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论大数据与物联网以及智慧城市
论大数据与物联网以及智慧城市
三者之间的关系
大数据是信息化社会无形的生产资料,其概念被社会各界不断演绎出多种版本,但关于大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系,很多人不甚明了。
对此,记者采访了同方物联网产业应用本部技术总监赵英,她对此做出了详细的解读。
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:
大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。
物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。
物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。
中国已步入大数据时代
有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。
专做政府数据管理的同方对此的看法是:
中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。
现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。
美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度,多部委还联合发布了鼓励措施。
我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。
所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。
邬贺铨院士也曾表示:
“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。
”
大数据的关键在于分享。
我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。
关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。
比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。
同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展都是有力的支持。
物联网技术推进大数据发展
物联网对大数据的意义方面,赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。
去年北京7.21暴雨之后,政府采取了很多解决措施,很重要的一个体现是,北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。
同方参与了门头沟的项目,帮助门头沟提升预警能力。
同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。
比如对水位的监测,在有些重点立交桥下安装水位计,水位到一定程度会发生预警,相关部门就可以据此采取一些措施,这就是物联网技术的应用。
物联网技术跟大数据什么关系?
当水位计的点增多后,就会收集到更多的数据,这样更便于发现一些规律并发出预警,这是采用大数据的技术手段自然而然就能做的事情。
在点位数少的情况下,数据量不够大,只能解决一部分问题。
所以说,正因为有了物联网,大数据布的点越来越多,自然而然就要会去分析实时数据。
数据的挖掘,原本是对于历史数据的挖掘,现在对于实时数据的挖掘也是一种趋势,说明物联网的技术在推进着大数据相关技术的发展。
大数据支撑智慧城市的发展
城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的,但这些数据散乱在政府的各个部门中,同方的职责是收集各部门有关城市运行体征的数据,帮助城市管理者进行数据汇总、分析,最终对城市体征的量化形态即各类数据进行管理,供政府管理者使用。
政府部门做的每一个决策都需要长期的调研,调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。
政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。
但数据本身没有任何意义,只有经过一定的系统分析之后,才能发挥数据的价值。
智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据,同时,智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。
大数据的表面是一系列静态的数据堆砌,但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。
政府部门本身没有去做这样的事,这就需要企业对其进行支撑,同方看到了大数据对城市运行的重要意义,选择政府作为突破口,是形势发展的要求,也是同方大数据的独特之处。
值得说明的是,同方大数据不参与政府决策,只是为政府决策提供数据支持。
用数据的直观形式展现业务之间的关系,用数据表现城市发展变化和趋势,分析总结出城市存在的问题,为政府部门的决策提供辅助。
城市运行体征的管理也需要大数据的推动。
大数据在反映城市运行体征的时候,并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程,单纯从数据的角度出发,通过计算机软件分析之后,数据就能得出一些规律,不关乎业务,不关乎结果,但能完全反映出数据之间的关联性。
从大数据的角度出发,驱动城市运行体征发展,是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式,这样的好处是运作的量化和规范化。
对于大数据、物联网与智慧城市的发展,中国信息技术权威专家——国务院物联网领导小组组长、中国工程院邬贺铨院士曾有一个很深奥的表述:
从物联网到大数据再到智慧城市,是“格物致知”的过程,通过分析决策达到“知行合一”。
智慧城市惠及每个人
大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。
最普遍的例子就是天气预报,以前的天气预报只会预测一下天气,但现今的天气预报会告诉公众更多的信息,如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等,甚至是否有利于运动,对发型及妆容的影响都有说明。
这是能让普通百姓切身体会的智慧生活,未来,教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。
教育方面,我们可以看看美国的做法,美国每个大学都会将升学率、就业率、毕业生的年薪水平等如实展示,这对学生选择学校专业等是很有利的数据支持。
交通方面,怎样畅通城市交通,怎样寻找停车位,选择哪种交通方式更便利安全等,都是智慧城市的未来状态。
当提到智慧城市的未来发展时,赵英表示:
智慧城市来源于智慧决策,智慧决策来源于人的智慧。
当每个人都很智慧的时候,一个城市也会变得智慧起来。
智慧城市:
“智慧”来自大数据
在商业社会中,"从数据中得到价值"一直都不是什么新鲜的东西,但是当大数据时代到来,经济的新增量逐渐显露出来。
尽管数据挖掘从"啤酒与尿布"开始做了几十年,但是"大数据"与我们通常所说的"数据"还是显著地不同。
尤其是当下以物联网、云计算等新一代信息技术为基础的智慧城市建设,"大数据"俨然成为了其中一道亮丽的风景。
那么,智慧城市建设中的大数据是如何大显神通?
