公安大數(shù)據(jù)的建設(shè)需求

近年來隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)有的公安警務(wù)數(shù)據(jù)中心無論是規(guī)模還是架構(gòu)都很難適應(yīng)在海量數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)管理和分析，直接影響了公安形勢預(yù)判和重大決策。因此，在現(xiàn)階段建設(shè)新的能夠匹配公安業(yè)務(wù)場景的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是公安部門的迫切需求。

新建設(shè)的公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，將成為面向各警種的大數(shù)據(jù)管理和分析平臺，通過對海量數(shù)據(jù)的收集、整理、歸檔、分析、預(yù)測，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘出各類數(shù)據(jù)背后所蘊含的、內(nèi)在的、必然的因果關(guān)系，找到隱秘的規(guī)律，促使這些數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用、綜合應(yīng)用和高端應(yīng)用。通過大數(shù)據(jù)的建設(shè)，使新系統(tǒng)能夠向各警種提供集中資源、集中管理、集中監(jiān)控和配套實施統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境，保障在今后一個較長時期內(nèi)很好地擔(dān)負起對全局各警實戰(zhàn)應(yīng)用的支撐、服務(wù)、保障作用。

那么，公安需要一個什么樣的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)?

1. PB級數(shù)據(jù)存儲管理：信息化建設(shè)在推進，數(shù)據(jù)規(guī)模隨之飛速增長，為了滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和分析，大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)應(yīng)支持單一系統(tǒng)擴展至10PB以上規(guī)模，以滿足未來數(shù)據(jù)爆發(fā)的存儲需要

2. 多種數(shù)據(jù)類型與協(xié)議支持：公安數(shù)據(jù)形式多樣，包含文檔、圖片、視頻、柵格、矢量等，因此該系統(tǒng)需要能夠支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化多種數(shù)據(jù)類型，提供NFS/CIFS/JDBC/ODBC等多種接口，以便業(yè)務(wù)對多種數(shù)據(jù)進行訪問和操作;

3. 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)整合：好的數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)分析挖掘等有效應(yīng)用的基本條件，面對公安行業(yè)交互復(fù)雜而繁多的系統(tǒng)，勢必需要將這些多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換及裝載，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合、消重，提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上進行關(guān)聯(lián)、建模，為實戰(zhàn)業(yè)務(wù)提供可用的數(shù)據(jù);

4. 高效的數(shù)據(jù)分析能力：百億條記錄的檢索、上千張表的碰撞、幾百個小時的視頻分析、大量的移動互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體數(shù)據(jù)處理等應(yīng)用，無不對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力提出更高的要求;

5. 可管理和開放性：可管理、開放化、標準化的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系架構(gòu)，不僅可以為公安帶來更高的性價比、更出色的擴展性，更能為警務(wù)建設(shè)在大數(shù)據(jù)平臺上開展新探索、新應(yīng)用解除后顧之憂;

6. 安全可靠，自主可控：公安系統(tǒng)中很多數(shù)據(jù)關(guān)系著國家安全和人民生命財產(chǎn)安全，因此，要求該系統(tǒng)具備非常高的可靠性，同時，為進一步加強數(shù)據(jù)安全性，避免數(shù)據(jù)泄露，***選用具備完全自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)設(shè)備和系統(tǒng)。

公安大數(shù)據(jù)的技術(shù)選型

大數(shù)據(jù)的實質(zhì)是對數(shù)據(jù)的管理與開發(fā)利用，與當前以信息資源開發(fā)為核心的公安工作具有廣泛的共通性，如何借助大數(shù)據(jù)技術(shù)推動公安工作的發(fā)展和變革?技術(shù)選型非常重要。在各個企業(yè)和組織紛紛助推下，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)呈現(xiàn)百花齊放局面，涵蓋數(shù)據(jù)收集、存儲、計算、挖掘、資源調(diào)度等，下面就以最核心的計算層和存儲層兩個維度介紹下有關(guān)技術(shù)路線和發(fā)展趨勢。

