傳統交通正加速向智慧交通升級成都交通就是其中的典范

2020-06-24 10:04:34來源：之家網站

背景：卡爾維諾在《看不見的城市》里寫到，“城市是一些交換的地點，但這些交換并不僅僅是貨物的交換，它們還是話語的交換，欲望的交換，記錄的交換”。事實上，城市資源運輸與交換這一KPI，主要由交通體系承擔。在新基建趨勢下，傳統交通正加速向智慧交通升級，成都交通就是其中的典范。

正文：

道路交通，就像城市的“大動脈”，影響著城市經濟的承載能力和資源的交換效率。據中國交通部數據顯示，交通擁堵帶來的損失占城市人口可支配收入的20%，“堵城”成為大城市發展需要打破的魔咒。

成都一度面臨類似的境遇：近年來隨著經濟高速發展，成都市GDP突破1.7萬億，晉身為中國新一線城市第一名，與此同時，成都市需要構建與其城市地位、經濟體量相匹配的智慧交通體系，為城市發展營造良好的環境。在智慧交通建設中，浪潮存儲為成都市交通大數據的高效存儲和處理提供了支撐和保障，將交通管控效率提升超500%、交通流量效率提升15%，在改善城市擁堵狀況的同時，提升了居民的出行體驗。

成都市推動智慧交通建設

成都尋找“治堵”良方

作為九大國家中心城市之一，成都市肩負著引領西南地區經濟發展的重任。據統計，2019年成都市GDP超1.7萬億，GDP增速7.8%，增速在九大國家中心城市中位居第一;在第一財經公布的《2020城市商業魅力排行榜》榜單里，成都市躍居新一線城市第一名。

在強大的經濟活力之下，成都市面臨人口、機動車迅猛增長帶來的巨大交通壓力。這主要體現為三個方面：其一，對于道路使用者來說，成都人口基數大、增幅高，目前常住人口突破2000萬，龐大人群的出行需求需要交通體系提供支撐和保障。以通勤為例，成都居民平均通勤距離9.1公里。居民平均通勤距離越大，意味著通勤成本越高，城市就需要更高效的交通系統支撐。其二，成都市機動車保有量超500萬輛，平均每4個人就有一輛車，交通管理的難度可想而知。其三，對于城市決策者來說，如何實時感知交通運行數據，為交通優化和道路規劃提供決策依據，是當前關注的焦點。這些因素的疊加，促使成都市將治理“城市病”提上了議事日程。

況且，如今的交通治理，早已不再是拓寬幾條馬路、增加幾個停車場能夠解決的問題。交通作為一個龐大的生態系統，可謂“牽一發動全身”，每個環節的改變可能帶來蝴蝶效應，給整個系統帶來巨大影響。

這種情況下，成都市一直在持續增長的交通需求與道路交通設施的現實局限之間尋找突破口，并逐漸鎖定了智慧交通這劑“藥方”。所謂智慧交通，是指基于超大規模IT基礎設施，利用云計算、大數據、人工智能、物聯網等新技術，促進交通運輸更安全、更便捷、更高效。在智慧交通的版圖里，包括無人駕駛、智能汽車這樣的終端企業，也包括提供高清、實時地圖的互聯網企業，以及最為重要的智慧交通“數據大腦”。

浪潮存儲支撐智慧交通

成都交管部門構建智慧交通的思路，走在了業界的前列。成都市構建的“交通大腦”，需要匯聚全市大交通“空、鐵、公、水”全量數據，動態監測全市“人、車、貨”流信息，多維分析交通“堵、擠、危、訴”事件。構筑這樣的大工程并非易事，尤其在前期需要“深淘灘、低作堰”，匯聚多類型、多平臺的數據，構建以統一數據云中心，支撐N個應用的基礎架構。

成都市智慧交通的后臺系統分為數據采集、數據管理、信息應用三個層次。其中數據采集層，主要匯集區縣、高速、樞紐站場等的數據，為各類應用提供數據基礎;數據中心管理層，主要為各類應用提供數據、電子地圖服務等支撐;信息應用層，主要包括面向交通管理的綜合集成管理平臺、面向決策支持的頂層系統、面向社會公眾的信息服務系統等等。