《IT经理世界》对其进行了详细报道,国脉物联网节选如下。
大数据=钱?
"大数据"的经典定义是可以归纳为4个V:
海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。
大数据首先要考虑的应该是"大"--海量的数据规模。
日立数据系统公司(HDS)副总裁兼CTOHubertYoshida表示,数据量的"大"是相对而言的概念,对于像SAP的HANA那样的"内存数据库"来说,能把2TB的数据用好就是胜利;而对于像谷歌这样的搜索引擎,EB(1024×1024TB)的数据量才能称得上是大数据。
然而,海量数据的危机并不单纯是数据量的爆炸性增长,它还牵涉到数据类型的改变。
原来的数据都可以用二维表结构存储在数据库中,如常用的Excel软件所处理的数据,称之为结构化数据。
但是现在更多互联网多媒体应用的出现,使诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。
有统计显示,全世界结构化数据年增长率大概是32%,而非结构化数据则是63%。
2012年,非结构化数据占有比例已经达到互联网整个数据量的75%以上。
而产生智慧的大数据,往往是这些非结构化数据。
大数据带来的挑战还在于它的实时处理。
在数据仓库诞生的第一天,一直就有一个话题--要把大查询分解成小任务,这些小任务由一台台的机器来完成。
"我们的要求在于,上亿条数据的分析能够在5秒钟内完成。
"中国民族证券信息技术部总经理颜阳表示。
因为过往关联性数据库产品处理大量数据时的运算速度都不快,Hadoop等加速数据查询的分布式开源数据库从边缘走向主流;另外,数据存储的厂商也不再拘泥于用传统硬盘来存储数据,而尝试使用快速闪存。
对数据进行挖掘分析正在颠覆每一种类型的企业。
位于纽约长岛的文艺复兴科技公司(RenaissanceTechnologies)所管理的对冲基金,目前管理着150亿美元的资产。
这家公司或许是20年来业绩最佳的对冲基金,而领导这家公司的是两名来自IBM人工智能实验室的科学家,他们开发了许多数学模型用来进行分析和交易,这些模型都是建立在海量数据基础上的,具有可靠性并可进行实际预测,而最后的结果往往与他们预想的一样。
、
大数据与智慧城市
"电子眼"的后端智慧
大数据对于视频监控行业不是个新鲜话题。
海康威视副总裁兼CTO蒋海青介绍,大数据技术已经在一些地方政府主导的"智慧城市"项目中有了实施,"平安城市"视频监控应用是项目的重要组成部分。
"而且现在视频监控所采集的视频质量也从标清进步到了高清的时代,因此大家可以想象一个大型'平安城市'项目所产生的数据信息量有多大?
