智慧环境总体结构.doc

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1、9.1 智慧环境总体结构基于互联网和云计算的智慧环境系统在感知、传输、应用3个层面进行信息化建设，并以数据源管理、数据中心建设和服务中心为主进行构建。其中最底层由在线检测仪表和传感器组成的数据采集端，分为废水感知网络、废气感知网络、治理设施感知网络和设施应用感知网络，中层为数据传输为主的网络传输层，上层为云计算平台，为整个系统提供云数据中心和云服务中心。 感知层通过在目标域布置大量的采集节点，对水、大气、固体废物、危险废物、医疗废物、放射源等环境监测对象的信息进行感知，从而全面及时地采集到需要的数据：l 传输层通过有线、无线、卫星等多种网络把采集到的环境数据信息迅速、准确地传输到云数据中心；l

2、 应用层为云计算平台，包括数据层和服务层，通过高性能计算、海量数据挖掘、智能分析等技术，对数据进行有效的处理，通过相应的服务实现对环境的智能化管理。 总之，基于云计算技术的智慧环境系统提供高计算能力、海量存储能力、智能数据挖掘和分析能力、消息统一管控能力和可溯源安全保障能力。在数据管理与存储中，采用大规模并行文件与存储系统实现对系统的底层支持，同时使用大规模并行数据库系统进行数据的存储和管理。对于数据的处理，采用了在线分析处理的方法实现环保监测功能。平台还提供了并行数据挖掘、大规模视频分析、海量数据可视化以及应急系统辅助决策等服务。9.1.1 感知互动层（监控设备层） 现场监控端由一系列传感设

3、备和仪表构成，具备污染源与环境质量监测数据采集、遥感（RS）信息生成、现场视频信息采集、环境温湿度感知、治污设施开关量和模拟量感知、现场设备维护管理身份识别与记录、仪器自我诊断与远程反控、危险源（危废）与放射源射频身份识别（RFID）与定位（GPS）等功能。通过这些感知设备，对水、大气、噪声、土壤、危险废弃物等环境监测对象的状态、参数及位置等信息进行多维感知和数据采集。9.1.2 网络传输层 建设集传感器网络、无线网络、有线网络、卫星网络等多种网络形态于一体的高速、无缝、可靠的数据传输网络，能够灵活快速地将感知数据传输至云计算数据中心。更加全面的互通互联将各类监测装备进行联网数据传输，实现水、

4、大气、噪声、土壤、危险废弃物等环境监测设备的网络化高速数据传输。本层也采用最新的3G/4G无线技术与光线结合的通信网络，实现通信网、互联网与卫星网的融合。9.1.3 云计算平台 云计算平台是数据存储、分析与服务平台，云平台层分为数据中心和服务中心。数据中心是将所有环境基础信息（基于GIS平台）和监测数据及视频信息，包括污染源、水质和空气质量、危险源（危废）、放射源、餐饮油烟、机动车尾气、环境生态等环境信息，集中在云平台，建设大型资源池，实现数据存储、数据分析、数据整合和数据共享。 服务中心（有人也叫应用层）包括监控平台与数据应用以及省、市、县等监控及应急指挥中心、呼叫中心等各个子系统，并提供基

5、于手机和平板电脑的智慧环境移动应用，这些移动应用从云平台获取相应的信息和服务，实现资源共享及按需服务。我们阐述云计算平台的内部组成。1. 云数据中心 由于环境数据的结构复杂，类型繁多，所以，环境数据和存储管理一体化是平台的一个关键点，是决定系统综合效能发挥的重要因素。我们基于云计算技术构架了环境云数据中心。在云数据中心上，统一管理如下环境数据：l 基础性数据：环境基本情况信息，包括监测点名称、地址、位置、类型等。l 历史数据：包括各监控中心前期收集的监测污染物数据。l 实时数据：自动监控设备实时采集的现场数据。l 统计分析数据：针对上面几类数据的汇总和分析后所得到的数据。l 视频监控数据：各个

6、监控点摄像头采集的视频监控信息。l 办公数据：日常办公的文档、表格等文件。环境数据类型多样，包括结构化数据（数值）、图像、视频、声音、地图等。云数据中心的一大特色是基于数据模型来管理和操纵环境数据。每类数据都有自己的模型，数据模型是访问数据中心的标准接口，数据挖掘、并行计算、可视化和视频搜索等服务都是以数据模型为接口来访问环境数据。这就实现了数据的统一维护和查询。基于数据模型，异种异构的环境数据可以在各个平台上交互和存储，从而为建立一个基于云计算的完整的海量环境数据中心奠定了基础。另外，为气象、水文、民政、政府规划、财政、地税、国税、经贸、工商、社会经济、金融等方面与环保有交集的数据平台建立了

