大数据背景下智慧城市建设何去何从

时间:2019-03-05 09:57:28 来源:万达娱乐 作者:匿名


所谓智能城市就是利用信息和通信技术来感知,分析和整合城市运行核心系统的关键信息,以满足人民生活,环境保护,公共安全等各种需求的智能需求。城市服务,工业和商业活动。响应。其实质是利用先进的信息技术实现城市的智能化管理和运营,为城市人民创造更美好的生活,促进城市的和谐与可持续发展。

在大数据的背景下,智能城市的建设在哪里?

近年来,中国各地区和部门的智慧城市建设一直很激烈。在第一次建设智能城市的过程中,信息系统具有不同的标准,彼此不相容,被访问阻止,并且具有信息孤岛。制定一个大瓶颈。随着云计算,物联网,大数据,人工智能等各种新技术的快速发展,数据的集成和共享越来越受到重视。以数据融合和数据共享为手段,挖掘数据价值,开辟新品牌。城市大数据时代的智慧。

大数据是智能城市的智能引擎

大数据在智慧城市中发挥着越来越重要的作用。众所周知,由大量传感器组成的城市物联网不断收集各种类型的结构化和非结构化数据。各种行业的数据量,如监控视频数据,城市地理信息,交通数据,人口数据和环境监测数据,正在爆炸式增长。从政府决策和服务到人们的生活方式,大数据遍布整个智慧城市。然后去城市的产业布局和规划,直到城市的运营和管理方法,将“智能”在大数据的支持下,大数据成为智能城市的智能引擎。

ZNV智能城市信息共享平台

整体框架

在智能城市海量数据的背景下,ZNV中兴通讯推出了新的智能城市信息系统中间件核心设计理念的SCIM产品,为不同维度的客户提供量身定制的产品。图像和数据监管要求已纳入数据中心,以进行集中管理。通过小型v(大数据平台)的创新大数据分析和处理技术,对这些数据进行分析,挖掘和改进,并从各种海量数据中发展出来。多种服务,为多源信息采集,海量数据汇总,智能分析处理,大数据深度挖掘,城市情况报告,惠民信息等多元化服务,为新智能城市建设,创建城市管理社会服务新模式实现新智能城市的核心价值。小v大数据引擎

小型v大数据引擎是一个开源大数据平台,为智能城市提供水平可扩展,高性能的大数据管理平台。其主要功能包括提供快速查询和统计(OLAP)的各种数据。 ),实时模型比较,预测警告,定时离线分析,数据清理和整形。

系统亮点

1.系统能力的横向扩展。当智能城市物联网管理链接刚刚启动时,收集的数据量不是很大,但随着时间的推移,收集的各种数据将跟随时间累积,系统将在存储空间变得越来越慢,统计报告,数据检索,离线分析随着数据的增加。最后,物理网络运营商或系统管理员不能选择放弃系统来收集。有价值的数据,具有多种价值。小型V大数据引擎考虑了Hadoop-Spark大数据系统的所有功能,提供1 N水平扩展的性能和存储,即随着时间的推移,当一个小的V大数据引擎时,数据的累积无法满足性能和存储要求可以通过增加数据节点的数量线性增加。

2.分散式软件系统,分散化是为了使系统稳定。每个节点都是一个完整的大数据系统,多个节点相互连接,形成一个性能更高的大数据集群。当大数据集群中的节点发生故障时,它不会影响整个集群的稳定性。

3,数据安全,收集的数据一旦进入大数据系统就很难丢失。根据数据块备份将数据分布在不同的数据节点中,并且一个节点的故障不会影响整个系统。恢复此节点后,还将修复此节点的数据。

4.适用于海量数据的处理和分析。该系统专为海量数据处理而设计。小型V大数据引擎可以对海量数据,数据搜索二阶响应,实时模型比较,预测和警告,时序进行高速统计分析。离线分析,数据清理和整形功能可实现数据转换。

5,灵活使用,小V大数据引擎提供统一方便的SDK,方便基本到多个系统。根据用户和物联网系统运营商的需求,在收集数据的基础上,进行离线分析和机器学习,不断优化物联网的整个物联网,给出各种优化建议,减少使用整个系统的成本。真正高效,节能,安全,无忧,省钱。八个应用程序,以帮助城市变得更聪明

1.城市公共安全:

随着智能手机和计算机网络的普及,犯罪嫌疑活动将通过收集的大量信息,模糊信息,案件信息,酒店行业信息,航班信息,车辆信息,产生大量在线信息等,分析和挖掘,找出案件的财产与罪犯的属性之间的关联规则,然后找出犯罪的法律和特征。对预防,打击犯罪,确保城市公共安全具有重要的理论和实践意义。

2.智能交通:

通过在道路上预埋或预先设置物联网传感器,实时收集交通量和客流信息,结合各种道路监控设施和交警指挥控制系统数据,识别道路交通容量,可以用作预测未来交通流量的基础。对采样数据的类比分析产生隐藏在数据中的趋势,预测道路车辆交通的发展,并根据预测的结论管理交通。同时,大数据挖掘技术可用于研究与交通潜在关系的各种物体的数据,识别影响道路运行的这些因素,并计算各因素的影响程度。最终目标是使用这些高价值信息。 ,准确引导交通,服务城市。

3.智慧城市管理:

通过挖掘城市管理部分数据(涉及公共设施,道路交通,城市环境,园林绿化,住房用地,其他设施等),城市管理事件数据(涉及城市面貌环境,宣传广告,施工管理),紧急事件,街道订单类,扩展事件类等,历史业务数据(历史案例数据,历史统计,历史评估数据等),专业管理数据(涉及户外广告数据,前三包数据,各类综合数据) ,如执法车辆数据,现场管理数据,企业法人数据,视频探测数据,市政公用事业数据,风险源数据等,将信息与空间地理坐标相关联,及时发现和有效处理城市管理。问题为智慧城市管理的深层应用提供了必要的前提条件。

4.紧急指挥

通过对大量,多源,异构应急数据的实时采集和集成,对在线多源应急信息进行提取,过滤,标准化,存储,智能分析和情景判断;基于网络技术的智能应急感知,异常检测和预警应急资源的实时定位和应急需求的智能探索为情景恢复和应急需求决策提供了坚实的数据基础。5.电子政务:

在电子政务中,政府部门开放政务,政府网上项目的实施,公众对政府行为监管的要求,市领导对城市发展的理解,经济发展,人口分布,交通条件等,需要在市政府。在各部门的数据库中挖掘有用和潜在的知识,以支持领导决策并满足群众的需求。

6.智能和环保

借助大数据采集技术,可以收集大量有关各种环境质量指标(PM2.5,水质,噪声等)的信息,并传输到中央数据库进行数据分析,直接指导配方下一个环境管理计划。并实时监控环境治理效果,动态更新治理方案。

7.智能能源

通过物联网系统收集城市水,电,气和暖资源的数据,并利用大数据挖掘技术发现它们之间的关系,例如,通过时间段分配能源供应或改善之间的供电不同功率峰值的建筑物。能源利用效率实现节能减排。

8.智能医疗

基于大数据的新医学时代将对以证据为基础的医学和注重症状的传统医学产生强烈影响甚至颠覆。由于新技术的支持,大规模获取个人医疗数据使医疗服务更加关注个人,治疗,检查和健康管理将更有针对性,医疗服务模式和质量将飞跃。