智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論第9章-閱讀頁
2025-01-14 01:49本頁面
【正文】 運(yùn)輸系統(tǒng)中的云計(jì)算 智 能 交 通 云 服 務(wù) 管 理分 布 式 W e b 應(yīng) 用 開 發(fā) 與 執(zhí) 行 環(huán) 境智 能 交 通 云 安 全 管 理應(yīng) 用 虛 擬 機(jī) 自動 部 署 技 術(shù)智 能 交 通 云 服 務(wù) 應(yīng) 用數(shù) 據(jù) 庫技 術(shù)應(yīng) 用 交互 技 術(shù)W e b 呈現(xiàn) 技 術(shù)沙 箱技 術(shù)高 線技 術(shù)應(yīng) 用監(jiān) 控S a a S 服 務(wù)交 通 云 數(shù) 據(jù) 采 集 分 析P a a S 服 務(wù)分 布 式 數(shù) 據(jù) 庫分 布 式 文 件 管 理并 行 計(jì) 算分 布式 協(xié)同 管理集群管理I a a S 服 務(wù)交 通 云 資 源 集成 管 理虛 擬 機(jī) 管 理 平 臺 C P U 、 內(nèi) 存 、 I / O 虛 擬 化 、網(wǎng) 絡(luò) 虛 擬 化資 源監(jiān) 控?cái)?shù) 據(jù) 中 心 技 術(shù)（ 節(jié) 能 、 監(jiān) 控 、 互 連 ）智能交通云系統(tǒng)的基本框架 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 云計(jì)算在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 智能運(yùn)輸云 系統(tǒng)的 SaaS層 由 共享服務(wù)構(gòu)件層 和 云應(yīng)用系統(tǒng)層 兩部分組成 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 云計(jì)算在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 云應(yīng)用系統(tǒng)層 則可分為： 基于云計(jì)算的 路網(wǎng)交通流信息采集分析 基于云計(jì)算的 交通信號控制 基于云計(jì)算的 交通誘導(dǎo)信息服務(wù) 基于云計(jì)算的 交通管理指揮調(diào)度 基于云計(jì)算的 智能車輛管控 SaaS平臺交 通 流 信 息采 集 分 析交 通 信 號 控制交 通 誘 導(dǎo)服 務(wù)交 通 指 揮調(diào) 度智 能 車 輛管 理. . .智 能 交 通 云 應(yīng)用 系 統(tǒng) 層W e b 服 務(wù)集 成 訪 問接 口統(tǒng) 一 用戶 管 理服 務(wù)P G I S服 務(wù)關(guān) 聯(lián) 查詢 服 務(wù)數(shù) 據(jù) 挖掘 服 務(wù). . .共 享 服 務(wù)構(gòu) 件 層統(tǒng) 一 消息 服 務(wù)安 全 服務(wù)智能運(yùn)輸云系統(tǒng)的 SaaS層架構(gòu) 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 第 9章 新技術(shù)在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 概述 云計(jì)算技術(shù)在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 大數(shù)據(jù)的定義 大數(shù)據(jù)定義 大數(shù)據(jù) （ Big Data） 本身是一個較為抽象的概念 ， 單從字面來看 ， 大數(shù)據(jù)表示 數(shù)據(jù)規(guī)模龐大 ， 但與以往的 “ 海量數(shù)據(jù) ” （ massive data） 、 “ 超大規(guī)模數(shù)據(jù) ” （ very large data） 等概念之間有何區(qū)別 。 大數(shù)據(jù)由 巨型數(shù)據(jù)集 組成 ， 這些數(shù)據(jù)集的大小常 超出 人類在 可接受時(shí)間 下的收集 、 使用 、 管理和處理能力 。 幾乎無法使用大多數(shù)的 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) 處理 ， 必須使用 “ 在數(shù)十 、 數(shù)百甚至數(shù)千臺服務(wù)器上同時(shí)平行運(yùn)行的軟件 。 多樣性 （ Variety） 大數(shù)據(jù)的 “ 大 ” 是指 復(fù)雜性 方面的大 ， 而不是體積大 。 真實(shí)性 （ Veracity） 要求數(shù)據(jù)具有 真實(shí)性 特征 ， 不能包含偽造數(shù)據(jù) 。 在 總數(shù)據(jù)量相同 的情況下 ， 與個別分析獨(dú)立的 小型數(shù)據(jù)集 （ data set） 相比 ， 將各個小型數(shù)據(jù)集合并后進(jìn)行分析可得出許多額外的信息和數(shù)據(jù)關(guān)系性 ， 可用來察覺商業(yè)趨勢 、 判定研究質(zhì)量 、 避免疾病擴(kuò)散 、 打擊犯罪或測定實(shí)時(shí)交通路況等；這樣的用途正是大型數(shù)據(jù)集盛行的原因 。 流體處理模式 是指對于所采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動態(tài)處理；批量處理模式 是儲存 — 處理的過程 。將 交通數(shù)據(jù) 信息視為 流體 ， 源源不斷的數(shù)據(jù)組成了 數(shù)據(jù)流 。 ix1x C PUmem o r y… … dat a st ream??基本交通數(shù)據(jù)流體模型 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)信息處理模式 批量模型框架 Google公司于 2023年提出 MapReduce編程模型是最具代表性的 批處理 模式 。 概念 “ Map（ 映射 ） ” 和“ Reduce（ 化簡 ） ” 及他們的主要思想 ， 都是從 函數(shù)式編程語言 借來的 ， 還有從 矢量編程語言 借來的特性 。 MapReduce執(zhí)行流程圖 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用 大數(shù)據(jù)為智能運(yùn)輸發(fā)展帶來新的 機(jī)遇 ： 大數(shù)據(jù)技術(shù)的 海量數(shù)據(jù)存儲 和 高效計(jì)算能力 ， 將實(shí)現(xiàn)交通管理系統(tǒng) 跨區(qū)域 、 跨部門 的 集成 和 組合 ； 將會更加有效地 配置 交通資源 ， 從而大大提高交通運(yùn)行效率 、 安全水平 和 服務(wù)能力 ； 交通大數(shù)據(jù)分析將為交通 管理 、 決策 、 規(guī)劃 和 運(yùn)營 、服務(wù) 以及 主動安全防范 帶來更加有效的支持； 基于交通大數(shù)據(jù)的 分析 能夠有效地為 公共安全 和 社會管理 提供新的理念 、 模式
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