超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)城軌云及共享數(shù)據(jù)平臺(tái)分析

李美 邱燁 劉德坤 蔣慶 付港

摘要 針對(duì)當(dāng)前軌道交通行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)共享能力不足等問(wèn)題，文章設(shè)計(jì)了面向超大網(wǎng)線標(biāo)準(zhǔn)的城軌云，以大數(shù)據(jù)平臺(tái)為城軌云數(shù)據(jù)嵌入模式，通過(guò)與不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)接，在實(shí)現(xiàn)“一云承載”功能的基礎(chǔ)上，對(duì)其智能輔助決策、區(qū)域協(xié)同的線網(wǎng)運(yùn)輸銜接等關(guān)鍵功能展開(kāi)分析。最后對(duì)其共享數(shù)據(jù)平臺(tái)基本架構(gòu)展開(kāi)分析，并總結(jié)了該次研究的創(chuàng)新性，希望為相關(guān)地區(qū)城軌云建設(shè)提供支持。

關(guān)鍵詞 超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)；城軌云；共享數(shù)據(jù)平臺(tái)

中圖分類號(hào) U29-39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 2096-8949（2024）08-0009-03

0 引言

現(xiàn)階段城市輕軌建設(shè)已經(jīng)成為緩解城市交通壓力的重要組成部分，而為進(jìn)一步提升輕軌項(xiàng)目綜合管控能力，越來(lái)越多學(xué)者開(kāi)始認(rèn)識(shí)到云計(jì)算技術(shù)的先進(jìn)性，希望借助大數(shù)據(jù)與云平臺(tái)系統(tǒng)構(gòu)建新型管理架構(gòu)。在這一技術(shù)背景下，超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)因?yàn)榫哂行畔①Y源高度統(tǒng)一的優(yōu)勢(shì)，可滿足線路、車站業(yè)務(wù)、承載線網(wǎng)等諸多信息資源共享的需求，成為未來(lái)城軌云系統(tǒng)建設(shè)的新方向，值得關(guān)注。

1 基于超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的城規(guī)云設(shè)計(jì)方案

1.1 關(guān)鍵技術(shù)選擇

研究中所選擇的關(guān)鍵技術(shù)，是在云腦平臺(tái)基礎(chǔ)上形成的大數(shù)據(jù)技術(shù)，可提供面向數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理等多元化服務(wù)。其關(guān)鍵點(diǎn)包括：

（1）在安全數(shù)據(jù)集成中采用Streamsets技術(shù)，作為一種強(qiáng)效的數(shù)據(jù)采集工具，可支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理要求。

（2）在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)中采用了面向大數(shù)據(jù)的Neo4j原生圖數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)具有完整的Java引擎，可具有成熟健壯的數(shù)據(jù)庫(kù)的所有特性，并且可以將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Beam分布式等多元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

（3）大數(shù)據(jù)計(jì)算中采用分布式批量算法，通過(guò)MapReduce框架完成分布式數(shù)據(jù)處理，支持創(chuàng)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯。

1.2 城軌云系統(tǒng)框架

在該次面向超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的城軌云設(shè)計(jì)中，云數(shù)據(jù)融合平臺(tái)通過(guò)搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺(tái)與業(yè)務(wù)中臺(tái)可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的共享，并且與常規(guī)城軌云系統(tǒng)架構(gòu)相比，該次系統(tǒng)設(shè)計(jì)通過(guò)存儲(chǔ)資源池完成核心數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)的集中存儲(chǔ)，并且在執(zhí)行階段也可根據(jù)城軌云不同類型數(shù)據(jù)制定對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)方案。例如，針對(duì)ISCS以及ATS等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，考慮此類數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度會(huì)直接影響行車安全，因此在該系統(tǒng)中采用SAN集中存儲(chǔ)模式；而對(duì)于其他通用的云服務(wù)數(shù)據(jù)，在綜合考慮云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用場(chǎng)景的情況下，決定采用分布式存儲(chǔ)模式。

為滿足上述數(shù)據(jù)正常使用要求，該文在城軌云系統(tǒng)設(shè)計(jì)中通過(guò)大數(shù)據(jù)服務(wù)器提供平臺(tái)功能支持，并在邏輯功能上嵌入功能分層，確保整個(gè)系統(tǒng)在建成后可滿足虛擬數(shù)據(jù)中心日常數(shù)據(jù)處理的要求[1]。最后，該文所介紹的超大網(wǎng)線標(biāo)準(zhǔn)城軌云平臺(tái)也可支持基礎(chǔ)設(shè)施即時(shí)服務(wù)的要求，可面向系統(tǒng)運(yùn)行提供關(guān)于數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)安全的功能；通過(guò)平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）組件整合系統(tǒng)共享效果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化處理，為整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)的智能應(yīng)用服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

