基于云計算的海事信息處理模式

文 哲， 何正偉，2，3， 辛旭日， 馬 杰，3， 劉克中，2，3

(1. 武漢理工大學 航運學院， 武漢 430063; 2. 內河航運技術湖北省重點實驗室， 武漢 430063；3. 國家水運安全工程技術研究中心， 武漢 430063)

WEN Zhe1, HE Zhengwei1，2，3, XIN Xuri1， MA Jie1,3, LIU Kezhong1,2,3

基于云計算的海事信息處理模式

文 哲1， 何正偉1，2，3， 辛旭日1， 馬 杰1，3， 劉克中1，2，3

(1. 武漢理工大學 航運學院， 武漢 430063; 2. 內河航運技術湖北省重點實驗室， 武漢 430063；3. 國家水運安全工程技術研究中心， 武漢 430063)

為搭建合適的海事云計算模型及其處理框架，根據海事信息化建設過程中存在的問題，對海事數據及信息特征進行分析，將海事數據分為基礎數據、動態數據等類型，同時得出海事數據所具有的復雜性、異構性等大數據特征。以此為基礎，對當前的海事業務系統進行介紹，以體現大數據技術應用于海事信息處理中的必要性。對云計算當前的發展情況進行介紹，根據其特點對云計算的應用進行可行性分析。最終提出合適的海事云計算模型及其整體框架的構建，以提高海事信息處理的效率。

云計算； 海事數據； 信息處理； 云計算框架

WENZhe1,HEZhengwei1，2，3,XINXuri1，MAJie1,3,LIUKezhong1,2,3

Abstract: The features of maritime data/information and the producing process of maritime information are analyzed. The data are grouped into the basic type and dynamic type. The big data characteristics of maritime data, the complexity and isomerism, is demonstrated. The maritime business system is introduced to show the necessity of applying big data technology in maritime information processing. In addition, the cloud computation is introduced and the feasibility of its application in maritime data processing is analyzed. The maritime cloud computation model and framework are given, which is expected to improve the efficiency of maritime information processing.

Keywords: cloud computation; maritime data; information processing; cloud computation framework

隨著社會不斷進步，信息化建設已逐漸普及到各個領域中。海事系統已在發展過程中形成多個子系統，并積累了大量數據信息。但是，我國地域廣闊，海事數據資源分別部署在交通運輸部直屬海事局及各地方海事機構中，呈現出分散的特點，形成“數據孤島”，共享度低。[1]此外，海事數據在不斷積累中呈現出大數據的特征，現有的數據管理系統已無法滿足基本的數據處理要求，因此很難為用戶提供一致、可靠和及時的信息。

云計算技術具有彈性存儲和高效計算的特點，近年來已在多個領域中得到應用及發展。目前已初步提出海事云的概念，相比云計算在其他領域中的應用探究，海事云方面的分析尚處于起步階段。這里擬通過對海事數據的特征及信息處理進行分析，搭建有效的海事云計算模型及其框架，全方位提高海事信息處理能力。

1 海事數據及信息特征分析

海事系統積累有大量日常運行的數據和信息，這里從海事管理職能部門業務、海事數據分類與信息系統概述及數據特點與業務系統現狀等3個方面進行具體分析。

1.1海事管理職能部門業務

我國交通運輸部直屬海事局及各地方海事機構的業務主要包括船員管理、船舶監督、通航管理和防污染管理等。圖1為海事機構信息管理業務圖。[2]

圖1 海事機構信息管理業務

1.1.1船員管理

船員管理業務主要包括船員基本信息管理和培訓管理、考試管理、注冊管理及適任管理等，各部分業務均包含大量數據信息。

1.1.2船舶管理

船舶管理主要包括靜態管理和動態管理兩大類。船舶靜態管理指船舶登記、船舶證書、船舶檢驗、船舶安全檢查及船舶進出港簽證等業務管理；船舶動態管理利用船舶交通管理系統(Vessel Traffic Service, VTS)和船載自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)兩大系統對船舶在航時的動態信息進行監督管理，如船舶航路、航區、吃水及通信等信息的搜集。

