宝信软件借IBM Cloudant优化车联网方案 大数据分析化解城市交通发展难题

ZDNet至顶网软件频道消息：IBM Insight 2015大数据分析峰会的最后一个演讲是由宝信软件研发部总经理董文生带来的，时间虽然靠后，但是内容同样精彩，在主题演讲中，宝信带来了另一个与民生密切相关的案例故事，那就是交通。

交通是城市发展的命脉，在各地智慧城市建设过程中，智慧交通都处于非常重要的位置。而想要管好交通，就要同时管好车和路。这就要用到近年大热的一项技术——车联网。车联网通过各种信息传感设备，利用RFID、GPS、移动通信、无线网络等接入技术和网络服务支撑技术，实现人、车、路、环境之间的智能协同，实现在信息网络平台上对汽车的属性和静动态信息，进行提取、利用并提供综合服务。简单说，车联网的本质就是汽车通过移动互联网与外界发生关系，从而提高效率，最终为人们的出行提供便利。车联网技术可以打通车辆制造、销售、服务、管理每个单元，达到对车辆的有效管理；而通过智能交通技术，特别是大数据与分析优化来管理套牌车辆监察、疏通拥堵，提升车辆通行效率。

传统解决方案之困

介绍完背景，现在就来说说本文的主人公，宝信软件与IBM大数据分析之间的故事。为保证新能源车的行驶安全，上海政府要求监控所有新能源车的行驶数据，而上海的新能源车监控中心正是由宝信软件参与共建的。

据董文生介绍，目前，有1.75万辆车的数据要进入该监控中心，到2017年，这个数字会上升到5万辆。粗略地算一下，一台车的监控点不少于70个，再乘以5万台，那么，两年后该监控中心的收录数据点将达到350万点，且这些数据的汇报频率都是秒级的。这给宝信软件带来了很大挑战，因为，传统解决方案大多使用集中式关系型数据库，这种数据库的存储数据量无法不断拓展，且对于一些新型数据，如地理位置数据、图像数据，关系型数据库也不能有效快速的支持。因此，如何搭建一个性能更好的后台系统，保证上海新能源车监控中心在数据量激增的情况下，实时监控车辆数据就成了宝信软件的紧要任务。

还有另一个大数据分析场景，那就是智能交通。据介绍，宝信软件参与了很多上海和杭州市的智能交通系统项目，其中就包括卡口系统。卡口系统是对所有通过该卡口点的机动车辆进行拍摄、记录与处理的一种道路交通现场监测系统，该系统可自动识别通过卡口的车辆号牌、颜色等特征，验证出车辆的合法身份，自动核对黑名单库，从而进行自动报警。

上海市约有270万辆车，需要监控的数据量之大可想而知。宝信软件需要汇总这些海量交通信息，对卡口情况进行自动监控与管理，包括出入卡口车辆信息查询，套牌识别等等，以便于交警以及相关人员做出正确的判断，从而实现对交通违法车辆、肇事车辆、逃逸车辆等进行处罚，实现全天候监控。

在以上的两个场景中，数据不仅体量极大，且分布非常广泛，更重要的一点是，这些数据中大多是让传统数据库无能为力的非结构化数据。因此，在经过缜密思考和测试后，宝信软件选择了IBM的NoSQL数据库Cloudant，与IBM一同应对这些城市交通发展难题。

IBM Cloudant优化宝信软件车联网方案

Cloudant是IBM在去年2月收购的初创公司，Cloudant软件基于开源数据库软件CouchDB，用于处理JSON格式的信息，其搜索用的是Apache Lucene，提供跨区域复制，有强大的数据持久性，并且支持单租户和多租户集群。董文生表示：“IBM Cloudant可以实时分析多类型复杂数据，通过它可以实现诸如套牌车辆识别等艰巨的任务。”

董文生介绍了三个Cloudant吸引宝信的功能：

宝信对Cloudant进行了测试，将一台120核、128G内存的服务器虚拟出6台机器，测试内容包括数据插入性能、二级索引、复制、Rest API、MapReduce及查询性能。

测试结果如下：

董文生称，性能测试基于四种模式进行，性能表现完全符合宝信的要求。

董文生强调，Cloudant的地理位置信息特别优化，在搜寻一个空间，比如查套牌车时，表现非常友好。还有一点，Cloudant支持各种部署模式，不管是公有云、私有云还是本地部署都可以，这也是宝信在很多项目中都在考虑部署Cloudant的重要原因。

在会后采访中，记者采访到了IBM中国开发中心信息管理总经理朱辉，这位CDL高管再次强调了IBM开放的技术合作形态。朱辉表示，“通过大数据的创新型思维来改变传统企业、传统行业进行新的转型，是IBM在跟市场结合的方式上的战略性转变。未来在中国市场，IBM会将自身的技术沉淀，跟像宝信这样的企业一同合作，通过两家公司的合力共同创新，推动像宝信这样的中国企业创造出新的价值，走上一条真正由大数据驱动企业决策、企业转型的新模式上来。”