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济南App开发之公安大数据系统技术解析

2015-04-28 11:37:23

作为互联网+的重要组成部分,行业大数据应用实践一向被产业所关注。与金融、医疗、电信、零售等行业大数据技术与实践不绝于耳的研讨相比,公安系统大数据的应用一向难以被大家所认知。直到在IPF2015(浪潮信息全国合作伙伴大会Inspur Partner Forum)的《浪潮大数据及应用分论坛》上,听到某省公安厅科信处负责人,这位已经在公安信息系统中工作数十年的技术专家的深入分享,才进一步了解与互联网完全不同。拥有庞大的数据积累和独特安全需求的公安系统,是如何利用技术进行大数据实践的。

公安数据状况分为:

治安类相关业务系统;
刑事类相关业务系统;
经侦类相关业务系统;
交通类相关业务系统;
指挥类相关业务系统;
视频业务系统。

存储是最基本的需求,公安系统存储方面:

数据库层面有Oracle,SQLServer,Hadoop
基础存储设施层面:各数据库独立存储自己的数据,存储空间独立管理,存储的数据安全性上基本是Hotspare+Raid5
存储的区域化特性明显:以市为单位的系统在市本级存放数据,以省为单位的系统全省统一存放数据,以部为单位的全国统一存放数据。

以目前公安数据使用状况来看,数据复用分为三个层级:

内部复用:综合查询、数据复制、数据库账号、全文搜索等;
区域间复用:请求服务、全网搜、核查比对;
外部复用:部门间信息共享、政府网站、服务民生。

可以说,公安IT系统建设是极早的,2006年就已拥有成熟的数据中心。而公安几乎和所有行业在数据层面都有密切交互。所以,作为特殊的专网,公安的IT系统尤为复杂,如烟囱式垂直应用众多。

不 止如此。移动互联、物联网等新技术使得数据元多种多样,非关系型数据日趋庞大。数据关联性更加复杂,比如广东车主在北京违章,这就需要多重数据调取;比如 金融诈骗分析中,搜索一个姓名在某个小城市有多少人,也许只有24位。但如果放到全国,这一类完全展开要多少,是无法预估的。而搜索之后,如果在进一步进 行数据展示甚至深度挖掘,都会遇到诸多技术问题。新的变化来了新的业务挑战,而这些已不是传统技术所能解决的。

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