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大数据、云计算技术与应急平台系统

作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间:2017-03-26 17:42:050

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。在大数据时代,需要特别关注大数据技术系统本身的安全性,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。保证信息安全主要依靠两个方面:一是技术上不断更新,应用最新的安全管理理论和安全软件技术,在网络通信、本地存储等方面加强对重要数据的防护;二是立法层面,大数据技术的挖掘与利用应当有法可依,让数据开放和数据挖掘走向法制化轨道。在大数据时代,网格化管理已经兴起,一个基本要求就是管理信息整合和共享。政府应打破数据割据与封锁,公开信息。基于大数据技术的应急平台系统建设,可以提高政府各机构的应急协同办公效率。依靠大数据技术还能够及时、快速、准确收到决策实施情况汇报和民众的反馈信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的大数据技术挖掘,又要防止侵犯个体隐私。基于大数据技术的应急平台系统建设,主要包括有线通信、无线通信、移动指挥通信、移动互联技术和大数据应用软件等技术系统,具备有线通信调度、无线通信指挥、移动应急指挥、异地会商等功能。可以依托政府政务内网、政务外网、互联网,构建应急指挥800兆数字无线集群调度系统,分别搭建突发事件公共安全应急管理统一信息平台、政府内网门户和专项应急网。可以充分整合公安、交通、水务、地铁等单位及社会各方面的图像资源,搭建基于空间地理信息系统的图像平台;可以整合水、电、气、热等公用企事业单位的城市运行监测数据,开发值守应急、预案管理、空间决策(二维三维)、预警信息发布等综合应用软件,为开展科学应急决策支持发挥重要支撑作用。云计算技术与云应急系统在大数据时代,云计算技术为大数据提供了保管、访问的场所和渠道,是大数据的IT基础和大数据成长的驱动力。云计算技术主要包括虚拟化、分布式处理、云管理、云终端、绿色IT、云安全等。基于云计算技术的云应急系统,通过构建“应急云”即第三方应急资源网络,采用先进的情景感知技术、情景分析技术、资源保障管理技术、在线感知技术、语义网技术,并与云计算、网络通信、资源虚拟化、服务化、智能决策支持等技术相融合,搭建并运营云应急服务平台,为应急需求者提供智慧型定制化的应急服务。从而提高应急资源的可扩展性和可控性,动态进行应急资源发现、匹配、服务封装,全面感知和理解应急管理需求,智能化分析情景变化,动态生成和调整并行应急管理过程,使应急管理工作协同、有序、高效地进行。通过实时采集并集成海量、多源、异构应急数据,对线上多源应急信息进行抽取、过滤、标准化、储存、智能分析与态势研判;基于网络技术进行智能化应急感知、异常探测、预警和应急资源实时定位,智能发掘应急需求,为情景还原和应急需求决策提供坚实的数据基础。基于云计算技术的云应急系统,要求云应急平台对实时的突发事件情景感知数据、历史数据、决策支持模型、知识以及应急资源状态等网络化的异构信息通过标准化接口无缝集成,实现信息快速收集、抽取和挖掘;要求更快速准确地感知突发事件演化趋势,更有效地利用各种信息和模型对情景进行动态分析预测,进行更为智能化的动态决策;要求云应急服务平台对应急资源实现多渠道接入、统一管理、监控和调配,提供及时、最优、可无限扩展、高伸缩性的应急资源保障体系。云应急系统基于云应急平台实现了信息、知识的全面整合,通过对应急资源的按需调配,动态智能地生成、调整应急过程,根据不同的应急需求和应急流程调用不同的应急服务;通过对各个应急联动部门的救援队伍、设备物资、专家等应急资源的虚拟化汇聚管理,形成基于智能决策的云应急协同网络。 banner
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