面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

張 溪，王 偉，黃遞全

（1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局 重慶測(cè)繪院，重慶 400015）

面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

張 溪1，王 偉1，黃遞全1

（1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局 重慶測(cè)繪院，重慶 400015）

通過(guò)研究物聯(lián)網(wǎng)信息獲取、傳輸與交換的關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)；實(shí)現(xiàn)了海量多源空間目標(biāo)的地理位置及狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)獲取、海量數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)和服務(wù)分發(fā)，可滿足智慧城市多源信息實(shí)時(shí)感知獲取的需求。通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)的實(shí)例應(yīng)用，證明了該平臺(tái)的科學(xué)性和實(shí)用性。

物聯(lián)網(wǎng)；傳感網(wǎng)；智慧城市

隨著數(shù)字城市的大力發(fā)展，以及傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線寬帶網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的涌現(xiàn)及應(yīng)用[1-4]，城市變得越來(lái)越智慧，智慧城市逐步從概念走向開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。數(shù)字城市和物聯(lián)網(wǎng)是智慧城市建設(shè)的兩大基礎(chǔ)。數(shù)字城市技術(shù)已經(jīng)成熟并被廣泛應(yīng)用，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在測(cè)繪行業(yè)的應(yīng)用還處于探索階段，沒(méi)有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。本文研究了基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的空間目標(biāo)狀態(tài)信息實(shí)時(shí)獲取、傳輸與交換關(guān)鍵技術(shù)，并設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了空間目標(biāo)地理位置及狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)獲取、海量存儲(chǔ)和服務(wù)分發(fā)及應(yīng)用。

1 平臺(tái)架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)主要包括前端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、中間層云計(jì)算數(shù)據(jù)中心和后端各種智慧城市應(yīng)用。平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)為3層，分別為采集層、服務(wù)層和應(yīng)用層，如圖1所示。

采集層由海量的分布式采集終端組成；采集終端最重要組成部分是中央控制單元，負(fù)責(zé)接收并解析多源傳感器數(shù)據(jù)，按自定義通信協(xié)議，通過(guò)通信網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)將其推送至服務(wù)層云計(jì)算數(shù)據(jù)中心。服務(wù)層由信息網(wǎng)關(guān)和云計(jì)算數(shù)據(jù)中心組成，信息網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)接收多源分布式的傳感器數(shù)據(jù)，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心將其進(jìn)行分類存儲(chǔ)并提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)。應(yīng)用層以多種平臺(tái)多種方式對(duì)海量空間目標(biāo)的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息進(jìn)行展現(xiàn)并統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用。

2 平臺(tái)開(kāi)發(fā)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 多源傳感器多線程數(shù)據(jù)管理

前端采集系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)收集各傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)解析處理，通過(guò)信息網(wǎng)關(guān)發(fā)送到云計(jì)算數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)。前端采集系統(tǒng)需要協(xié)調(diào)多源傳感器數(shù)據(jù)的接收、存儲(chǔ)、顯示、發(fā)送等線程，對(duì)多個(gè)任務(wù)予以控制。多線程的有效管理可提高系統(tǒng)的效率，實(shí)現(xiàn)在同一時(shí)間內(nèi)完成多項(xiàng)任務(wù)。其中用于數(shù)據(jù)顯示的UI更新線程采用異步后臺(tái)運(yùn)行技術(shù)；斷線重連線程，監(jiān)測(cè)斷線情況，并重新鏈接服務(wù)器。

圖1 平臺(tái)總體架構(gòu)

2.2 信息網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)緩存

面對(duì)眾多終端同時(shí)上傳的海量數(shù)據(jù)，如果直接向數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)勢(shì)必造成信息網(wǎng)關(guān)嚴(yán)重阻塞，影響數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性，大幅降低信息網(wǎng)關(guān)性能。為了解決這一問(wèn)題，設(shè)計(jì)了信息網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)緩存。通過(guò)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，在系統(tǒng)中劃出一部分內(nèi)存作為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，將解析成功的數(shù)據(jù)存入緩存池，因?yàn)閮?nèi)存的讀取速度比數(shù)據(jù)庫(kù)讀取速度要高幾個(gè)數(shù)量級(jí)，所以通過(guò)這種技術(shù)可極大減少信息網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的阻塞機(jī)率，使信息網(wǎng)關(guān)發(fā)揮更高性能。

