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    高速公路智慧服務(wù)區(qū)信息化建設(shè)技術(shù)分析

    2021-07-02 09:23:20易善斌
    山東交通科技 2021年2期
    關(guān)鍵詞:服務(wù)區(qū)結(jié)構(gòu)化分布式

    易善斌

    (中交建冀交高速公路投資發(fā)展有限公司,河北 石家莊 050091)

    引言

    目前,高速公路服務(wù)區(qū)的管理模式已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前高速公路的發(fā)展速度,需要作出改變,實現(xiàn)準(zhǔn)確的信息合成,將每一個服務(wù)區(qū)聯(lián)系在一起,因此,服務(wù)區(qū)域的信息化已成為熱點課題,以便不使服務(wù)區(qū)域成為信息孤島[1-3]。同時,從全國各地的信息建設(shè)看,總體發(fā)展特征和區(qū)域特征已逐步形成。因此,建設(shè)現(xiàn)代化的高速公路服務(wù)區(qū)必不可少[4]。結(jié)合現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù),運用軟件開發(fā),將目前的計算機技術(shù)運用到高速公路的服務(wù)區(qū)中,旨在提供更加方便的出行體驗。

    1 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)

    目前社會已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,服務(wù)區(qū)分布廣,需要建立全面的數(shù)據(jù)庫,加強各個服務(wù)區(qū)的聯(lián)系和數(shù)據(jù)庫共享。面對這個的大數(shù)據(jù)時代,原始的集中式數(shù)據(jù)庫不能滿足時代發(fā)展的要求,需要考慮新的方法進(jìn)行維護(hù)和治療,而分布式數(shù)據(jù)庫正在緩慢地提出和使用。與大多數(shù)現(xiàn)有的集中式數(shù)據(jù)庫相比,分布式數(shù)據(jù)庫在生產(chǎn)中具有更多功能:(1)分布式數(shù)據(jù)庫有很好的擴展性能。原始數(shù)據(jù)庫中從未提供過此功能。數(shù)據(jù)存儲過程具有更多顯著特征。(2)有許多成本的增加。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用階段,假設(shè)選擇了舊數(shù)據(jù)庫,則在容量擴展過程中會浪費大量金錢,從而導(dǎo)致成本的支出上升,但是收成的影響相對較小,但是分布式數(shù)據(jù)庫可以以較低的成本提供容量擴展操作,并具有更突出的功能。(3)分布式數(shù)據(jù)庫為用戶提供了更多功能。服務(wù)區(qū)可以使用諸如分布式數(shù)據(jù)庫之類的功能,這些功能使存儲,組織和分析大數(shù)據(jù)變得更加輕松快捷。

    對于大數(shù)據(jù),在存儲和整理數(shù)據(jù)方面使用較多的是分布式數(shù)據(jù)庫法。分布式數(shù)據(jù)庫法范圍廣,使用效率高,深受大家喜愛。分布式數(shù)據(jù)庫法為搜索操作提供了更好的功能,并且可以使用更多功能,例如,存在自助數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這種類型的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通常需要面對更大的客戶群,并且很有可能存在并發(fā)訪問。因此,分布式數(shù)據(jù)庫法內(nèi)的并發(fā)可以提供控制功能。根據(jù)對當(dāng)前情況的調(diào)查,了解了對于分布式數(shù)據(jù)庫,最多可以有200個人同時完成一次查詢信息的操作。當(dāng)搜索少于1億個數(shù)據(jù)時,分布式數(shù)據(jù)庫工具可以控制2 h內(nèi)的操作延遲。假設(shè)需要搜索約2億個數(shù)據(jù),則分布式數(shù)據(jù)庫可以縮短搜索時間,并控制在40 min內(nèi)。綜上所述,分布式數(shù)據(jù)庫在搜索過程中起著主導(dǎo)作用。

