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赵怀柏:基于平台大数据的智慧运维系统

2016-04-22

来源 : 赛文交通网

作者 : 赵怀柏

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  4月6-7日,由赛文交通网主办的第五届中国智能交通市场年会在上海成功举办,在年会的分项活动第二届(2016)移动互联与交通创新发展论坛上,上海电科公司总经理助理赵怀柏发表了基于平台大数据的智慧运维系统的演讲。

  以下是演讲视频和实录。

  

  很高兴看到还有这么多人坚持在这边,非常感谢。我是来自上海电科智能股份有限公司的赵怀柏,今天讲的话题也是比较传统,里面又有一些最近比较流行的内容。汇报分为4个方面,首先简单介绍一下我们的公司,我们公司是从上个世纪90年代,一直专注于交通行业,整个咨询,包括软件的研发实施。这么多年也实施了100项国家重要工程。主要的业绩是集中在上海的长三角,包括一些云贵川省份,最近三年每年的产值大概10亿元。我们公司之前是机械部下面的科研所改制过来,所以我们公司特点在技术方面投入比较多,承担了两项国家863的项目,另外还承担了两项国家科技支撑的项目,这么多年科研加上工程,我们也融汇了很多国家级,省部级的奖项,荣获的国家科技奖有两项,上海市科技奖有三项,我们还是国家规划部的重点软件企业和全国软件百强企业。

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  最近10年,各地的智能交通发展非常快,建立了大量的系统及平台。像上海,这是上海市中央信息平台,是比较典型的,汇集了路政、交警、城郊,以及对外交通、向飞机场,包括铁路、地铁等各方面的数据,每天有2万件的数据。这个项目是我们承接的,把江苏的几万公里的所有高速公路的信息集成起来,平台投入了大量费用,想把所有的高速公路的信息化做起来,也汇聚了大量的信息和设备。包括无锡整个城市的管控平台。这么多设备和信息接入,怎么用好这些设备挑战非常大。因为政府部门建平台之前,把这些数据接入集团之后,通常有一段时间会非常失望,因为发现很多数据根本没法用,而且很多设备都是坏的。而且基于这么庞大的数量以及类型,基于这么复杂网络,怎么样快速的高效把这个事情做好,需要有一整套的方法来支撑。

  一般来讲,这种大联网下面难点我们总结下来,主要是四个方面,当然后面还有更多,第一是怎么样做到故障的快速定位和报警;第二是对于海量视频质量做自动的评价和报警,第三就是多元异构数据质量智能感知,因为最后数据才是我们要建系统的最终目的,如果数据质量不行,我们的服务就无从谈起。第四是怎么样适应老旧的设备,因为这些设备是没有自身的检测,包括监控。能够解决这四个方面的问题,我想其实我们这个运维智能化比较高了用户体验就会比较好。

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  我们也是重点研发了基于平台大数据智慧运维的系统,我们的经验面对这么复杂的问题,是让模型代替经验说话。基于大数据的分析模型,深入研究系统的健康,把这些数据加工变成知识库,基于这么多知识以及报警,实现我们整个运维的全生命周期的运维管理,最终再基于互联网+,做到三网合一,互联网、转网、公安网,内外产品的协同管理。

  通过这个平台,也可以带来很多的改变,第一个改变是管理上,使运维管理过程精细化、自动化,形成闭环,提高整个系统的预期的管理水平。

  第二个方面提高效益,哪一些设备和厂家设备质量和服务不合格,我们通过大数据的分析,都可以做一个评判,下次招标和购买之前,就可以进行排序,避免落网。

  第三提高用户体验,之前用户面对这么多设备没有办法管理,但是通过平台分析以及自动化管理,能够比较轻松地把运维的事情做好。我们这个平台也是利用现在技术,通过这么多年在交通行业的经验积累,成为交通行业的大数据平台。这里面一个应用方面就是运维。我们有很多应用的方向,比如说研究分析、决策支持等等。

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  这里面最核心的就是模型库,针对前面刚才总结的这么多问题,其中有三个需要跟大家分享:第一个故障损耗模型,从几万公里的高速公路上面铺的设备,最后接入到一个中心,需要一层层的网络和结点,慢慢接下来,中间经过交换机,还要经过主干网,诸多的服务器最后才能接入进来。这里面之间有关系库和故障模型,对于这些故障数建模,在通过一些分析的查找可以做到数据的溯源。

