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，智慧交通正在成为全球各国研究的重点。
智慧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，智慧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。
难题一：海量数据信息存储
智慧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。
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。
有孚专有云致力于打造安全高效的云存储解决方案，为满足不同业务和数据的存储需求，有孚专有云向用提供高性能文件存储、对象存储、蓝光近离线存储等存储方式，结合有孚云SaaS管理平台可实现数据“热温冷”智能数据分层策略，为不同类型数据提供经济高效的数据存储解决方案。如，需要长期保存视频数据，历史档案数据可通过蓝光介质长期低成本存储，交通预测等需要调用各类数据进行大量计算的数据可对接高性能文件数据实现数据高速读写提升业务分析效率。
难题二：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慧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。
有孚专有云为了复杂的城市交通业务需要提供各类计算资源，通过有孚云控制台CCP，实现云主机、裸金属服务器、GPU、FPGA等各类计算资源的高效管理与调度，向下无缝对接有孚专有云存储，按需调用各类存储资源，充分提升数据读写效率，向上为城市交通业务系统提供高速计算服务。如，为城市拥堵预测，城市三维地图等应用提供各类“高中低”端GPU资源，为实时高效的三维城市交通治理应用提供技术和资源基础。
同时，通过有孚云控制台CCP实现了混合云管理，用户可以通过一套系统统一调度私有云和有孚云、乃至第三方云之间的计算资源，来满足海量计算业务场景的“削峰填谷”。
难题三：高可用性及高稳定性要求
智慧交通需面向政府、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。
利用有孚云现有资源，底层基于DCS控制系统和PLC控制系统构建了物联网集中接口平台，将前端各类物联网数据统一采集并集中管理起来，为上层业务应用提供数据基础。采集接入了车辆数据、卡口信息、监控视频、车位数据、高清地图、停车场、三维城市、交通信号、等诸多维度和类型的数据，并根据城市交通应场景需要将数据统一归纳梳理成高可用数据，将原本分散无序、类型复杂的城市交通数据关联应用，为城市交通管理提供高价值数据基础。
结合有孚云深耕IDC业务和云业务20年的积累，有孚云可以根据用户对数据安全的需求，在有孚云全面的数据安全防护域之内，为用户打造物理层面的数据安全区域，为用户提供全套安全防护监控策略（独立安全流程、独立安全监控等）。同时又能通过环形分层的网络安全架构，来利用有孚专有云丰富的网络资源实现数据接入及业务应用（大屏展示、管理应用、公众服务、移动APP等）。
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。
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