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面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS

面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS

出版社：同濟大學(xué)出版社出版時間：2021-11-01
開本： 16開 頁數(shù)： 309
中 圖 價:¥117.6(7.0折) 定價  ¥168.0 登錄后可看到會員價
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面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS 版權(quán)信息

面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS 內(nèi)容簡介

近年來，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動城市治理的理念逐步推廣，我國36個主要城市中僅有10個開展了城市級大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)工作，研發(fā)了交通運行監(jiān)測系統(tǒng)、評價分析系統(tǒng)、決策支撐系統(tǒng)等各類型的交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用。但如何對各類數(shù)據(jù)進行有效整合，形成強大的交通計算平臺，對交通實時運行狀態(tài)進行掌控，對長期狀態(tài)進行研判，是當(dāng)前大城市交通治理的關(guān)鍵。本書提出了城市交通大數(shù)據(jù)智能計算平臺的完整技術(shù)體系，圍繞城市交通大數(shù)據(jù)的全生命周期管理與交通算法模型平臺構(gòu)建，結(jié)合分布式大數(shù)據(jù)計算、容器化技術(shù)、彈性資源調(diào)度技術(shù)，介紹了城市交通大數(shù)據(jù)智能計算平臺的搭建與應(yīng)用示范。

面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS 目錄

總序 前言 1 大數(shù)據(jù)時代下的城市交通治理 1.1 城市交通治理的新挑戰(zhàn) 1.1.1 日益復(fù)雜的城市綜合交通體系 1.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動城市交通治理模式變革 1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動城市交通治理的瓶頸痛點 1.2.1 缺乏頂層設(shè)計，平臺建設(shè)盲目 1.2.2 要素關(guān)系多階，知識表達不明 1.2.3 平臺架構(gòu)單一，難撐復(fù)合需求 1.2.4 數(shù)據(jù)種類多樣，缺乏數(shù)據(jù)體系 1.2.5 數(shù)據(jù)多源異構(gòu)，匯聚監(jiān)管困難 1.2.6 數(shù)據(jù)量大增長快，挖掘效率低下 1.2.7 質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)不一，數(shù)據(jù)應(yīng)用困難 1.2.8 涉及個體隱私，缺乏安全分級 1.2.9 應(yīng)用場景多樣，服務(wù)對象廣泛 1.2.10 算法模型多樣，難以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn) 1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢 1.3.1 應(yīng)用層次尚屬初級，深層次應(yīng)用將成為發(fā)展重點 1.3.2 治理體系未形成，隱私安全效率成短板 1.3.3 理論技術(shù)不成熟，技術(shù)體系漸進發(fā)展 1.3.4 交通大腦漸興起，深度、精度、廣度待提升 2 城市交通大數(shù)據(jù)計算平臺內(nèi)涵、技術(shù)選擇與總體架構(gòu) 2.1 城市交通治理與平臺的內(nèi)涵 2.1.1 城市交通治理現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型 2.1.2 城市交通治理的核心目標(biāo) 2.1.3 城市交通治理的主要內(nèi)容 2.1.4 城市交通治理的基本原則 2.1.5 城市交通治理的技術(shù)支撐 2.1.6 大數(shù)據(jù)計算平臺賦能治理 2.2 大數(shù)據(jù)計算平臺的技術(shù)選擇 2.2.1 面向城市交通治理的數(shù)據(jù)采集體系 2.2.2 面向城市交通治理的數(shù)據(jù)治理體系 2.2.3 面向城市交通治理的數(shù)據(jù)計算體系 2.2.4 面向城市交通治理的數(shù)據(jù)服務(wù)體系 2.2.5 面向城市交通治理的數(shù)據(jù)安全體系 2.2.6 以場景式切入的多維綜合評估體系 2.2.7 治理能力現(xiàn)代化的*佳實踐經(jīng)驗 2.3 大數(shù)據(jù)計算平臺的總體架構(gòu) 2.3.1 平臺架構(gòu)設(shè)計的核心目標(biāo) 2.3.2 計算平臺的總體功能架構(gòu) 2.3.3 計算平臺的總體技術(shù)架構(gòu) 2.3.4 平臺建設(shè)的總體技術(shù)路線 3 交通大數(shù)據(jù)后臺：高性能的彈性資源調(diào)度技術(shù) 3.1 分布式存儲與計算技術(shù) 3.1.1 HDFS：分布式文件系統(tǒng) 3.1.2 HIVE：分布式數(shù)據(jù)庫 3.1.3 HBase：分布式列式存儲數(shù)據(jù)庫 3.1.4 Spark：分布式大數(shù)據(jù)計算技術(shù) 