1.1.3通航管理

通航管理主要指在一定區域內對船舶的運動、行為及環境狀況進行管理，主要包括航標、航行警告、交通組織和管制及水文氣象等內容。

1.1.4防污染管理

防污染管理的主要目的是保障船舶安全航行和減少船舶航行對水域造成的污染，主要包括各種作業許可及文書的核發、資質類審批等。

1.2海事數據分類與信息系統概述

根據以上對海事管理部門業務職能的介紹，可按基礎數據及動態數據對海事數據進行分類。[3]

1.2.1海事基礎數據及對應信息系統

(1) 船舶基礎數據:主要對船舶統一識別號、船名、船籍及類型等船舶基礎數據進行整合，其對應的海事業務系統為船舶統一識別號系統、船舶登記系統、船舶檢驗發證系統和船舶遠程識別及跟蹤系統。

(2) 船員基礎數據：主要對船員姓名、年齡等船員基礎數據進行整合，其對應的海事業務系統為海船船員管理系統和內河船員管理系統。

(3) 通航環境數據：主要采集港口、航道、建筑物及航標等相關信息，其對應的海事業務系統為航標巡檢及維護信息系統和通航環境管理系統。

(4) 船公司及企業數據：主要采集船公司、航運企業、物流企業、船員服務機構和培訓機構等單位的信息，其對應的海事業務系統為船舶公司及相關業務管理系統和海船船員管理系統。

(5) 貨物數據：主要采集各類貨物種類信息、屬性信息和基本信息，其對應的海事業務系統為船載客貨系統、貨物管理系統和港建費系統/電子標簽系統。

(6) 法規數據：主要針對海事法規、組織人事和財務費收等內部相關信息，其對應的海事業務系統為法規及履約查詢系統/法制管理系統。

1.2.2海事動態數據及對應信息系統

(1) 船舶業務動態數據:主要對船舶動態信息進行整合，包括船舶簽證數據、安檢數據、防污染數據和行政處罰等數據，其對應的海事業務系統為船舶動態管理系統、船舶防污染系統、行政處罰系統、船載客貨系統和船公司管理系統。

(2) 船舶航行動態數據：主要是船舶動態監控和位置跟蹤信息，其對應的海事業務系統為船舶遠程識別與跟蹤系統(Long Range Identification and Trancking of Ships, LRIT)、AIS與VTS系統、閉路電視(Closed-Circuit Tele-Vision, CCTV)和全球定位系統(Global Positioning System, GPS)等。

(3) 船員動態數據：主要收集船員資歷、上下船記錄、記分處罰和其他數據等，其對應的海事業務系統為船員管理系統、船舶動態管理系統和行政處罰系統。

(4) 通航環境動態數據：包括水文、氣象、通航和通航預警信息，其對應的海事業務系統為海事氣象預警信息發布系統、航標遙測遙控系統及通航管理信息系統。

1.3海事數據特點與業務系統現狀分析

1.3.1海事數據特點

隨著海事信息化不斷推進，船員管理系統、船舶登記系統和船舶交通管理系統等業務系統經過多年的發展，其數據量大大增加，無論是數據的存儲還是數據的管理，都面臨著信息時代的巨大挑戰。[2-4]

根據海事業務數據的分類，可知海事數據有如下特點。

(1) 數據量大，結構復雜。海事管理對象較多，業務信息量大，數據類型趨于多元化、復雜化，數據種類和格式沖破以往的結構化數據范疇，囊括大量半結構化和非結構化數據。

(2) 異構性。海事數據的多樣性及其存儲方式的不同導致使用的數據庫也不盡相同，形成海事數據存儲與訪問的異構交互模式特點。同時，我國海事系統分布廣泛，各部門和單位的數據源相對獨立，構成一個龐大的異構環境。

(3) 復雜性。從業務角度分析，信息數據包括船舶管理數據、通航環境數據、船員管理數據、船舶防污染信息數據和水上交通事故數據等。[5]不同類型的數據對應不同的數據管理模式，數據類型的復雜性給海事數據的管理帶來一定的困難。

1.3.2海事管理業務系統現狀

隨著海事信息化迅速發展，各級海事部門均針對其具體業務開發相關海事業務系統。然而在發展的過程中，眾多的業務系統在方便海事管理工作的同時，也帶來不少問題，主要表現在以下幾個方面[6]：

