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云计算及大数据技术在智能交通中的应用

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李丽萍孙梦琳

摘要：智能化、数字化等现代技术在人们生产、生活领域的大范围普及，使得打造以大数据、云计算为核心的智能管理系统，成为城镇交通体系的重要发展方向。一方面，依托于大数据、云计算、物联网等技术的智能交通系统，可以对城镇交通布局进行合理的规划、调整，分散交通压力，保证区域客运、物流体系的高效运转，为交通执法部门提供实时、动态的监管信息;另一方面，智能交通管理机制需要收集、计算、整合与存储的数据规模较大、性质多变，需要智能交通系统能够在短时间内对信息进行处理，对系统运维效率要求较高。

关键词：云计算;大数据;智能交通;应用

：F512????文献标志码：A???：1673-291X（2020）16-0164-02

通过统一的管理平台对交通监控、服务、应用环节的大数据进行分析与处理，同时借助云平台实现对大数据的高速、准确计算，保证信息处理的时效性，打造现代智能交通管理系统。

一、大数据、云计算的技术应用特点

1.数据规模大。智能交通管理系统需要对目标区域的交通状况进行统计、分析，然后通过数据计算后，进行管理决策，处理的数据规模较大，现阶段，其存储与管理体量已经达到FB级别。这种技术的主要特点就是存储的空间体积更加的大，大数据技术通过存储设备级别的提升，也大大提高了其自身可存储的数据的体量。

2.数据类别多，性质复杂。目前，在交通系统中运用大数据、云计算等现代技术进行信息处理，面向的对象包括安全管理、状态监管、应急处理、危险预警等环节产生的大数据，数据类别多，性质复杂，对于这些数据若是通过传统的方式进行整合处理，其工作量巨大，且分析的有效性有待考量。

3.数据处理实时性要求高。大数据通过采集工具收集关联性数据，利用云平台进行实时处理，可以实现一秒处理这样的高效率运行，极大地提高了数据的处理速度，实现了现代管理的效率化运行。

二、在智能交通管理体系中引进大数据、云计算技术的重要意义

1.对交通系统产生的关联数据进行高效整合。云计算分析平台可以对智能系统中的分散、异构数据进行整合处理，加强不同管理系统中信息资源的交互，实现交通信息的共享。大数据处理技术是云计算的发展，主要可以解决整合后的海量数据的存储时效性的问题。

2.提升交通运营资源的配置效率。以大数据为基础，建立智能化、自动化交通管理机制，可以有效提升交通资源的分配效率，提高道路体系的网通功能，通过调整不同区域的交通需求，缓解交通枢纽的压力。当前阶段，物流需求、私家车数量的不断提升，使得道路交通的压力大幅度上涨，交通的运行效率也非常低，通过广泛的应用大数据技术，可以对交通的运行情况进行实时的监控，从而根据实际要求进行交通的调整，提升交通设施的利用效率。

3.提升交通系统安全防护水平。大数据及云计算平台可以实时、高效地对监控信息进行处理、分析与反馈，大大的缩短了预警反应的时间，通过联合探测设备、交通传感器、通信传输网络等设备，对车辆轨迹、历史记录等信息进行追踪，在分析车辆安全行驶状态的基础上，对异常车辆进行示警。同时，在执行应急处理方案方面，大数据的高速度处理特点可以快速地对信息进行反馈，使应急人员及时地对事故进行救援，从而切实地提高应急救援的能力，控制事故影响情况，降低人身、财产方面的损失。

三、以大数据为基础搭建云平台智能交通管理系统的技术流程

1.数据采集。在智能云平台交通管理系统中，对不同交通管理环节产生的大数据进行处理的前提是数据采集。以监控系统、车联网、移动平台及移动通信等技术为基础，对交通网络产生的数据进行动态、全面的采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等技术工具，可以以秒级百兆字节以上的速率的数据进行采集，满足动态监控的需求。

2.数据传输。在通过工具完成数据采集后，需要将数据同步传输到控制中心，现阶段，常见的传输工具分为Sqoop、DataX以及Aspera三种类型。其中，Sqoop通常被应用于传统数据库传输模块以及Hadoop程序中。Sqoop可以将采集的数据导入到关系型的数据存储程序中，同时，可以将该关系库中的数据导入到HDFS中，实现数据信息的交互。DataX主要是对以异构数据源进行传输的程序，如实现Oracle、HBase、Hive、FTP、HDFS等结构模式不同的数据源传输。Aspera是基于faspTM技术的一种高速传输技术，打破了以往传输距离、文件格式、数据规模以及网络状态等条件的限制，能够在较短的时间内进行数据迁移。

3.数据存储。数据的采集、传输、沉淀等都需要相应的存储系统支持，智能交通管理平台的数据存储技术包括关系型的传统数据库以及HDFS、HBAs、NoSQL数据库等。HDFS适用于非结构性的文件存储，