該文提出的超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)城軌云的系統(tǒng)架構(gòu)資料如表1所示。

在表1所介紹的超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)城軌云的系統(tǒng)架構(gòu)中，系統(tǒng)可實(shí)時(shí)記錄整個(gè)城軌云數(shù)據(jù)資料，并在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化處理等。同時(shí)，系統(tǒng)針對(duì)不同層級(jí)建立的高級(jí)應(yīng)用模式可直接訪問(wèn)不同數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，并通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)緩存與數(shù)據(jù)治理等方法充實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容，為整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行提供良好的數(shù)據(jù)支撐。

1.3 超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)城軌云實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)

1.3.1 數(shù)據(jù)治理操作方案

（1）數(shù)據(jù)治理方案：

1）數(shù)據(jù)治理操作要點(diǎn)。該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)助力中將引入遺傳算法理念，其關(guān)鍵技術(shù)方案包括：①通過(guò)設(shè)定不同數(shù)據(jù)的編碼，將城軌云的空間參數(shù)改造成單一編碼形式，每個(gè)編碼分別對(duì)應(yīng)相應(yīng)的空間個(gè)體，在經(jīng)過(guò)健全性與非冗余性編碼處理后，可通過(guò)候選解為遺傳處理的染色體，其中所有非冗余性數(shù)據(jù)均與對(duì)應(yīng)的候選解以及染色體數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)[2]。②生成種群。利用遺傳編碼組成若干基因種群，并且在初始種群中可隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)體，每個(gè)種群中都包含了若干個(gè)可能解，其生成策略包括：a.可根據(jù)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)掌握最優(yōu)解的空間位置，并在空間數(shù)據(jù)中確定初始種群資料。b.通過(guò)隨機(jī)生成的若干最優(yōu)個(gè)體做迭代，隨著迭代次數(shù)的增加，使種群數(shù)量滿足規(guī)定，最終形成初始種群。

2）遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程。在該次數(shù)據(jù)治理中，遺傳算法的運(yùn)算步驟如下。

步驟1：數(shù)據(jù)處理初始化。在遺傳算法中設(shè)定進(jìn)化代數(shù)計(jì)算方式，假設(shè)初始計(jì)數(shù)t=0，則最大進(jìn)化代數(shù)T[0，1]，此時(shí)可生成M個(gè)初始個(gè)體，形成初始種群，此時(shí)初始群體P的表達(dá)方式為P（0）。

步驟2：采用個(gè)體評(píng)價(jià)方法，分別計(jì)算個(gè)體在群體P（0）的適應(yīng)度情況。

步驟3：運(yùn)算前先選擇算子，其目的是將優(yōu)化后的個(gè)體遺傳到下一代中。

步驟4：通過(guò)交叉運(yùn)算方法，將最終計(jì)算得出的交叉算子運(yùn)用在群體上即可。

步驟5：終止計(jì)算條件，當(dāng)遺傳算法處理結(jié)果顯示t=T時(shí)，則證明得到的數(shù)據(jù)具有最大適應(yīng)度，即可將其作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算。

（2） ?數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。在該次數(shù)據(jù)治理架構(gòu)中，應(yīng)確保城軌云平臺(tái)可滿足不同來(lái)源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、應(yīng)用、管理的要求，并且可滿足生命周期內(nèi)各類主數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)處理要求，最終以數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖的方式完成整個(gè)數(shù)據(jù)治理過(guò)程。上述數(shù)據(jù)治理目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵操作方案包括：

1）經(jīng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，為城軌云的主數(shù)據(jù)提供唯一的ID標(biāo)識(shí)，并且該標(biāo)識(shí)可在整個(gè)超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)城軌云中實(shí)現(xiàn)，該平臺(tái)在建立主數(shù)據(jù)ID與各功能模塊的ID映射表后，即可在平臺(tái)上存儲(chǔ)關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)[3]。