● 數(shù)據(jù)處理：

簡而言之，不管對何種應(yīng)用，當數(shù)據(jù)量很大時就無法在一臺服務(wù)器上解決計算問題，此時分布式計算優(yōu)勢就體現(xiàn)出來，而Hadoop MapReduce的重要創(chuàng)新便是當處理一個大數(shù)據(jù)集時會將其任務(wù)分解并在運行的多個節(jié)點中處理，這種批處理框架常用于離線的復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，如ETL、數(shù)據(jù)挖掘等場景;與Hadoop的使用硬盤來存儲數(shù)據(jù)不同，Spark是基于內(nèi)存的迭代計算框架，適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場合;而Storm則是專門針對實時數(shù)據(jù)類型的流式計算分析框架，應(yīng)用在低延遲的場景中，實現(xiàn)海量事件的實時分析、處理和決策。除此之外，為應(yīng)對不斷增長的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和快速處理以及靈活的業(yè)務(wù)建模需求，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必將引入分布式架構(gòu)、MPP處理技術(shù)。

● 數(shù)據(jù)存儲：

上面提到了MapReduce將任務(wù)分發(fā)到多個服務(wù)器上處理大數(shù)據(jù)的能力。而對于分布式計算，每個服務(wù)器必須具備對數(shù)據(jù)的訪問能力，這就是HDFS所起到的作用，HDFS有著高容錯性、高吞吐量的特點，適合大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。與此同時，業(yè)內(nèi)也有許多其他類型的文件系統(tǒng)推出，不僅能解決了傳統(tǒng)存儲體系結(jié)構(gòu)存在的難題，又能提高存儲利用率和數(shù)據(jù)讀寫性能，可以替代HDFS作為Hadoop架構(gòu)的底層文件系統(tǒng)/數(shù)據(jù)存儲。

不同的技術(shù)思路各有偏重，由于公安業(yè)務(wù)種類繁多，大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景多樣化，除了建立各類基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)資源庫之外，還需要做到事前預(yù)測警務(wù)研判、事中實時情報分析及事后案事件分析，及可視化查詢統(tǒng)計等，建議公安用戶基于智能融合的大數(shù)據(jù)架構(gòu)構(gòu)建上層應(yīng)用，積極引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的先進技術(shù)，推動公安工作邁入大數(shù)據(jù)發(fā)展階段。

華為大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)公安

華為匯集國內(nèi)外的大數(shù)據(jù)專家，構(gòu)建***的大數(shù)據(jù)團隊，全面覆蓋大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，推出了智能融合的大數(shù)據(jù)解決方案，已在全球電信市場、國內(nèi)金融行業(yè)和政府涉密部門等擁有大量實踐及成功案例，例如招商銀行、建設(shè)銀行、工商銀行、上海聯(lián)通和江蘇移動等，并與多地公安機關(guān)和公安行業(yè)應(yīng)用廠家展開緊密合作，致力于為公安用戶打造服務(wù)于實戰(zhàn)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)方案。

華為大數(shù)據(jù)方案融合了基礎(chǔ)設(shè)施層面的OceanStor 9000大數(shù)據(jù)存儲，RH2288通用X86服務(wù)器，和數(shù)據(jù)管理分析層面的FusionInsight企業(yè)級Hadoop，該方案在公安領(lǐng)域的價值體現(xiàn)包括：

● 建立融合海量異構(gòu)多源數(shù)據(jù)的公安信息資源庫，將更大規(guī)模、更多類型的數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)平臺，拓寬公安的數(shù)據(jù)掌控面;

● 實現(xiàn)更快更準的智能搜索、關(guān)聯(lián)查詢和碰撞比對，提高研判分析效率;

● 融合多種分布式計算框架，處理更復(fù)雜的分析模型和預(yù)測模型，提升案件偵破能力;

● 保持大數(shù)據(jù)平臺100%的開放性，支持被集成，更穩(wěn)健地搭載公安業(yè)務(wù);

● 華為公司戰(zhàn)略投入，強大的研發(fā)團隊長期從事大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展的研究，能助力公安的大數(shù)據(jù)實踐和探索。