(1) 基于不同的硬件和軟件平臺開發不同的業務系統，或使用不同的語言和開發工具來建立不同的應用系統，包括Oracle，Sybase，SQL Server等。

(2) 數據的定義方式不同，例如相同的詞語在不同的數據庫中其結構往往是不同的。

(3) 統一的數據資源編碼體系的缺失使得應用系統間的數據交互多有不便。

(4) 數據資源分散在各個系統和數據庫中，當業務需要從不同系統中提取同樣含義的數據時，會遇到數據轉換等問題。這使得業務系統內部不同模塊間、多個業務系統間的數據共享變得復雜，信息流轉不順暢，業務流程被割裂，需大量人工干預，從而引起系統應用效率下降、數據精確度降低等一系列問題，數據交換和數據綜合利用水平不足。

(5) 在數據資源發掘和綜合利用方面存在較大不足，需將現有數據聚集，并在聚集后進行基于業務語義數據內容的融合。

(6) 在數據資源存儲方面，隨著多個數據庫與應用系統投入運行，業務量快速增長的同時，信息的存儲和查詢量也急劇上升，部分應用/存儲系統難以滿足未來應用的需要。

因此，亟需對現有的海事業務系統作進一步的整合和共享，迫切需要建設基于云平臺的高性能、高可用性數據倉庫以應對該挑戰，最大程度地解決數據存儲、管理和共享等一系列問題。

2 云計算簡介及應用可行性分析

云計算技術發展至今已在諸多領域中得到應用，這里對云計算進行簡要介紹，并闡述其應用于海事信息領域中的可行性。

2.1云計算概述

云計算以互聯網為基礎，通過網絡,以按需、易擴展的方式為用戶提供其所需的服務。這里提供資源的網絡稱為“云”，這種獲得服務的形式與使用水、電等資源的形式一致，方便快捷，且用戶無需了解管理支持云計算運行的基礎設施。

2.2云計算特征

在云計算中，硬件和軟件均為資源，以服務的方式通過網絡提供給用戶；同時，可動態擴展和配置這些以分布式方式存在的資源，用戶按需使用、按實際使用量付費，無需對其進行管理。

2.3“海事云”簡介

“海事云”是指通過虛擬化技術和分布式計算能力，結合海事信息資源，構建出豐富的海事資源庫；同時，按照用戶及海事部門人員的要求提供相應的計算服務，解決目前海事信息處理方面存在的低效率和低共享度問題。

與傳統的處理模式相比，“海事云”強大的數據分析和處理能力及成熟的開源平臺技術和智能化的服務使得海事資源從分散走向集中，最終實現業務與信息的高度融合。[7]

2.4云計算應用可行性分析

1) 海事數據資源呈現出的大數據特征要求通過云計算來解決目前信息處理手段存在的低效率和低共享度等問題。云計算技術的發展已日趨成熟，虛擬化、分布式數據存儲和計算及并行編程模型MapReduce等存儲和計算能力均能有效提高海事數據的分析和處理效率。

2) 云平臺技術的日益成熟使得搭建“海事云”平臺無需耗費太多精力。IBM，Google及微軟等公司均已開發出成熟的云平臺。目前較為熱門的開源云平臺即Hadoop云平臺。

3) 海事信息系統頂層設計報告中提出的“一系統，兩平臺”用來指導海事未來的信息化建設，即頂層設計的核心目標是建設以我國船舶動態監控系統、海事協同管理平臺和海事綜合服務平臺為中心的兩級海事云數據中心。[8]

3 基于云計算的海事信息處理平臺模型及構建

結合現有的云計算理論和技術，構建基于云計算的海事信息處理平臺的整體框架及其功能架構。

3.1海事云計算模型整體建設框架

基于云計算的海事信息處理平臺是一個完整的系統，主要由基礎設備層、數據服務層、計算層、海事業務層和用戶層等5個部分構成(見圖2)。[1]

圖2 海事云計算模型整體框架

3.1.1基礎設備層

構建基于云計算的海事信息處理平臺必須有一定的基礎設施，即基礎設備層。該層是整個海事云計算模型框架的基礎，支撐整個平臺的運行，其主要功能是提供平臺運行所需的虛擬硬件，將服務器、存儲設備和網絡設備虛擬化，將海事系統各個節點的資源接入到統一的網絡中，虛擬出一個統一的云計算海事信息處理平臺。[9]