而视频监控所产生的数据无论在规模还是结构上,都符合大数据的定义。
"蒋海青表示。
"平安城市"视频监控采集到的海量数据也和其他种类的大数据一样,只有进行智能、高效处理才更具价值。
蒋海青指出:
"传统的视频监控通常都需要人工监控,可人一般对视频只有20分钟的有效监控,之后注意力和关注点就下降了。
"相比之下,智能化的监控技术不但不会像人一样产生疲劳,能够不间断地运行,而且它"还能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息,将视频监控的应用范围从过去和目前以事后查看为主,慢慢转变为事前预警,这就可以为公安、交通等各行各业提供更为有效的业务信息支持。
"
上述两个特点决定了"平安城市"视频监控应用需要大数据技术的支撑。
"我们也曾经想过用原有的关系型数据库来承载相关的数据和应用,但是关系型数据库已经没有办法支持海量的、非结构化或半结构化的数据。
"蒋海青称。
海康威视认为应用端需要的采集点很多、视频通道非常大,因此"处理平台不能是全集中式也不可能是全分布式,而应该是两者的结合",而Hadoop的灵活性对此非常适用;海康威视要在Hadoop的数据管理和组织层上加入用于视频数据的图像处理、分析、分类技术,基于语义的分布式视频搜索技术来对它们进行挖掘,英特尔的开放平台也提供了充足的创新空间。
这一方案目前已经在海康威视参与部署的某些城市的智能交通监控领域得到了应用,它可以掌控城市交通摄像头覆盖区域中任一车辆的行驶状态、运行轨迹,分析出其是否违章行为或有潜在犯罪可能性,而且还能对海量交通信息进行比对、分析和预测,实现车辆布控、拥堵状态服务、出行最优路径规划、交通管理服务等功能。
3G上网"明白账"
用微信联系上一群好友,然后在手机上找到一家附近的特色餐厅,大家纷纷开着导航过去,上菜前低头看微博,菜上了不吃先拍照分享,这就是一部分当代都市人的真实生活写照。
在智能手机走进千家万户,3G网络普及,流量飞速增长的今天,对于流量、上网记录的投诉也同时以不可控制的速度递增,甚至运营商也曾被消费者以"欺诈"等名义起诉,类似于"您的智能手机可能进行了系统或软件的更新"等含糊的解答再也应对不了消费者的质疑。
为客户提供上网记录查询并非我们想象的这么简单。
这个查询系统需要提供海量级的数据应用。
今年上半年,我国移动互联网用户已达3.88亿,同期国内某电信运营商月移动上网记录也增至上万亿条之多,而且每半年时间其上网记录数量都会成倍递增。
特别是移动上网记录拥有高容量、数据类型多样化、持续不断增长刷新以及能够从中挖掘出有价值的信息这四个基本特征,算是典型的"大数据",传统的关系数据库根本无法应对上网记录的存储、管理和处理重任。
有运营商已进行过测试:
当传统关系型数据库承载百亿条数据的时候,就已开始有心无力,一个查询请求有可能几个小时都不能返回结果。
所以,针对大数据的一系列管理和处理技术也就成为了运营商构建高效透明查询系统,树立诚信服务的关键技术。
国内某3G服务的运营商近期就采用一套基于英特尔架构的解决方案率先化解了这个难题。
这套解决方案的核心硬件和软件平台分别是基于英特尔至强处理器的服务器,以及英特尔Hadoop发行版,后者可以为大数据提供分布式、横向可扩展的数据组织与管理功能,并将应用负载分散到硬件系统的每个节点上。
最终,该运营商成功构建了移动用户上网记录查询与分析支持系统。
该系统使得相关记录检索速度达到了秒级,即输入任何一个城市的号码,其详细上网记录会在1~2秒种的时候内被检索出来;在用户界面中输入号码后,瞬间就可以得到每天的流量记录,详细的网站地址,在什么位置上的网,用的是什么网络以及起始时间等等,用户再有任何质疑,运营商的客服人员都可以通过清晰明确地答复,消除他的疑虑。
"因为有了大数据,有了现在的这些技术支持,以前需要3-6个月才能查询的记录我们现在只需要几分钟,甚至更快。
"运营商负责人表示,"这些数据的挖掘分析还将为最终客户的使用体验展现出更高的价值。
"
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