1、1云計算的概述1.1、 云計算定義云計算(Cloud Computing )概念的直接起源是亞馬遜EC2 ( Elastic Compute Cloud的縮寫)產品和Google-分布式計算項目, 云計算是分布式處理 (Distributed Computing ) > 并行處理(Parallel Computing )和網格計算(Grid Computing )的發展，云計算是通過網 絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多臺 服務器所組成的龐大系統，經計算分析之后將處理結果回傳給用戶。通過云計算技術，網絡服務提供者可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的信息，達到

2、和“超級計算機”同樣強大的網絡服務。1.2、 云計算分類云服務按照服務的類別可以分為三種：即公共云、私有云和混合云。 公共云是由第三方(供應商)提供的云服務。它們在公司 防火墻之外,由云提供商完全承載和管理。私有云是在企業內提供的云服務。 這些云在公司防火墻之內，由企業管理。混合云，顧名思義就是公共云和私有云的混合。云計算按應用模式可以分成IaaS (基礎設施級服務)、PaaS (平臺級服務)和SaaS (軟件)。IaaS就是給使用者提供最簡單的計算存儲和網絡等等能力，讓用戶自己搭建自己的 業務平臺。PaaS,在云計算平臺之上抽象出一些比較簡單易用的接口和能力，讓用戶能夠在這個平臺上快速搭建自

3、己的應用。SaaS把應用或者軟件作為服務傳送給用戶，用戶可以通過任何網絡設備使用這個程序。1.3、 計算的特點(l)按需服務“云”是一個龐大的資源池，涵蓋了除硬件基礎設置外的所有計算機資源。用戶在使用計算機時，只需一臺個人計算機或一部手機等能上網的終端設備，其他所需要的應用軟件、系統軟件都不需要安裝，由互聯網上的云端提供即可，用戶只按需支付一定的服務費即可。用戶 所處理的數據或資料不必存儲在本地，而是保存在云端的數據中心處。用戶可以在任何時間、任何地點通過云繼續自己的工作或查找需要的信息，從而實現隨用隨取，就像自來水、電、煤氣等一樣按需使用、按需服務、按需付費。(2)強大的存儲、計算能力云端的

4、管理系統規模非常龐大，一般擁有上百萬臺服務器 ，即便是企業的私有云一般也擁有數百上千臺服務器。因此，云能賦予用戶前所未有的計算能力和存儲能力，可以完成用戶的各種業務需求。(3)高可靠性云端提供了最可靠、安全的數據存儲中心，由最專業的團隊來管理信息。因此，用戶不必擔心數據丟失、病毒人侵等問題產生。同時，嚴格的權限管理策略可以確保用戶信息的保密性和與指定其他用戶的數據共享。(4)分層服務云計算包括 3個層次的服務：基礎設施級服務(IaaS)、平臺級服務(PaaS)和軟件服務(SaaS)。基礎設施級服務是指將計算、存儲和網絡資源通過虛擬化形成資源池 ，為用戶提供 基礎的運算和存儲服務；平臺級服務是指

5、將軟件研發的平臺 (如編程軟件)作為一種服務提供 給用戶。平臺層提供了海量的文件系統、數據庫系統、消息系統和并行計算環境 ；軟件級服 務為用戶提供各種應用軟件。2云計算應用于智能交通系統2.1 智能交通系統的發展現狀我國智能交通系統的研究起步較晚。1994年.我國參加了在法國巴黎召開的第一屆智能交通系統世界大會后，才拉開了我國智能交通系統的發展序幕。經過十幾年的發展，我國已經在智能交通領域取得了重大進展，高速公路監控系統、主要負責數據、視頻、路況的信息采集、處理和存儲，提供交通信息資源。為高速公路快速、安全、舒適、高效提供了保障。不停車 收費系統、利用車輛自動識別技術完成車輛與收費站之間的無線

6、數據通訊，進行車輛自動識別和有關收費數據的交換， 通過計算機網路進行收費數據的處理，實現不停車自動收費的全電子收費系統、等已經在一些大城市使用運行。由于發展時間短、技術基礎薄弱等原因，我國的智能交通系統仍處在起步階段，還有一些不足之處。(1) 缺少智能交通研發、管理人才由于我國在智能交通系統方面的研究時間短，且該方面的人才既需要懂得計算機技術， 又需要了解交通知識的復合型人才，所以對這方面的人才培養還不足，非常不利于智能交通系統的深人研究與應用。(2) 缺少智能交通系統協調組織機構目前，我國的交通體制仍處于各部門、各省和地區分頭管理、各自為戰的狀況，不利于智能交通系統的整體發展，同時，也造成了