2）在數(shù)據(jù)治理中可通過(guò)統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的對(duì)象及其屬性表的關(guān)聯(lián)，形成數(shù)據(jù)字典。該字典可記錄城軌云的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)，以城軌云的智能視頻技術(shù)為例，在數(shù)據(jù)字典中可通過(guò)動(dòng)態(tài)視頻目標(biāo)識(shí)別、動(dòng)態(tài)視頻目標(biāo)定位等關(guān)鍵資料，并通過(guò)不同目的完成追蹤與定位[4]。

1.3.2 數(shù)據(jù)服務(wù)模式

在數(shù)據(jù)服務(wù)模式選擇上，應(yīng)重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)處理的通用性、安全性等要求，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的標(biāo)準(zhǔn)接口，即可通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法等模式降低數(shù)據(jù)處理難度。

根據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)模式的成功經(jīng)驗(yàn)可知，在超大網(wǎng)線標(biāo)準(zhǔn)城軌云數(shù)據(jù)處理中可引入深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)模型，該模型在數(shù)據(jù)處理中可通過(guò)實(shí)時(shí)流處理組件（如Redis等）即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理。該次系統(tǒng)設(shè)計(jì)中采用了不同數(shù)據(jù)服務(wù)模式，主要包括：

（1）歷史數(shù)據(jù)共享服務(wù)模式。在該次城軌云數(shù)據(jù)處理中，將通過(guò)大數(shù)據(jù)采集城市軌道交通子功能模塊運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)服務(wù)目錄選擇相應(yīng)的應(yīng)用程序編程接口網(wǎng)關(guān)查詢數(shù)據(jù)[5]。在該次數(shù)據(jù)處理中為避免在應(yīng)用程序編程接口服務(wù)中出現(xiàn)二次開(kāi)放等問(wèn)題，研究中將通過(guò)動(dòng)態(tài)接口網(wǎng)關(guān)技術(shù)，在支持應(yīng)用程序編程接口信息編輯的同時(shí)，可通過(guò)靈活查詢的方式增設(shè)相應(yīng)的查詢場(chǎng)所，并提供結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)句服務(wù)。

（2）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享是超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)陳桂云的重要組成部分，該次系統(tǒng)設(shè)置上為確保能夠適應(yīng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推動(dòng)的要求，將通過(guò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流任務(wù)發(fā)送操控指令，并且為提升數(shù)據(jù)處理效率，將采用Flink框架和分布式處理引擎，使信號(hào)處理效率達(dá)到秒級(jí)演示，以滿足城市軌道車輛運(yùn)行監(jiān)控要求[6]。

2 面向超大線網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

2.1 共享數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)模式

在該數(shù)據(jù)共享平臺(tái)建設(shè)中將通過(guò)對(duì)比應(yīng)用驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向的分散建設(shè)模式，因此在共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中將通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)一驅(qū)動(dòng)方式完成關(guān)鍵數(shù)據(jù)交互，并形成與之相適應(yīng)的數(shù)字化驅(qū)動(dòng)底座，整個(gè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)可提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成、完整數(shù)據(jù)服務(wù)與共享的要求，其整體架構(gòu)如表2所示。

2.2 共享數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)策略

該文在共享數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)中，結(jié)合線網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)容與來(lái)源等提出了一種混合實(shí)現(xiàn)策略，其關(guān)鍵點(diǎn)包括：

（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在該次數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案中將結(jié)合不同業(yè)務(wù)主題構(gòu)建Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并配合在線數(shù)據(jù)分析等方式，將處理后的共享數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)上[7]。在數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)中，可通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群來(lái)滿足不同共享業(yè)務(wù)下的數(shù)據(jù)處理要求，該技術(shù)的主要特征就是可以針對(duì)每個(gè)SMP節(jié)點(diǎn)運(yùn)行對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)，在關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息采集中可通過(guò)不同節(jié)點(diǎn)之間的信息交互功能完成共享數(shù)據(jù)分配，因此具有更高的數(shù)據(jù)處理效率[8]。