  再就是数据和视频的质量自动化分析。我们知道视频如果一个省或者一个市可以达到几千路,甚至上万路,我们通过一个模拟的人类视觉的特性,可以自动化分析,如果有任何的质量问题都可以自动报警。

  另外就是数据的质量分析库,这个数据质量跟海量数据有关系,像解锁器,包括卡口,这些数据产生都是多少亿条,我们可以依托交通工程的理论,建立标准化模型。当某一个设备采集的信息有偏离,或者觉得不很符合这个模型也可以进行报警,快速进行维修。因为这个平台坏了或者这个设备彻底坏了,如果几万组线圈,产生疲劳和老化,这时候很难进行一个人工的分析判断,这时候又会影响我们对外发布的数据质量。如果原始数据不准,那最后发布数据肯定不准,所以这个数据质量也非常重要,那我们改变通过这三个方面,就可以通过整个设备和系统的运用,做一个深度分析,而不是像过去哪一个设备断了,或者哪一个设备停电或者报警了,我们感觉应该利用大数据模型,对系统的健康和质量进行分析,这我们平台的核心技术。

  基于这个核心技术我们有开发了一套全生命周期系统管理软件,在用户体验方面,把内外场进行分开,后台是关联在一起,我们就分为外场设备报警和内场设备报警,以及报警之后有一个闭环的管理。以及对于这些资源和生命周期里面,所有进行一些处理,你把它搬到什么地方,什么时候修过,这些全部都是在软件里面进行一个记录。最后通过一些统计查询,就可以为这个绩效考核提供一些支撑,这个我会在后面详细讲。

  我们的平台对于外场基于两种方式,一个是GIS地图,另一个是列表展示。我们看到这个设备种类比较多。内场我们也一些模拟图,包括沙盘的报警方式,可以对每一个机柜,每一个机房,包括每一个设备进行报警。报警以后我们有一个精细化的全流程的管理,包括签发、签收、你什么时候修的,换什么配件,全部都要记录在案,这也作为我们后面考核的依据。

这就是我刚才提的我对比资源进行配制管理。可以细到RP、端头路径等等所有的关系。再统计查询里面,对资产、保修进度,每一个设备、每一个路口故障的变化趋势,都可以进行一个查询。通过这种精细化管理,我可以对每一个运维人员、单位、设备都可以考核。如果有5家合作单位,谁做最好,谁做最不好,通过我们的平台最后一统计就可以一目了然知道。比如说保修时间,单次故障,一次性的修复率,在一个路口有很好家产销设备,谁的故障最高,都可以进行对比,对于你平时的管理也可以做为支撑,比如说如果谁做得已经差,把这个东西公布出来,有针对性进行改善。

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  最后我们也是针对这个系统研发一款手机APP,内外场在人员移动的情况下进行沟通。设备状态既可以察看报警信息,也可以对设备状态进行人工输入,发现故障进行报修,包括一些养护,都可以在手机APP里面,我们叫养护通里面进行统一的管理。

  我举个简单的例子,我们在无锡就可以对摄像机信号进行简单的检测。像丢失、冻结、偏色等等比较常见的故障可以做到自动检测和自动报警。如果一个路口,发现这个信息上不来,我们就会识别到底是哪一个环节,因为中间环节非常多,到底是哪一个设备有问题,我们都有故障的压缩报警,而不是像传统一样,一个设备坏了,一下就打出几百条报警,用户是没有方向的。包括这种线圈或卡口,如果发现这种路段状态没有了或者不准了,那么为什么?我们这个系统就给你答案,到底是什么问题,是在哪一方面不达标,是数据的完整性和有效性还是准确性有问题,这个都会非常明白。

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  我们这个平台在上海还有很多地方都有应用,其中在无锡做得比较好,在江苏省公安厅获得科技强警一等奖,在公安部获得三等奖。最后我简单介绍一下我们电科大数据平台。我们电科是从2011年开始跟踪学习,包括研究大数据的技术。把国内所有的大数据比较流行的厂家,包括阿里和华为等等大数据平台全部测试、研究一遍,我们最后还是基于海多普,结合大型的数据库进行技术研发。我们的定位基于这个平台上面,包装成为交通行业专业的供货商,这里面包括运维、决策支持等等。因为今天在座也是我们圈内很多兄弟单位,我们也希望会后继续交流,谢谢。

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