7、極大的資源浪費。在人才短缺的情況下，更不利于智能交通系統的長遠發展。(3) 地區之間發展不平衡由于生產力、資源分布不均，經濟發展不平衡，智能交通系統的發展出現區域不平衡性。(4) 高速收費管理不完善在一些偏遠地區，高速收費管理不完善，經常出現亂收費現象。有關部門也沒有統一的監控 和相關的道路收費管理明細提供給車主。2.2 云計算應用于智能交通系統智能交通云的整體設計主要包括存儲、查詢下載和管理上傳3個模塊。(1) “存儲”模塊“存儲”模塊主要是將車輛信息、路況信息、公路設施信息、物流信息等保存到云端的存儲服務器中，又稱為資源云”。云計算數據中心可以自動管理和動態分配信息資源，用戶 也可以在權限

8、范圍內自定義所需的資源結構，并通過“申請服務界面”向云計算數據中心提交請求。(2) .,查詢下載”模塊“查詢下載”模塊同時面向公眾和管理部門。 可查詢內容主要包括路況信息、公路設施信息、停車收費信息、物流信息、相關管理政策信息、車輛信息和人員信息等。根據登錄人員的身 份不同，可查詢的內容也會有所不同。(3) “管理上傳”模塊“管理上傳”模塊同時面向公眾和管理部門。公眾主要是將一些臨時的路況信息或反饋意見上傳到相關模塊；管理部門需要根據查詢或提示信息及時處理突發事件，保障道路安全、暢通，同時，也可以對其他信息進行集中管理并及時更新存儲模塊中的相應信息由于用戶登錄身份不同，人機交互界面中可操作或顯

9、示的內容也會有所不同，因此，需要設計幾個子系統來支持不同身份的用戶使用， 如圖3所示。云計算技術應用于智能交通系統， 加大了各部門、 各省和地區之間的協調管理。 當然，不同的部門都會設有不同的權限， 從而使各部門既做到統一管理又做到各盡其職、互不干擾，這樣也有利于國家的統籌管理。所有軟件、硬件資源都由云端提供，從而免去了地方部門或偏遠地區因設備落后無法實現交通管理智能化的困擾所有資源統一管理，有利于信息的及時更新。 公眾也可以隨時隨地了解到最新的路況信息或 周邊的公共設施信息等。3云計算在交通信息處理中的應用與前景3.1 基于GPS的浮動車交通信息云浮動車通常是指具有無線通信裝置和定位系統的車

10、輛。浮動車系統一般由3個部分組成車載設備、無線通信網絡和數據處理中心。浮動車將采集到的時間和行車位置等具體信息通 過無線通信網絡上傳給數據處理中心進行存儲以及預處理，然后根據相關的算法模型將數據匹配到地圖上，計算或預測出車輛的里程數、行駛時間以及行車速度等道路參數。傳統的交通數據信息采集技術， 如固定型交通檢測設備檢測技術， 主要包括紅外線檢測、 磁感應線圈、超聲波測量技術、 微波檢測等固定檢測技術。 它不僅在信息采集方面存在檢測 范圍小、實時性差、檢測準確率低等缺點，而且檢測設備昂貴且不易維修。基于GPS的浮動車交通信息采集技術是一種新的低成本的交通信息采集方式。通過記 錄車輛在路網上運行的

11、時間、速度、坐標等狀態信息， 得到路段的區間運行速度和行程時間信息，改善了傳統交通檢測設備的實時性差、投人高、數據精確率低等缺點。它既可以有效的顯示車輛的現行速度，保證了數據采集的準確率和精度，更可以降低成本，對傳統交通信息采集技術進行了有益補充。高速信息網絡將計算機、服務器、虛擬機和車載GPSt置連接起來構建成云計算的基礎 設施。它特有的信息交易體制可以吸引更多的車輛成為交通信息采集的提供者，使獲取的 GPS言息能夠更加全面地反映道路交通狀況，而車載GPSW定位精度和計算能力可以為數據處理中心提供更高質量的定位信息，減輕數據中心的計算壓力和復雜程度。云計算機制和強大的計算能力能夠使其深度的感