    分布式數(shù)據(jù)庫法在數(shù)據(jù)加載方面有較強的優(yōu)勢,這是其獨有的數(shù)據(jù)處理手段??紤]到當(dāng)前大數(shù)據(jù)的趨勢,更改數(shù)據(jù)加載操作的效果非常方便,因此,分布式數(shù)據(jù)庫方法可以在此領(lǐng)域更具有效性,這也是積極使用分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)的關(guān)鍵因素之一。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,分布式數(shù)據(jù)庫方法可以完成約30億個匯總數(shù)據(jù),并且可以將單個節(jié)點的負(fù)載速度保證在15 000 s以內(nèi)。每月統(tǒng)計數(shù)據(jù)每月可以超過300億個項目,并且單個節(jié)點在加載數(shù)據(jù)過程中的效率可以超過每秒55 000個項目,這也是取得良好效果的具體標(biāo)志。分布式數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)見圖1。

    圖1 多主節(jié)點雙向復(fù)制的分布式數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

    2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

    全面的服務(wù)區(qū)管理平臺需要分析來自每個服務(wù)區(qū)管理平臺的數(shù)據(jù)。建立服務(wù)區(qū)管理平臺需要有三個子系統(tǒng):大數(shù)據(jù)預(yù)覽平臺,大數(shù)據(jù)顯示平臺和運營數(shù)據(jù)分析平臺,因此服務(wù)區(qū)管理需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

    Python技術(shù)目前包括許多技術(shù),涵蓋基于Python技術(shù)的Scikit-learn和Tensorflow框架。大規(guī)模大數(shù)據(jù)的維護(hù)需要以分布式存儲和分布式計算為中心的大數(shù)據(jù)分析。作為一種彈性分布式計算技術(shù),Spark可以應(yīng)用于大數(shù)據(jù)操作。 Spark框架支持用戶在群集內(nèi)存中加載和存儲數(shù)據(jù)。這對于算法處理特別有用,因為分析操作可以重復(fù)很多次。Spark框架技術(shù)可以使用HDFS以分布式方式存儲大數(shù)據(jù),以完成集群中的分布式計算。Python和Spark的結(jié)合使您可以使用HDFS以分布式方式存儲大量數(shù)據(jù),甚至可以在群集(僅適用于Sparkstand,Hadoop YARN,Mesos)上運行分布式計算。

    作為一個大數(shù)據(jù)存儲和處理平臺,Hadoop提供了極大的靈活性,經(jīng)濟性,可伸縮性和可靠性。借助分布式文件系統(tǒng),Hadoop可以通過一臺服務(wù)器分發(fā)到數(shù)千臺服務(wù)器。mashup體系結(jié)構(gòu)的完整數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)執(zhí)行融合存儲以及統(tǒng)一查詢,其中結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)兩者存儲于MPP數(shù)據(jù)庫,而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則存儲于系統(tǒng)上的分布式文件中,因此符合多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)的存儲要求。在mashup體系結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)中MPP計算引擎負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)計算任務(wù),Hadoop計算引擎則負(fù)責(zé)非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的計算任務(wù)。大數(shù)據(jù)混搭存儲平臺的內(nèi)部結(jié)構(gòu)基于集成的Spark計算引擎MPP超大型集群融合Hadoop Hive。大數(shù)據(jù)處理子平臺提供了統(tǒng)一的計算模型,統(tǒng)一的訪問接口,統(tǒng)一的管理配置,針對上層應(yīng)用程序的統(tǒng)一安全保證以及與Spark的緊密集成。內(nèi)置MPP數(shù)據(jù)庫+Hadoop完整數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)。大數(shù)據(jù)存儲平臺架構(gòu)具體見圖2。

    圖2 平臺架構(gòu)

    混搭體系結(jié)構(gòu)中完整數(shù)據(jù)處理引擎的關(guān)鍵技術(shù)為應(yīng)用程序提供了統(tǒng)一的訪問方法和查詢語言,從而降低了平臺維護(hù)和開發(fā)的成本,提高了效益。通過視頻圖像技術(shù)可以檢測來往的運行車輛,這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)為服務(wù)區(qū)提供的信息基礎(chǔ),可以預(yù)測人流量,以及需要的車位和資源,這是服務(wù)區(qū)域內(nèi)載人車輛的調(diào)度和運行分析的重要指南,對服務(wù)區(qū)的信息化發(fā)展具有重要意義。

