大數據驅動的智能交通云服務構建與組合技術研究

邱宇波

【摘要】 從上世紀的九十年代開始，我國開始重視對智能交通云服務的開發。自“十二五”會議之后，關于大數據智能交通的目標被進一步明確，有關部門將大數據驅動云服務運用到了建設智能交通服務中去。很大程度上促進了我國的智能交通的進一步發展。

【關鍵詞】 智能交通 大數據

隨著社會經濟和科技的不斷發展，人們方方面面的生活都離不開科技，科學技術給人們的生活帶來了很多的好處，為人們的生活做出了很大的貢獻。為了進一步發展我國的交通事業，我們正致力于研究開發一個更大更好的智能交通云服務以及其他組合技術的研究。交通云服務的優勢就是存儲數據空間大，數據分析更加簡便。

一、大數據驅動云服務的特點

我們所說的大數據驅動主要是指計算機即物聯網和云計算之后，又一個革新的技術。它最主要的優勢是能夠存儲更多種類和更多數目的數據。它具有更高的商業價值，處理數據的速度也更快。在智能交通方面，大數據驅動主要是指能夠應用各種各樣的交通數據，應用發達的交通監控，來處理數據巨大，種類多樣的交通領域中的事情。它主要具有以下幾個特點：

存儲體積大。原來存儲數據的TB技術已經被淘汰，如今所采用的大數據的存儲設備已經升級到PB的級別的技術。這種PB技術最重要的特點就是其存儲空間更大，它自身的存儲數據的體量也更大。

數據種類多。大數據所涉及的領域非常廣，如果通過上傳的方式將這些數據進行處理和整合，那么其工作量非常大，而且非常耗時。而且分析的效率并不高。而如果通過大數據驅動的智能交通云服務將這些數據進行處理，那么我們就可以將分布在不同平臺的不同數據進行整合，從而分析出更加精確的數據。

處理速度快。大數據驅動通過后臺可以將各個數據很快的整合在一起，極大的提高了處理數據的速度。從一定程度上來說，提高了管理的效率。

二、應用大數據驅動云服務的優勢

為了進一步提升我國的智能交通建設，建設一個信息化和現代化的智能交通云服務平臺，我國相關部門已經將智能交通云服務廣泛應用在交通建設的各個領域。我們已經致力于通過實踐提高我國交通建設效率，為交通建設提供了更多的幫助。其主要優勢有以下幾個方面：

首先大數據驅動有效的將復雜繁多的大數據整合在了一起，極大提高了工作效率。也增加了數據的存儲時間。過去的云計算智能只能將異構的數據和分散的系統進行整合處理。

可以提高交通服務的效率。我們利用大數據驅動的智能交通云服務平臺，提高了交通和道路網通的能力，也提升了道路設施的永遠效率。還能通過實際情況調整交通的要求。如今我國面臨巨大的交通壓力，所以導致了交通運行效率很低，我們可以通過大數據驅動實時監督交通的運行狀況。根據實際的情況調整策略，從而提升交通的運行。而且大數據驅動還具備更高的預測能力，可以對交通進行針對性的實時跟蹤監控。

可以提升交通安全保障。大數據驅動具備更高的預測性和實時性的優勢，所以，大數據驅動具備與道路探測器聯合工作的能力，從而實現對車輛的追蹤，而且還能分析車輛行駛的安全性，降低交通事故的發生率，還能及時反饋相關信息，使信息得到及時處理，提高處理解決緊急事務的速度。降低交通事故的傷亡率。

三、完善智能交通服務的相關技術

在智能交通服務中，我們必須將其最基本的服務層和數據的分析層，以及終端位置的發布層的技術平臺不斷完善，其主要分析如下：

首先，基礎服務層作為大數據驅動的基礎設施，它主要是利用云計算的技術，將不同種類的數據整合在一起，同時存儲不同種類的異構數據從而確保數據的安全性。

加強數據分析層主要是要根據交通管理和存儲的數據，再利用數據的分析能力分析相關信息，從而達到交通管理的要求，我們要根據實際情況不斷更新數據，才能確保分析結果更加準確。

終端的發布層主要是將分析出的數據最終發布到云終端上，我們要根據實際的情況得出相應的分析結果，使社會大眾能夠更加直觀的理解，使他們直觀的找到相關所需要的功能入口。

四、結語

從2008年之后，國家相關部門開始重視智能交通的發展，也逐漸將大數據驅動的技術應用在了交通服務的建設之中，我們將致力于智能交通的建設工程，將智能交通建設納入重點，努力發揮云服務的優勢，努力構建一個高水平的大數據驅動的智能交通云服務以及組合技術，推動我國交通事業的發展，為交通事業的長遠發展考慮為社會做出更多的貢獻，為大眾出行提供更多的便利和更切實的保障。

參 考 文 獻

[1]姚俊峰.車聯網環境下交通信息服務協同關鍵技術研究[D].長安大學，2015.

[2]陳金龍.大數據驅動的智能交通云服務構建與組合技術研究[D].杭州師范大學，2015.

[3]王向宇.基于QoS關鍵屬性的交通信息服務優化組合方法研究與實現[D].長安大學，2014.