智慧城市建設的數據架構

楊雪峰

摘要：智慧城市大數據中心建設將利用豐富的城市數據資源，對城市進行全局的即時分析，有效調配公共資源，不斷完善社會治理，推動城市可持續發展。本文通過大數據中心建設為實現精細化管理、解決城市管理難題，探尋出了一條獨特的路徑。將數據轉換為科學合理的業務模型，形成城市基礎運行能力、城市實時“健康”狀態的大視圖，形成“全時段、全區域、自動化、多途徑”的事件預警網絡和協同治理體系，為城市綜合治理提供決策依據，讓城市管理工作更加有效。

關鍵詞：智慧城市;大數據

在智慧城市建設過程中，要秉承業務是主體、技術是支撐、規劃是先導、智慧領域的成功是目標的理念，充分利用現有信息化成果，通過一系列創新性智慧的應用先行先試與深化普及，不斷促進數據在全社會的健康流通，推動城市運營模式、管理模式和服務模式等的創新與轉型，并逐步帶動全市智慧城市的整體建設。

一、智慧城市架構

智慧城市的建設總體主要分為三大部分：云平臺、數據資源平臺、業務應用系統。這三層相輔相成，構建了整個智慧城市的主體部分和發展的方向。

在未來的城市建設中，更多的信息會匯聚到智慧城市，通過對數據的匯總、挖掘、分析，大腦會對整個城市建設提供到從城市建設、城市安全、城市管理等多個方面產生影響，為城市管理者提供決策的依據，為城市化建設提速。

二、智慧城市數據流

基于政府數據匯集、分析、服務建設創新型智慧城市的需求，構建可靈活配置的城市級數據交換機制和信息資源共享機制，建設智能化的信息資源中心，以提升社會服務管理水平和政務效能。同時推動信息資源共享標準、規范和管理制度的完善，提升資源共享利用和信息決策， 從根本上可以解決各部門的拒絕公開交換的機制， 實現各部門間異構應用系統間的數據交換和共享利用。

三、云平臺建設標準

阿里云敏捷版ZStack提供構建完整的基礎設施服務（IaaS）云計算平臺方案，以及阿里云公共云的調度能力，能夠為企業客戶提供完整的云計算資源異地/異構的管理平臺。其中，阿里云混合云功能模塊是可選，企業可以根據需求啟用或關閉。

阿里云敏捷版ZStack云數據中心包含以下組件：

管理節點：為整個云平臺提供基于web的訪問控制和管理，提供基本的云平臺管理服務，如訪問控制、性能監控和配置功能。管理節點將各臺計算服務器中的資源統一在一起，形成一個統一的虛擬計算池。其原理是：根據系統管理員設置的策略，管理虛擬機到計算服務器的分配，以及資源到給定計算服務器內虛擬機的分配。

四、數據共享交互

智慧城市數據共享交換平臺主要有如下四個子系統：數據上云子系統、數據管理子系統、數據資產運營子系統、數據共享交換子系統。

1.數據上云子系統

數據上云是一款適應跨網絡、跨網閘等復雜網絡環境，可實現實時多源異構數據一站式上云的產品。

相比較傳統的數據接入方式，基于數據上云，可以一步實現數據跨網接入，省去繁瑣的數據導出到網閘數據庫、通過網閘擺渡、繼而再將數據導入云平臺的一系列操作。提供對業務方數據庫進行抽取監控功能，能對數據源頭的數據資源能夠進行統一清點，并能夠在復雜網絡情況下對異構的數據源進行數據同步與集成。支持云平臺部署，基于阿里云，具備良好的分布式橫向平滑擴展能力和高可用能力，保障在單節點發生故障時，數據上云的工作繼續進行。

2.數據管理子系統

數據管理（治理）子系統提供全面高效的數據資產管控環境，包括統一的數據標準管理、數據模型管理、數據質量體檢，以及多維度數據治理成熟度評估模型，幫助平臺管理者進行城市級的數據治理工作。

通過固化數據的處理邏輯和處理過程，引用預置算子并配置算子的參數，通過機器學習等方式，以智能化數據處理方式大幅降低人工參與程度，提高數據清洗策略的準確性，保證數據按數據標準的要求被正確處理。

3.數據資產運營子系統

業務系統及數據資產運營平臺里都有大量的數據表、API等各類數據資產，數據管理者通過數據集成工具同步數據、通過數據開發加工數據后，需要對整個平臺數據進行統一管控，了解平臺的核心數據資產，提供對應數據資產管理規范。

數據資產運營系統面向數據管理者、使用者、開發者，以數據資產運營系統為基礎，提供業務可視化、高效快速、可共享開放的數據資產運營中心。

4.數據共享交換子系統

共享交換子系統是實現跨部門、跨區域、跨層次信息共享和業務協同的基礎，是全是數據處理和數據服務的樞紐平臺。數據共享交換子系統可實現對多種數據源數據進行采集、轉換和整合，對各部門的資源數據進行數據清洗、數據編目和數據質量統一管理，同時提供靈活的服務，讓各委辦局之間高效地實現數據共享和交換，提升工作效率。數據共享交換系統需要能實現委辦廳局之間的互聯互通。

5.數據治理

數據標準規范體系建設是大數據中心建設的基礎和核心工作，以滿足其大數據的標準化管理需求為重點，將數據元標準體系作為數據中心標準體系的基礎性標準進行建設。

（1）數據架構

通過數據上云子系統實現政務數據的全量匯聚，并對數據采取分層處理按域組織的治理方式，至下而上形成數據緩沖層（STG層）、操作數據層（ODS層）、數據明細層（DWD層）、數據主題層（DWS層）、數據專題層（ADM層）。

（2）數據分層

城市大腦數據治理采取分層處理按域組織的治理方式，倉庫模型由下至上分為數據緩沖層（STG層）、操作數據層（ODS層）、數據倉庫/模型層（DW）、數據專題層（ADM層）。

（3）資源目錄梳理

梳理哈密32家接入委辦局的政務信息資源，建設哈密市政務信息資源體系，并為主題庫的建設規劃打下良好基礎。

政務信息資源的梳理，包含梳理組織機構，業務情況，業務流程過程中所產生的組織結構信息，業務信息，業務角色信息，用戶視圖，數據流程等，這些基于業務梳理，并形成統一規范的政務信息資源目錄后，根據基礎主題對信息資源分類，最終形成人口，法人，自然資源和空間地理，宏觀經濟基礎信息等主題域的資源目錄。

（中國電信股份有限公司哈密分公司 ?新疆 ?哈密 ?839000）