7、数据交换标准，便于环保部门与其他政府部门、社会公益团体、企业以及民众进行不同种类和不同优先级的数据交互以及共享。数据中心上的数据模型，就是通用、高效、易于扩展的环境信息数据格式和语义描述标准，为环境信息的交换、分发和共享提供统一的数据规范，以支持不同应用厂商在数据存储、交换和共享方面的技术需求。除了给环境数据定义模型之外，云平台定义环境信息采集规则和环境信息服务的规范流程，为现有系统与云平台之间的连接协作提供标准规范。数据中心上的数据模型是可动态调整和扩展的数据模型，为适应未来环境数据的更改提供了可靠的基础。云数据中心还提供了自动多维归类的功能，实现数据的即时整合，避免数据重复存储，保持各服务

8、数据的一致。这个功能实现了对全局数据进行灵活的多维分析和多样式展示，为管理层监控和决策提供有效支持。2. 云存储中心 由于环境数据种类繁多，每天要采集的数据量巨大，需要考虑存储的一体化，并考虑新业务加入后所需要的存储。在设计存储系统时，我们考虑了不同业务数据及支撑系统（如GIS）对存储容量和性能的要求，云平台的云存储中心提供了如下功能：l 使用Hadoop的HDFS实现分布式文件系统，即分布式存储。l 通过创建虚拟设备和虚拟容器来统一各类存储设备和文件系统的接口，从而实现存储空间的统一管理、数据并行访问、数据分类存储，并保证了性能和空间动态扩展。虚拟设备和虚拟容器对各种业务服务提供了统一访问接

9、口，业务应用无需了解物理存储的具体信息。查询、统计分析、信息上报或发布等多种服务，都通过同一个接口访问存储系统上的数据，便于各种服务对数据的共享。l 虚拟容器支持海量存储设备。在云平台上，光纤磁盘阵列、SCSI磁盘阵列等设备，都只是某一类虚拟容器，从而，可以根据数据特点选择不同性能和容量的设备：有些存放在大容量、高带宽的设备上，而有些存放在廉价的存储设备上。l 通过虚拟设备和虚拟容器，平台可以把一个物理存储设备空间划分成多个虚拟设备，从而为多个环保单位有效利用同一批物理设备提供捷径。l 虚拟设备分为备份设备，删除设备，复制设备，归档设备和正常设备。备份数据存储在备份设备上，删除数据被转移到删除

10、设备上。这些都利于数据的迁移和备份。另外，这种存储系统的分类设计，也是考虑了不同种类的数据在不同阶段的价值以及对存储系统的要求。分类存储的思想充分提高了存储系统的性价化，比如，只把价值特别高的或者访问非常频繁的数据放到价格高的高性能存储设备上。3. 云服务中心 云服务中心用于完成对大量实时和历史数据的高性能计算和数据挖掘，准确判断环境状况和变化趋势，对环境危机事件进行预警、态势分析、应急联动等任务。云服务中心集成了报表和数据分析、辅助决策等服务，能有效地为环保局宏观决策提供详实数据和可靠分析。服务中心是环境综合管理服务平台，可分为以下几个中心：监测预警服务中心、污染源监控服务中心、应急指挥服务

11、中心、电子政务办公中心、有移动服务中心和运营中心。服务中心采用面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）。通过服务之间的消息路由、请求者和服务之间的传输协议转换（SOAP、JMS等）、请求者和服务之间的消息格式（XML）转换，从而安全、可靠的交互处理来自不同业务事件，并访问那些互相独立、互不兼容的、复杂的源数据系统。SOA也保证了服务功能的透明性（即用户的可扩展性）和服务位置的透明性（即不同服务的共享性且服务间接口独立）。一个服务可以是一个处理流程，包含一系列处理步骤。这个处理流程可以是自动的，也可以是包含人工干预（如人工审核）的处理流程。各个处理步骤

12、处理着数据中心上的数据，并可能生成新数据（如报表服务生成报表）。服务中心记录处理流程的开始时间和结束时间，从而记录整个服务的生命周期。服务中心的流程引擎支撑这些流程的运转和管理。4. 物联网与数据资源管理器 智慧环境系统是一个由很多设备组成的物联网络，它的感知（传感）层是建立在多个厂商设备之上。为了便于云平台统一管理这些设备，就需要标准化设备管理接口，这就是数据源资源管理器所要完成的功能之一。从而，通过视频监控、遥感和传感器等前端感知设备采集数据到云计算数据中心。另外，云平台还需要考虑同现有应用的数据整合和交换，这也是通过数据源管理器完成的。 数据源管理器是数据中心与各个监控设备和现有系统的接

13、口。设备上所提供的数据是编码的数据，并不符合数据中心需求的数据模型。数据源管理器就是完成数据包解码，并按照数据模型存放到数据中心上。数据校验是保证数据一致性、完整性的必要手段。它贯穿整个平台，对进入数据中心的所有信息进行严格的审核，如果不符合要求或无法判定时，均过滤出去，保证数据的安全；通过一定的验证规则，数据源管理器对数据进行验证，验证规则可以根据需要自定义。 在智慧环境系统上，在线监测设备的远程反控可实现对监测设备的控制，并可远程设置和修改参数：l 当需要远程控制在线测试设备时，通过智慧环境系统提供的操作界面进行操作，有操作权限的用户选取所需要控制的站点和设备，并且指明需要进行何种操作，从