（2）半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支持方案。針對(duì)共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中的文本、日志類數(shù)據(jù)，為滿足其實(shí)時(shí)分析的要求，應(yīng)將其解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并配合NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)在資訊采集后，即可根據(jù)其業(yè)務(wù)類型做現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理。此時(shí)為保證數(shù)據(jù)處理效率，可采用數(shù)據(jù)追溯技術(shù)，其關(guān)鍵點(diǎn)包括：①數(shù)據(jù)來(lái)源追溯，即對(duì)數(shù)據(jù)的來(lái)源做跟蹤、分析，判定數(shù)據(jù)資源的真實(shí)性與可信度，或者通過(guò)整合各類數(shù)據(jù)的采集時(shí)間與地點(diǎn)，也可通過(guò)大數(shù)據(jù)的方式，按照數(shù)據(jù)采集方式與采集人員等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)劃分。②數(shù)據(jù)傳輸追溯方案。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程做跟蹤分析，評(píng)價(jià)各類數(shù)據(jù)的完整性與可信度，常見(jiàn)的追溯方式包括檢查數(shù)據(jù)傳輸?shù)攸c(diǎn)、時(shí)間或者傳輸方式等，可對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩缘汝P(guān)鍵指標(biāo)做出有效評(píng)價(jià)。③數(shù)據(jù)處理追溯。以判定數(shù)據(jù)真實(shí)性、可信度等為評(píng)價(jià)目的，需要查閱的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)處理流程、方法以及數(shù)據(jù)處理人員等[9]。

2.3 共享數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全性評(píng)估

為實(shí)現(xiàn)共享數(shù)據(jù)安全處理的要求，在該次平臺(tái)設(shè)計(jì)中將通過(guò)面向全生命周期的安全防護(hù)模式達(dá)到徹底消除潛在危險(xiǎn)的目標(biāo)，其安全處理內(nèi)容包括：評(píng)估防護(hù)對(duì)象安全性、評(píng)價(jià)安全角色、分析安全威脅、制定生命安全周期等，在確定城軌云安全防護(hù)節(jié)點(diǎn)以及中心云平臺(tái)功能的基礎(chǔ)上，將其作為安全評(píng)價(jià)防范的關(guān)鍵。

同時(shí)為確保整個(gè)數(shù)據(jù)安全性評(píng)價(jià)過(guò)程均具有可控性，在安全性評(píng)估階段將通過(guò)數(shù)據(jù)安全標(biāo)記等方法，實(shí)現(xiàn)城軌云邊界模糊化處理，并利用安全標(biāo)記強(qiáng)防設(shè)計(jì)方法，將共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中的安全生產(chǎn)網(wǎng)、內(nèi)部管理網(wǎng)、外部服務(wù)網(wǎng)及運(yùn)維管理網(wǎng)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合在一起，避免因?yàn)榉钦?shù)據(jù)傳播而引發(fā)安全性問(wèn)題[10]。

3 創(chuàng)新性評(píng)價(jià)

該文的創(chuàng)新性是提出了適應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化、自主化的城軌云系統(tǒng)架構(gòu)，該系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了一云承載，并且在系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理等方面充分發(fā)揮遺傳算法等科學(xué)手段優(yōu)勢(shì)，該系統(tǒng)采取的數(shù)據(jù)治理操作方案在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理中發(fā)揮著重要作用。并且實(shí)踐結(jié)果顯示，該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)精度等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。該文將引入損失模型計(jì)算系統(tǒng)處理效果，其計(jì)算方法如公式（1）所示。

（1）

式中，minJ（θ）——數(shù)據(jù)損失函數(shù)，該數(shù)值越大，證明數(shù)據(jù)誤差越高；n——研究對(duì)象總例數(shù)；w——神經(jīng)元中的層數(shù)；i——數(shù)據(jù)修正值；t——數(shù)據(jù)處理時(shí)間參數(shù)。如表3所示：

根據(jù)表1所記錄的數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)的minJ（θ）均小于等于0.020，提示數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度較高。

在共享數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中，該次研究不僅考慮各類數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題，同時(shí)，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中可將數(shù)據(jù)共享安全處理集中在安全威脅、生命周期等幾方面，并配合數(shù)據(jù)傳輸追溯方案等一系列安全措施，配合共享數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)策略可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)支持要求，可滿足復(fù)雜條件下的數(shù)據(jù)共享要求。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)超大線標(biāo)準(zhǔn)城軌云及其共享數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)可顯著強(qiáng)化系統(tǒng)功能，達(dá)到實(shí)現(xiàn)云業(yè)務(wù)連續(xù)性的目標(biāo)。該文所開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)在數(shù)據(jù)處理精度、安全性上均具有一定優(yōu)勢(shì)，滿足城軌云的功能集約化要求，對(duì)于整個(gè)城軌云系統(tǒng)功能攻關(guān)、強(qiáng)化系統(tǒng)功能的意義重大，值得推廣。

參考文獻(xiàn)

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