12、知交通狀況，通過對采集的數據信息的處理和反饋，為海量個體提供個性動態導航服務。交通 系統 控制交通信息云計算中心”3.2 基于云模型的短時交通流預測交通流預測是指在時刻 t ,通過對云計算數據中心的數據的分析，再由云計算服務平臺 通過對交通的擁堵情況、路面的行駛狀態以及車輛的實時行駛速度進行統一的綜合處理，預測出下一個決策時刻 t+At以至以后的若干時刻的交通流。一般將時刻t到下一個決策時刻 t + At之間的時間價格不超過 15 min的交通流預測稱為短時交通流預測。云模型是用自然語言值表示的某個定性概念與其定量表示之間的不確定性轉換模型。云的數字特征可以用期望值、嫡和超嫡這3個數值來表示，

13、即采用基于正態分布的數字特征，它把模糊性和隨機性結合在一起，構成定性與定量之間的映射。以當前采集的交通量為例， 給定推理機制中云模型的各項參數，例如下班高峰期的交通量與平時的歷史數據集中的數據的平均量差異較大，但下班高峰期的交通量受之前交通量的影響，因此預測下班高峰期的交通量應該以下午以前的交通量作為當前云，然后根據云模型的推理機制，循環處理若干次， 直到得到足夠的云滴，最終以所有云滴的平均值輸出。若要實現連續時間差的短時交通流預測，可以運用直接預測法和迭代預測法進行實現。直接預測法用當前云作為當前預測的趨勢，結合歷史云和當前云來生成預測云，對未來值進行預測。迭代預測法通過迭代當前的交通數據生

14、成預測值，然后根據預測值迭代生成當前云。3.3 基于云計算智能交通的動態導航應用作為最重要的智能交通系統的應用方式之一，動態導航可以帶來非常大的經濟效益和社會效益。基于云計算的智能交通系統不僅能夠保證動態導航應用的實現，還能夠針對云端提供一些與用戶出行有關系的信息，比如車輛保養信息、天氣狀況以及停車位的預訂信息等，同時用戶還可以針對 3G影音服務進行請求，這樣用戶就能夠從真正意義上享受到3G生活帶來的樂趣。3.4 預定停車位的應用目前，很多人己經受到出行后停車問題的困擾，通過對基于云計算的智能交通系統的運用，車主能夠享受到停車位預訂帶來的方便。車主用戶可以提前做好相應的準備，利用終端設備將要停

15、車的位置從地圖當中選出來，服務端就會對該選擇范圍內的全部停車場進行標識，利用顏色標明停車場是否有空車位。通過觸摸操作，車主用戶就可以選定停車場，然后將預定車位信息發送到智能交通系統的服務端，系統服務端則會向終端設備發出再次確認短信， 最后由車主用戶根據指令進行確認性的操作，這樣就能夠成功地預訂到車位，同時系統還會將預訂憑據返回給車主，車主在停車場停車的時候出示憑據即可。3.5 基于交通云計算的物流監控與跟蹤系統隨著互聯網貿易的日漸普及，跨地區的物品配送量急劇上升，導致物流運輸成為這一貿易趨勢的主要運輸方式之一。對于每一個快件或包裹，都有一個唯一的條碼與之對應，在整個運輸過程中主要通過條碼來識別

16、和管理快件。基于交通云計算的物流監控與跟蹤系統可以對原有的系統層次進行改進，改進后的系統由標簽數據采集、通信系統和管理中心系統組成，通過射頻標簽技術對快件或包裹的條碼信息進行標簽讀寫器識別、讀取解碼得到數據后，經由通信系統傳輸至管理中心系統，管理中心系統對采集到的信息進行存儲和控制，從而使用戶可以可視化的監控和管理物流過程。采用了云計算的集中模式后，途經各個地區的公路、鐵路、海運及空運數據通過相應 數據采集中心都被集中整合到統一的云計算數據中心下，可以讓多個系統共享云計算數據中心的數據，實現信息的共享、傳遞和融和，從而進行統一的物流規劃、組織、管理和調配。南運數據采集地區&需心行業數據中心全國數據中心4結語通過對智能交通系統的需求以及核心技術進行特征分析，探討了云計算技術在智能交通信息系統中的計算與應用模式，通過一系列的對比分析，體現了基于云計算技術的應用系統 具有數據處理