14、而对站点的在线监测设备进行远程控制。l 如果因为通信故障和设备损坏的原因导致控制命令无法正确传达，系统会产生一个报错信息告知操作人员，同时该次远程控制操作将被系统自动放弃。智慧环境系统还提供了QR码的编制和打印服务，为每个监测设备贴上QR码。这个QR码上保存有该设备的详细信息（XML格式）。在手机上的智慧环境系统，通过手机的摄像头扫描设备上的QR码，访问云计算数据中心，从而获得该设备的所有上传数据、统计分析数据等。环境工作人员只要拿着一个手机，到哪里都可以知道该设备的所有信息和相关操作，为控制该设备提供科学依据。关于设备的操作记录，也可以通过该应用上传到云。整个系统使设备具有“会说话”和“会记

15、忆”的功能。5. 门户中心门户中心为智慧环境系统的使用者提供个性化的界面和服务，这包括基于Web、手机、平板电脑的智慧环境系统。9.1.4 智慧环境与传统环保应用的区别智慧环境的目标是，改变过去竖向方式所采用的各业务系统的数据分别设计、自建自用的模式，坚持“统一设计，集中管理，统一访问，兼顾已有与扩展”的原则，构建云数据中心，实现“一数一源、一源多用、全面共享”，为上层应用整合和流程优化奠定基础。云平台细分为数据中心与服务中心，将所有环境信息按照面向对象的方式进行管理，基于数据模型实现数据扩展和数据关联，提供数据中心标准接口，完成数据统一维护和查询功能，并为数据挖掘、并行计算、可视化和视频搜索

16、等服务提供接口。云平台上的数据中心，是基于云计算的海量数据存储技术所建立起来的异种异构数据的大平台。数据中心实现数据存储和分类管理等功能，服务中心实现环境服务、数据挖掘与统计预测分析等功能。9.1.5 分布式配置和平台内外网智慧环境系统可以安装在国家、区、省、市县等多个层面上。每个系统都有一个唯一的节点号码，并提供节点之间的数据交换和同步。比如，省级节点通过定时或实时的方式将数据传输到国家级节点。这满足国家环保部信息系统交换相关规范。另外，国家节点可以直接连接省级节点来查询数据。基于环保部四级环保专网，建设连接环保部、省环保厅和市下辖行政区县的环保网络，将环保机构级联成为一个大的环境保护业务专

17、网，为数据采集、传输和信息发布提供传输通道。按照访问范围，云平台可以划分为私有云（内网）和公有云（外网）。除了污染源监测、环境质量监测、设备状态监测、环保数据挖掘、可视化分析、视频分析之外，在私有云上的服务有项目审批、综合办公、许可证管理等，在公有云上的服务为行政处罚、环境信访、公共服务等。在公有云上，普通大众可以跟踪环境事件以及环境数据的实时查询，增强环保认识。私有云可以与公有云彻底隔离，也可以通过VPN等方式交换数据。比如，传递污染源监测数据和环境质量监测数据。9.1.6 同现有系统的集成环保行业中各部门的软件系统都有所不同，各部门根据各自或某一特定业务编制相应的软件。这些系统的工作平台、

18、开发工具、后台数据库不尽相同，使得各部门的系统彼此之间的交互共享性很差。这也造成了大量的环保数据存在于信息孤岛上，不能很好用于数据分析和决策帮助。数据源管理器对各类现有的环保系统整合。数据源控制器实现与现有系统的无缝连接，主要包括：l 数据的无缝连接：充分利用数据源控制器的采集和属性映射功能，把现有监测系统平台的数据结构映射为数据中心上的数据结构，从而让云计算平台的数据中心获得现有系统上的数据。l 操作的无缝连接：把现有系统的一个功能注册为数据源控制器上的一个操作，云平台通过调用这些操作来完成在现有系统上的功能。l 数据源控制器支持现有系统的运行环境并可与其兼容。9.1.7 物联和反控有时需要

19、报警信号与视频录像联动，或者报警信号与控制输出联动，这些都可以通过物联来完成。物联网是包含监测子网在内的虚拟网络。监测子网主要包括一下功能：l 监测仪与通信终端之间通过事先约定好的通信接口协议，将监控数据传给通信终端。l GPRS通信终端通过RS232端口与通信终端相连，通过TD/CDMA/GPRS网络传输至数据中心。l 服务中心下发的控制命令通过通信终端发送给监测仪，监测仪收到命令后做出相应动作。应用物联网传感技术，全面感知水源地、地表水、大气、噪声等环境质量状况，充分发挥以建设和即将建设的水、气、声环境质量自动监测站点的作用，将环境质量站做为物联网的前端数据感知设备，实现环境质量监测的全面物联，建立对环境质量包括空气质量监测，饮用地表水监测，噪声自动监测等各方面的在线监测系统，通过无线传输实现对环境质量的在线自动检测和数据传输（到数据中心），为决策提供科学依据。在服务中心上，对自动监测数据进行统计分析，产生报警信息，提高环境质量的监控管理能力，提高物联网对环境感知能力。