中,物聯網設備的連通性與兼容性成為顯著難題。由于各制造商、標準和協議的差異,部分設備可能難以有效溝通或需經過復雜設置才能達成溝通。新舊技術設備間的技術鴻溝也可能造成兼容性挑戰,從而削減系統的性能。這些問題已約束物聯網的普及率,制約智慧城市進一步推進。
隨物聯網設備的廣泛部署,數據安全及隱私防護成為前沿議題。智慧城市建設高度依賴物聯網設備來完成數據的采集、傳遞與處理。智能電表、環境感知器、交通信號控制器等均持續產生并傳遞眾多數據。這些數據包含眾多個人隱私內容,如行為模式、日常生活習慣及出行安排。若未采取恰當的安全防護措施,敏感信息可能被有意圖的攻擊者所利用,致使隱私大范圍泄露。大量的物聯網設備為潛在攻擊者提供了眾多攻擊點,一旦某設備被破壞,可能對整體網絡造成影響,對智慧城市的正常運作形成巨大威脅。
數據多元性導致的復雜性正是異構數據收集與整合難題的核心所在,涉及多個層面因素。其中一個因素是城市內不同部門與行業在其發展歷程中各自獨立發展,選擇了各自的技術和數據格式以滿足獨特需求。由于歷史背景原因,各部門的數據系統常常互不關聯,并缺乏統一標準。過去,眾多部門并沒有明確的共同目標或驅動力來統一數據架構,導致現代智慧城市構建者在數據收集與整合上遭遇重重困難。再者,技術的快速進步與創新也加劇了這一問題。隨著新的數據采集和處理技術的出現,眾多部門可能會采用新的系統以提高效率,但新舊系統間或與其他部門的系統間可能存在兼容性問題。這種現象不僅增加了技術整合的難度,還導致資源的配置不均衡。
隨著物聯網的蓬勃發展,許多制造商和開發者紛紛進入市場,生產各種物聯網設備。在此背景下,達成行業共識并統一標準變得尤為困難。制造商為保持市場優勢,往往選擇開發自有技術和協議,試圖讓客戶長期依賴其生態系統,進而導致設備間的互操作性問題。同時,全球各地制造商在生產設備時,受到本地法規和技術標準的約束,為物聯網設備的全球統一帶來難題。在沒有統一標準的情況下,制造商更多地依據自己的市場策略確定技術規范,忽略了與其他制造商設備的兼容問題。再者,技術持續的進步也給物聯網帶來了挑戰。新技術和通信協議的引入雖然可以提高設備性能,但與已有的設備存在兼容性問題,進一步復雜化了整個系統的連通性。
智慧城市大量依賴物聯網設備來收集、傳輸和處理數據,因而存在數據泄露、黑客攻擊等多重網絡安全風險。物聯網設備的制造過程中,面臨成本壓力,有時會犧牲安全標準來降低成本。如選擇較弱的加密標準、延后安全更新或采用容易被攻擊的默認憑據都增加了安全風險。同時,大量物聯網設備的部署增加了管理和維護的復雜性。當眾多設備與網絡相連時,任何小的安全疏漏都有可能對整體系統造成威脅。有效地監控與維護龐大的設備網絡顯然是一個巨大的挑戰[2]。
在智慧城市的建設中,物聯網技術與大數據平臺聯手,為智慧城市建設面臨的問題提供了新的解決方法。設計高效的大數據平臺時,必須確保數據處理的流暢性及其架構的可擴展性,特別是數據處理和存儲環節,優化是關鍵。當大規模非結構化數據涌入,傳統的關系型數據庫可能會遭遇性能問題,為了解決此難題,NoSQL數據庫,如MongoDB和Cassandra,逐漸嶄露頭角,因其對非結構化數據的處理更為高效,對于如時間序列這樣的數據,利用時間作為分區鍵顯得尤為重要,可以顯著提高查詢性能。
為了進一步提升效率,研究人員還可以采用分布式計算框架,如Apache Hadoop和Apache Spark。該框架能夠將大數據處理任務分解為較小的子任務,分布在多個計算節點上并行執行。特別是在處理大規模數據時,該框架可以顯著提高性能。
以Apache Spark為例,假設有1TB的數據集,需要執行某種計算。設單節點處理速度為100 MB/s,處理整個數據集大約需要3 h。但是,如果將數據分布在20個節點上,每個節點處理50 GB的數據,則總體處理時間可以縮短到10 min。
公式表示:
單節點處理時間=數據大小/處理速度
=1TB/100 MB/s≈3 h
多節點處理時間=(數據大小/節點數量)/處理速度
