智能交通领域中大有可为的云计算技术

随着社会经济和科学技术的快速发展以及城市化水平的不断提升，智能交通正在成为全球各国研究的重点。智能交通的概念从上世纪90年代正式提出开始，其目的就在于将先进的计算机和通信技术与传统的交通运输技术相融合，通过对交通信息进行采集、加工、发布，实现人、车、路之间的信息共享、协同合作，减少交通拥堵和交通事故，降低交通能源消耗和交通污染，建立起一个现代、综合、高效的交通物流服务系统。

然而，在实际的应用和研究中，智能交通仍然存在诸多亟待解决的难题：系统之间的信息难以共享、信息传递延缓等，这些都制约着智慧交通信息传递的可达性与准确度，影响决策支持、管理调度的效率。

智能交通有以下特点和需求：

1、海量数据信息存储

智能交通的分析对象是整个城市的交通，从而带来了海量数据的存储及分析需求。在一线城市中，仅出租车一天就会产生数亿条GPS数据，而车牌识别、交通监控视频等数据量更大，交通相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别，如果要实现对城市道路的交通状况、交通流量信息、交通违法行为等的全面监测，特别是承担在交通高峰期采集、处理及分析大量的实时监测数据的工作，整体平台的运行压力将非常巨大，传统的交通数据存储及分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。

2、数据共享、统筹计算需求

交通行业信息资源的全面整合与共享是智能交通发挥整体方案优势、统一协调、整体统筹资源的基础。在目前正在建设的智慧城市中，大量的终端出自不同的厂商及不同的平台，形成大大小小的信息孤岛，很难实现数据共享；同时，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时的交通流数据及时全面采集、处理、分析等。传统的智能交通方案由于无法做到全局统筹，往往会陷入各自为战的境地。

3、高可用性及高稳定性要求

智能交通需面向政府、社会和公众提供交通服务，为出行者提供安全、畅通、高品质的行程服务，以保障交通运输的高安全、高时效和高准确性，势必会要求系统需具有高可用性和高稳定性。而目前的方案中，由于设备类型众多，厂商繁杂，质量和标准都参差不齐，不仅维护成本庞大，而且很难做到高稳定性。

由于上述的实际需求，使得云计算与大数据技术成为智能交通系统的重要支撑，云计算技术特有的超强计算能力和动态资源调度、按需提供服务等优势以及海量信息集成化管理机制等，都将促进智能交通公众服务平台的建立，为交通向智能化方向发展提供有力支撑。

有孚网络能为智能交通做什么：

基于数据中心的海量存储

有孚云对象存储服务凭借着位于北京、上海、深圳的服务器集群，能够满足超大规模的存储需求。分布式对象存储自带良好的扩展性，能够轻松处理PB级存储。

海量信息集成化管理机制消除信息孤岛

目前的智能交通系统一般都是采用专用的设备，构筑在专用的系统上，信息的发布多采用单向传播，缺乏互动性。有孚网络通过虚拟化技术和云计算资源管理平台，实现资源的按需技术、虚拟资源调度和资源的集中管理，通过云服务的方式实现智慧交通应用，以公众出行信息需求为中心，整合各类位置及交通信息资源和服务，形成统一的交通信息来源，将所有的服务发布到云端，使公众获得多种形式、便捷的、实时的出行信息服务。

保障数据高可用性及高可靠性

有孚网络能够提供可对庞大、复杂而又无序的交通数据进行有效地分析和处理的计算服务，帮助进行交通数据建模、时空索引、交通数据的挖掘、交通数据的分布式处理及交通流动态预测等。有孚云对象存储业界领先的纠删码存储方案，能够提供高达11个9的数据可靠性；跨数据中心的副本冗余，能够保障服务的超高可用性，有效保障了交通数据和监控资料永不丢失。

云计算的出现和逐步成熟，为智慧交通公众服务平台建设提供了新的思路和方法。基于云计算的智慧交通服务可以实现在数据融合基础上的创新服务，以及公众交通服务的集中管理、分布部署、统一发布和维护，满足用户的个性化需求，从而提高整体交通行业的信息化水平。在未来，有孚网络将持续为智慧交通的快速发展提供技术支持。