3.1.5 Kafka：實時數(shù)據(jù)接入技術(shù) 3.2 容器化及其資源調(diào)度技術(shù) 3.2.1 基于Docker的容器技術(shù) 3.2.2 基于Kubernetes的資源調(diào)度技術(shù) 3.2.3 大規(guī)模大數(shù)據(jù)應(yīng)用調(diào)度技術(shù)分析和實現(xiàn) 3.3 多源大數(shù)據(jù)匯集技術(shù) 3.3.1 數(shù)據(jù)匯聚流程設(shè)計 3.3.2 明確數(shù)據(jù)源 3.3.3 數(shù)據(jù)匯聚方式 3.3.4 API對接 3.3.5 數(shù)據(jù)庫對接 3.3.6 消息隊列對接 3.3.7 文件數(shù)據(jù)同步 3.3.8 業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)ETL 3.3.9 數(shù)據(jù)接入監(jiān)測預(yù)警 3.4 大數(shù)據(jù)的知識表達：知識圖譜 3.4.1 知識圖譜的基本概念 3.4.2 知識圖譜與交通領(lǐng)域的融合 3.5 大數(shù)據(jù)平臺的安全體系 3.5.1 痛點解析 3.5.2 安全體系架構(gòu)設(shè)計 3.5.3 數(shù)據(jù)存儲安全 3.5.4 數(shù)據(jù)傳輸安全 3.5.5 數(shù)據(jù)使用安全 3.5.6 用戶智能鑒權(quán) 3.5.7 數(shù)據(jù)敏感分級 4 交通大數(shù)據(jù)中臺：數(shù)據(jù)全生命周期管理技術(shù) 4.1 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)設(shè)計 4.1.1 功能需求分析 4.1.2 數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計 4.1.3 數(shù)據(jù)流向設(shè)計 4.2 業(yè)務(wù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系 4.2.1 原始庫 4.2.2 標(biāo)準(zhǔn)庫 4.2.3 指標(biāo)庫 4.2.4 血緣分析 4.3 交通數(shù)據(jù)治理范式 4.3.1 數(shù)據(jù)治理的目標(biāo) 4.3.2 數(shù)據(jù)治理的基本架構(gòu) 4.3.3 數(shù)據(jù)清洗規(guī)則 4.3.4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系 4.3.5 數(shù)據(jù)模型定義 4.3.6 元數(shù)據(jù)管理 4.3.7 數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核 4.3.8 數(shù)據(jù)治理的案例 4.4 場景驅(qū)動的數(shù)據(jù)服務(wù) 4.4.1 數(shù)據(jù)開發(fā)服務(wù) 4.4.2 數(shù)據(jù)分析服務(wù) 4.4.3 數(shù)據(jù)查詢服務(wù) 4.4.4 數(shù)據(jù)接口服務(wù) 5 交通算法中臺：復(fù)雜交通系統(tǒng)推演及彈性計算技術(shù) 5.1 算法中臺架構(gòu)設(shè)計 5.2 標(biāo)準(zhǔn)化算法模型 5.3 交通關(guān)鍵算法 5.3.1 交通算法模型概覽 5.3.2 復(fù)雜出行聯(lián)合建模領(lǐng)域 5.3.3 基于大數(shù)據(jù)特征快速提取領(lǐng)域 5.3.4 交通態(tài)勢短時預(yù)測領(lǐng)域 5.3.5 適配計算與成果表達方面 5.4 算法資源管理 5.4.1 算法上架與更新 5.4.2 算法版本管理 5.4.3 自動化封裝部署 5.5 算法模型服務(wù) 5.5.1 算法模型功能架構(gòu) 5.5.2 算法服務(wù)的彈性資源響應(yīng) 5.5.3 算法服務(wù)的監(jiān)控預(yù)警 5.5.4 調(diào)用統(tǒng)計 6 交通大數(shù)據(jù)前臺：TransPaaS平臺功能設(shè)計與建設(shè) 6.1 數(shù)據(jù)治理功能 6.1.1 數(shù)據(jù)模型與平臺收錄 6.1.2 數(shù)據(jù)接入 6.1.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn) 6.2 數(shù)據(jù)服務(wù)功能 6.2.1 數(shù)據(jù)查看 6.2.2 數(shù)據(jù)接口 6.2.3 數(shù)據(jù)申請與審核 6.3 算法服務(wù)功能 6.3.1 算法超市 ……
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面向城市交通治理的大數(shù)據(jù)計算平臺TransPaaS 作者簡介

張曉春，深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心主任、董事長，長期從事城市交通規(guī)劃設(shè)計研究工作，主持并參與《建設(shè)項目交通影響評價技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》、《城市停車設(shè)施規(guī)劃導(dǎo)則》等多部國家標(biāo)準(zhǔn)的編制，出版《面向協(xié)同實施的城市交通規(guī)劃》、《深圳城市交通規(guī)劃設(shè)計技術(shù)體系及工作指引》、《深圳市交通擁堵綜合治理探索與實踐》、《深圳市城市綜合交通規(guī)劃與實踐》等技術(shù)專著。多次受邀美國TRB年會、世界智能交通年會作學(xué)術(shù)主題演講。

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