    經(jīng)過深度研究,提取具有一定特征的車輛,并對其進(jìn)行目標(biāo)檢測,將其特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。針對不同的車輛和車輛模型特性建立不同的數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)庫。同時,通過結(jié)合傳統(tǒng)特征和相關(guān)規(guī)則識別方法進(jìn)行設(shè)計。多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用基于深度研究的表達(dá)式特征進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)模擬,并與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計的特征相集成,形成具有較強判別力的目標(biāo)特征向量,從而實現(xiàn)對多特征的檢測和識別車輛全天候車輛。它專注于解決車輛檢測和識別問題,并且可以根據(jù)服務(wù)區(qū)的實際需求量身定制,以提高多種場景下的綜合檢測效率。

    3 軟件系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)

    信息化建設(shè)是軟硬件結(jié)合的過程,是整體性建設(shè),也是軟件系統(tǒng)開發(fā)是重要的組成部分。為此平臺開發(fā)軟件系統(tǒng)時遇到許多技術(shù)問題。描述了軟件技術(shù)體系結(jié)構(gòu)研究,采用集成ID身份驗證技術(shù),對移動支付進(jìn)行深入的研究,探討方便快捷的支付方式。

    3.1 軟件技術(shù)架構(gòu)研究

    軟件系統(tǒng)主要采用的開發(fā)技術(shù)是SSH框架技術(shù),包含Struts框架、Spring框架、Hibernate框架,見圖3。

    圖3 SSH框架技術(shù)

    3.2 統(tǒng)一身份認(rèn)證技術(shù)

    根據(jù)“單點登錄,無漫游”的概念,該平臺的原始子系統(tǒng)與由服務(wù)區(qū)域管理的第三方應(yīng)用程序系統(tǒng)集成在一起,并且借助帳戶驗證是安全可靠的。高控制界面和ID確定完成。一旦檢測到子系統(tǒng)角色信息共享,整個工作站就可以使用并無縫連接。集成身份認(rèn)證技術(shù)的最基本功能要求是對不同系統(tǒng)之間的用戶執(zhí)行集成管理,從而使系統(tǒng)易于使用,而無需用戶重復(fù)登錄系統(tǒng)。

    集成的ID身份驗證系統(tǒng)必須滿足功能要求:(1)操作員只需訪問集成身份驗證系統(tǒng)并執(zhí)行完整登錄,即可執(zhí)行所有滿足集成身份驗證系統(tǒng)身份驗證的操作。無需再次記住和操作其他用戶名和密碼。(2)管理員采用集中管理所有系統(tǒng),將吸引上的用戶進(jìn)行集中分配,設(shè)定用戶權(quán)限集中進(jìn)行管理。(3)在統(tǒng)一身份認(rèn)證系統(tǒng)下,業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)必須統(tǒng)一,然后當(dāng)有用戶信息發(fā)生變化的時候,要及時的進(jìn)行更新。統(tǒng)一身份認(rèn)證流程,見圖4。

    圖4 統(tǒng)一身份認(rèn)證流程

    3.3 對接移動支付研究

    移動支付在日常生活中起著越來越重要的作用。當(dāng)前,使用最廣泛的移動支付對接方式是微信支付和支付寶,用戶可以通過手機完成支付功能,很多商店和停車場都使用微信或者支付寶付款,簡單快捷,深受廣大市民的喜愛。

    微信支付的流程主要是商店收銀員發(fā)起支付請求,賣方的后端系統(tǒng)進(jìn)行掃描,支付請求傳到微信支付系統(tǒng),微信支付系統(tǒng)確認(rèn)支付機構(gòu)和用戶,微信支付用戶輸入密碼后,在微信客戶端進(jìn)行確認(rèn)支付,然后向微信支付系統(tǒng)發(fā)送支付授權(quán)。微信支付系統(tǒng)返回支付結(jié)果并發(fā)送支付信息。商店結(jié)帳柜臺查詢訂單以獲取訂單狀態(tài)。賣方后端系統(tǒng)讀取搜索訂單AIP并進(jìn)入微信支付操作。微信支付操作將支付狀態(tài)轉(zhuǎn)移到賣方后端系統(tǒng),該系統(tǒng)將支付結(jié)果返回到商店結(jié)帳柜臺。

    4 結(jié)語

    為了實現(xiàn)各服務(wù)區(qū)與總部之間的信息協(xié)調(diào)與通信,防止服務(wù)區(qū)成為孤島,立足于實踐,提供了智慧服務(wù)區(qū)的信息化建設(shè)思路。

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