在成都市智慧交通建設中，海量數據源源不斷產生，并提出了實時分析的應用需求，存儲平臺的支撐能力變得格外重要。以成都市三環路為例，該環路全長51公里，銜接了所有進城、出城主干道，全路段擁有超過6000路攝像頭，源源不斷產生海量實時數據，同時智能交通管控應用還會帶來每天超1億文件寫入和10億次查詢。

浪潮存儲基于分布式存儲平臺AS13000，為成都市智慧交通構建了“極致容量、極致性能、極易管理”的存儲平臺。

其一，提供極致容量。浪潮存儲系統能夠支撐超6000路4Mb高清視頻流和每天1億張300-800KB交通卡口圖片存儲能力。成都市道路終端設備的分辨率不斷提升，由原來1080P提升到現在4K、8K，存儲空間也在成倍增加。以成都三環路為例，道路范圍內就有6000余個道路視頻設備，6000+路4Mb視頻碼流并發寫入;此外卡口每天會產生1億張圖片，90TB的視頻數據，10億的數據搜索，帶來的存儲需求在PB級別。浪潮分布式存儲平臺通過橫向擴展100多個節點，存儲空間達到數十PB，為成都智慧城市構建了海量存儲資源池。同時，浪潮存儲為成都智慧城市定制開發了海量文件刪除功能，周期性刪除批量數據，數據刪除時業務性能下降不超過30%，滿足大量視頻數據過期刪除需求的同時，也保障了集群業務性能。

浪潮存儲

其二，以極速性能，滿足每天上億圖片的違章識別等AI新應用需求。在智慧交通一體化交通管控系統中，不管是事前預防發展、過程中的智能管理，還是事后查找、回溯，都需要對視頻和圖片數據進行不斷的收集、挖掘和利用，這對存儲讀取的即時性提出很高要求。面對交通管控應用小文件多、查詢檢索頻繁等特點，浪潮存儲踢出“臨門一腳”：對于海量文件“目錄”，采用元數據檢索技術開辟“綠色通道”，滿足每天億級海量小文件的快速檢索需求;對于海量小文件“本尊”，則基于iTurbo智能引擎技術，通過數據的智能IO感知、智能組織和調度，將熱數據準確識別出來，并動態遷移到由高性能SSD組建的一級存儲中，從而將熱點數據訪問速率提升10倍。

其三，以極易管理，滿足數千~數萬硬盤的故障預測、容量預測、智能運維需求。傳統存儲方案，在系統運維、后續管理中缺少精細化管理策略，僅僅對主機運行做管控，忽略了存儲最小物理單元硬盤運維。而浪潮存儲提供了統一資源存儲管理平臺，對存儲系統進行集中管理、智能監測、和故障預測報警，其硬盤兩周時間預測準確率可以達到95%以上。這給成都交管部門帶來了智能化運維體驗——從以前被動的硬盤壞了以后進行搶救變成主動提前預測，有足夠時間窗口對壞盤提前進行數據重構，讓20PB的存儲“巨無霸”實現自動化、智能化運維。

從“蜀道難”變為“蓉行易”

成都市全面構建智慧交通體系后，在三個方面取得了明顯效果：一是對于交通決策者來說，成都市基于交通大數據實現了交通管理決策科學化;還有對于交通管理者來說，車輛管控效率提升了約500%，違章行為糾察中減少了約80%的人力，從而提升了交通管理控制與服務水平;最為重要的是，對于市民來說，交通流量效率提升了約15%，從而有效疏導交通、緩解城市交通壓力，出行舒適度和幸福感獲得了提升。

從整體效果看，成都市盡管機動車保有量名列前茅，但擁堵程度近年來反而得到一定程度的緩解。根據中國社科院發布的《2019年度全國百城交通擁堵指數排名》，機動車保有量全國第二的成都，在擁堵榜單里排名第30位，反觀機動車保有量第一的北京，仍高居擁堵榜單第二。這個結果，在一定程度上可以歸因于智慧交通建設的推進。

“浪潮存儲是最早參與成都智慧交通建設的廠商，今后我們會將成都經驗在其他城市復制下去，推動交通領域的新基建建設”，浪潮存儲產品線總經理李輝表示。截止目前，浪潮存儲已經為成都三環路、紅星路、成彭高速、鳳凰山高架橋、老川藏、成都地鐵7號線市政工程等十余條道路提供了支撐和保障。

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