3.1.2數據服務層

數據服務層主要利用當前海事信息系統中的各種傳感設備感知船舶、航道等相關信息，收集船舶動態系統和交通系統數據，結合其他業務系統中的基礎數據、船舶業務數據、船舶航行數據和通航環境數據等建立云數據庫，進行統一的調度與分配。

3.1.3計算層

計算層主要利用從數據服務層中獲得的海事數據，結合數據管理系統和數據挖掘與分析處理系統，對海事數據進行處理與計算，以獲得大量海事數據中潛藏的有價值的信息。

3.1.4海事業務層

結合“一系統，兩平臺”的設計理念，通過船舶動態監控系統及海事協同管理平臺和海事綜合服務平臺，實現海事管理中各類要素信息的全面、實時采集，對數據進行統一整合和集中管理。

3.1.5用戶層

用戶層針對目前海事系統的服務對象(如船員、船公司/船代、海事部門及其他政府部門等)，對外主要通過網上政務大廳等系統為船員、船公司/船代和其他政府相關職能部門提供服務，對內通過內部政務大廳和綜合業務系統為海事辦事窗口人員及職能部門工作人員等海事工作人員提供業務系統操作平臺。

3.2海事云計算模型功能架構

該部分針對基于云計算的海事信息處理平臺的功能實現，進行海事云計算模型框架的搭建。框架分為大數據匯聚層、大數據計算層、海事信息服務層和海事決策應用層等4個功能層次(見圖3)。[10]

圖3 海事云計算模型功能架構

1) 大數據匯聚層負責海事信息的采集和預處理，主要針對船舶動態信息和通航環境信息。這類信息由數據網關進行異構轉換和集成，并經過數據分流之后輸送到海事大數據計算層中。

2) 大數據計算層主要負責海事業務的數據倉庫構建及海事大數據的分布式處理。此類技術基于Hadoop開源云計算平臺，以HDFS為基礎實現海事數據倉庫的分布式文件系統；基于該系統，通過Hbase實現物理數據的存儲。由于海事數據處理具有實時性和批量性，因此云計算模式采用MapReduce和Spark 2種方式，其中：MapReduce實現海量數據的離線批處理；Spark負責在線實時處理。Hive可通過SQL接口實現數據查詢和分析功能，并為Hbase數據倉庫的各種存儲表建立索引關系，為數據關聯查詢提供便利。

3) 海事信息服務層主要負責完成海事業務相關決策的生成，其依據主要來自于對海事大數據的挖掘和分析。

4) 海事決策應用層主要負責決策分析及任務分配，根據上一層形成最終的處置方案，并實現相應資源的調動和決策評估。

4 結束語

對海事業務進行介紹，總結海事數據的分類情況及相關數據對應的海事業務系統；在此基礎上，進行海事數據特點和海事業務系統現狀的詳細分析。由于海事數據具有量大、結構復雜、類型多樣和異構性高等特點，因此海事業務系統開發環境不同及我國地域廣闊等性質均使得其無法適應已呈現出大數據特征的海事數據處理要求，造成效率低下等問題。通過對云計算相關概念及海事云進行簡要介紹，對云計算在海事信息領域的應用進行可行性分析；結合海事信息系統頂層設計理念，從基礎設備層、數據服務層、計算層、海事業務層和用戶層等5個方面構建海事云計算模型整體框架，并從大數據匯聚層、大數據計算層、海事信息服務層和海事決策應用層等4個功能層次出發提出其功能架構。

在以后的研究中，可在此基礎上進一步完善海事云計算模型的具體實現細節，為海事信息處理模式提供更為有效的方式。

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2016-01-16

國家自然科學基金(51279151)； 國家級大學生創新創業訓練計劃(20141049712002)；中央高校基本科研業務費專項(2014-IV-094)

文 哲(1992—),男，湖北漢川人，碩士生，主要研究方向為海事管理。E-mail:598105711@qq.com 何正偉(1977—),男，湖北洪湖人，副教授，主要研究方向為交通信息系統、水上交通環境仿真。E-mail: wwwhzw@tom.com

1000-4653(2016)02-0050-05