2.3 海量時(shí)空序列數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)云服務(wù)

傳統(tǒng)單機(jī)服務(wù)器和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)模式對(duì)海量傳感器實(shí)時(shí)并發(fā)大數(shù)據(jù)的支持能力有限，且很難進(jìn)行伸縮式擴(kuò)展。而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心對(duì)實(shí)時(shí)并發(fā)大數(shù)據(jù)的存取性能要求很高，這種模式往往是數(shù)據(jù)中心的性能瓶頸。

云計(jì)算的資源是動(dòng)態(tài)擴(kuò)展且虛擬化的，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供，終端用戶不需了解云中基礎(chǔ)設(shè)施的細(xì)節(jié)，不必具有專業(yè)的云技術(shù)知識(shí)，只關(guān)注自身真正需要什么樣的資源以及如何通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲得相應(yīng)的服務(wù)。云計(jì)算技術(shù)是解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心性能瓶頸的有效手段[5-7]。通過(guò)部署大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)，基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase進(jìn)行海量實(shí)時(shí)時(shí)空序列數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)，然后通過(guò)Hadoop平臺(tái)提供的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等工具來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理和云服務(wù)。

2.4 多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)靈活展現(xiàn)

應(yīng)用層采用了多種數(shù)據(jù)源并將其有機(jī)集成，提供綜合統(tǒng)計(jì)分析操作及展示功能。其中采用的數(shù)據(jù)可包括天地圖底圖數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)視頻流數(shù)據(jù)、云服務(wù)提供的終端GPS及各種傳感器數(shù)據(jù)。傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可采用多種展現(xiàn)形式，如文本展現(xiàn)、儀表盤展現(xiàn)、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)折線圖展現(xiàn)。儀表盤和實(shí)時(shí)折線圖使得展現(xiàn)效果更加直觀，具有很好的用戶體驗(yàn)效果。

3 平臺(tái)應(yīng)用

基于物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)，以汽車為載體開(kāi)展了車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。在汽車上裝載各種傳感器，如GPS、速度、油壓、油量等，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)車輛及其終端傳感器進(jìn)行統(tǒng)一管理，如圖2所示。

圖2 車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用界面

車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是基于B/S架構(gòu)FlexViewer框架，使用ArcGIS API for Flex進(jìn)行開(kāi)發(fā)的，用戶通過(guò)瀏覽器即可訪問(wèn)。它可以對(duì)車輛信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、超限預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、歷史軌跡回放等，并通過(guò)多種形式將信息展現(xiàn)給用戶。圖3以時(shí)間為橫軸，速度為縱軸，以實(shí)時(shí)折線圖的形式顯示實(shí)時(shí)速度，可更加直觀地了解傳感器數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。圖4是對(duì)某時(shí)段的某車輛GPS軌跡進(jìn)行查詢回放。

圖3 速度實(shí)時(shí)趨勢(shì)圖

圖4 歷史軌跡回放

4 結(jié) 語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)具有高可用性和高擴(kuò)展性的特點(diǎn)，可滿足智慧城市中多源信息的實(shí)時(shí)獲取、海量存儲(chǔ)和服務(wù)分發(fā)等需求。通過(guò)擴(kuò)展增加各種類型傳感器，該平臺(tái)可應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、地質(zhì)災(zāi)害防治、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。

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P208

B

1672-4623（2016）03-0013-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.005

張溪，博士，工程師，主要從事地理國(guó)情監(jiān)測(cè)、信息化測(cè)繪體系建設(shè)等實(shí)施工作。

2015-04-30。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家測(cè)繪地理信息局2014年基礎(chǔ)測(cè)繪科技資助項(xiàng)目。