知識分子的概念在不同時期有不同的擴展和內涵。通常,知識分子被認為是精神或腦力勞動者,他們具有高水平的文化專業知識,從廣義上講,高層次人才是指接受過正規教育、知識相對較多、具有一定創新能力的社會群體。本文研究的對象是指具有博士學位或高級職稱及以上的專業技術人員。
=(1TB/20)/100 MB/s≈10 min
制定物聯網設備的通用標準是智慧城市發展中的一個關鍵環節。由于物聯網設備的多樣性和復雜性,不同廠商生產的設備往往采用不同的技術和協議。分散性的特征在一定程度上阻礙了設備間的互通互聯,從而限制了智慧城市的功能和效率。
通用標準的制定應側重于確保設備能夠以一種一致和可預測的方式交換信息。可以通過制定通用的通信協議、數據格式和接口標準來實現。例如,通過采用MQTT或CoAP作為通信協議,設備可以通過輕量級的消息傳輸方式進行通信。該類型的協議通常比傳統的HTTP更適合物聯網環境,因其在網絡帶寬和能源消耗方面更加高效。
以簡單的示例進行說明。假設一個智慧城市有10 000個物聯網設備,每個設備每分鐘發送一條消息,每個HTTP消息的平均大小為1 KB,如果使用HTTP作為通信協議,則每分鐘需要傳輸大約10 MB的數據。
公式表示為:
HTTP數據傳輸量=設備數量×消息大小×消息頻率
=10 000×1 KB×1/min
而如果使用MQTT,由于它是一種更輕量級的協議,假設每個消息的平均大小為256字節,那么每分鐘需要傳輸的數據量大約為2.5 MB。
公式表示為:
MQTT數據傳輸量=設備數量×消息大小×消息頻率
=10 000×256字節×1/min
≈2.5 MB/min
為了確保不同設備之間的互通性,必須采用統一的數據格式。不論是哪種設備或由哪個制造商生產,所有的設備都應當能夠按照統一的標準格式發送與接收數據。例如,JSON和XML作為兩種廣泛應用的數據交換格式,由于其出色的可讀性,被大量設備和系統所接受和使用[3]。
物聯網設備在智慧城市中廣泛部署,經常處理涉及敏感個人信息的大量數據。因此,確保物聯網設備的數據安全和個人隱私保護尤為重要。在此背景下,加密技術的運用顯得尤為關鍵。數據加密能確保即使在傳輸過程中數據被攔截,未經授權的第三方也無法輕易訪問。當前,像AES這樣的對稱加密算法及RSA這類的非對稱加密算法已廣泛運用。特別是AES-256加密算法,其256位的密鑰長度使得通過窮舉攻擊破解需要的時間達到1.1×1077年,近乎不可能實現。
除加密技術之外,數據訪問控制同樣關鍵。實施基于角色的訪問控制(RBAC)或基于屬性的訪問控制(ABAC)能確保僅授權用戶可以訪問指定數據。假設智慧城市環境監測系統每日生成約1TB數據,那么應用RBAC則限定僅“環境分析師”角色用戶有權訪問此數據。
在確保網絡安全方面,防火墻與入侵檢測系統(Intrusion Detection System,IDS)為關鍵防護工具。考慮到某一物聯網設備正常數據傳輸速率為10 KB/s的情境,若發現該設備在5 s之內平均傳輸速率超出100 KB/s,則可能暗示有分布式拒絕服務(Distributed Denial of Service,DDoS)攻擊發生,此刻應啟動防御機制[4]。
綜上所述,智慧城市的建設涉及眾多維度,包括物聯網技術的應用、大數據平臺的優化、設備通用標準的制定及數據安全與個人隱私的維護等方面。物聯網設備在智慧城市內廣被采用,目的是高效收集與分析數據,從而顯著提高城市運營效率及市民生活品質。與此同時,數據安全和隱私問題也應予以高度關注。應用加密、訪問控制以及網絡安全手段可減少數據泄露和網絡攻擊的可能性。另外,物聯網設備的通用標準在確保設備間通信的過程中起到了至關重要的作用,涉及統一的通信協議及數據格式。公眾對智慧城市的認知與接受程度也是衡量其成功與否的指標。通過教育、培訓及為用戶提供友好的工具,可降低使用門檻,并增強市民對智慧城市的認同感。因此,在智慧城市的建設中,對上述因素需進行全面評估,并據此策劃相應方案,以確保智慧城市長遠地惠及全社會。