交通管理数据中心解决方案
- 分类：交通管理
- 作者：
- 来源：
- 发布时间：2016-12-14
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交通管理数据中心解决方案
【概要描述】交通管理数据中心解决方案融合IT界云数据中心的建设思路与交通管理领域特有的应用特点，依托可弹性扩展的虚拟化资源池系统、PB级的云存储系统、敏捷灵活的网络系统、支持海量数据并行处理的大数据分析系统、智能分析系统（交通数据二次结构化）、安全容灾备份系统、统一整合的运维管理系统，打造弹性的、高效的、可扩展的、基于云平台架构的数据中心，实现海量数据的采集、融合、分析和应用，帮助公安交通管理部门提高信息化建
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方案简介
交通管理数据中心解决方案融合IT界云数据中心的建设思路与交通管理领域特有的应用特点，依托可弹性扩展的虚拟化资源池系统、PB级的云存储系统、敏捷灵活的网络系统、支持海量数据并行处理的大数据分析系统、智能分析系统（交通数据二次结构化）、安全容灾备份系统、统一整合的运维管理系统，打造弹性的、高效的、可扩展的、基于云平台架构的数据中心，实现海量数据的采集、融合、分析和应用，帮助公安交通管理部门提高信息化建设水平和交通管理和服务水平。
背景与挑战
在智慧交通建设中，数据中心是其中关键的一环。它作为整个智慧交通的大脑，承载着交通部门关键的业务和数据，实现信息的集中交换、处理、存储和管理，要求能够提供安全可靠且连续不间断的7X24小时服务。数据中心主要包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。然而交通部门传统的数据中心IT系统普遍存在系统利用率不均、整体利用率偏低，建设和扩容成本高、扩容部署周期长，存储扩容压力巨大、缺乏PB级存储扩展能力，数据爆炸式增长、关系型数据库难以支撑海量数据分析，数据结构不统一，分散运维、运维人力物力成本高等问题。
解决方案
公安交通管理数据中心作为智慧交通信息化系统的载体，主要包括计算、存储、网络、大数据分析、智能分析、灾备、安全等系统。
对于计算需求，采用服务器虚拟化应用，对于视频、图像数据采用云存储模式，对于数据库、虚拟机镜像文件等数据采用FC SAN共享存储。
对于网络需求，采用新一代数据中心网络参考架构模型，可选用“分区+分平面”或“分区+分层+分平面”的架构，支持虚拟机任意迁移，无阻塞、低延迟数据转发，多用户和大规模的网络需求
对于大数据分析和智能分析需求，采用大数据平台针对非结构化、半结构化以及结构化的过车视频、数据进行建模分析和交通数据采集，支持全文快速检索、以图搜图、智能研判、OD分析和统计分析等应用。
对于灾备需求，可基于存储复制、双机热备、异地容灾等方式，进行两地三中心、同城双中心或异地双中心的容灾建设，同时可选用NBU备份或CommVault备份方案实现数据备份。
对于安全需求，依据《信息系统等级保护安全设计技术要求》（GB/T 24856-2009），构建“一个中心支撑下的三重防御”的安全防护体系。
对于运维需求，将以往对视频设备、网络设备、服务器、中间件、数据库、业务应用和机房动力环境等分割管理的信息孤岛进行有效的整合和关联，实现数据中心全网资源的全面监控与集中统一管理。
方案亮点
（1）支持数据海量存储，可扩展
规范数据接口标准，整合汇聚并存储交通车辆、交通违法、交通事件、交通管制、勤务安排停车诱导、警车单兵、卡口电警、交通气象等海量交通相关数据，可根据需要动态扩容。
（2）进行资源高效整合，省成本
基于虚拟化、云计算技术，构建数据中心统一的计算资源池，为交通指挥调度、交通信息服务、缉查布控。交通综合管控等上层应用提供弹性的计算能力，提升资源利用率并降低整体建设和运维成本，节省机房空间，降低能耗。
（3）支持信息深入挖掘，深应用
结合HDH(Hikvsion Distribution Of Apache Hadoop)交通大数据平台，提供全文检索、以图搜图、道路渠化分析设计等多种智能研判手段，在提高执法效率的同时还可以优化警力资源部署。
（4）冗余安全设计，高可靠
系统通过虚拟化、集群、容灾、备份等设计，可有效保证系统的可靠性和可用性。
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