内容简要
一、业务背景
二、核心业务
三、关于未来公交
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一、业务背景
启迪公交 北京 科技股份有限公司以下简称”启迪公交” 是国内领先的智慧公交系统方案提供商和服务运营商。
通过承接公交信息化和智慧化项目建设 应用最先进的互联网商业模式 将“人、车、线、站”的大数据资源及相关配套资源进行商业化转换 引领行业提升公交系统的创新能力和服务水平 助力“互联网 城市公交”的提升发展。启迪公交承建的北京市公交公交集团的智能化系统改造项目。
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二、核心业务
一 三大核心业务目标
三大核心业务目标分别为 刷码乘车、物联网和大数据。
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1.刷码乘车
随着线上支付的普及 现金支付的场景越来越少 因此我们也希望能够在乘坐公交的场景中使用线上支付的方式。
这种方式可以取代公交卡或者现金支付 这是企业公交做信息化的第一个核心目标 即做一个刷卡乘车的系统。
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2.物联网
公共交通的核心载体为公交车 过去我们缺少信息化的手段来监控整个公交车实时的运行情况 包括公交车的位置 车上拥挤程度 也很难根据人流量与车流量进行实时的交通调度与排版 信息化相对滞后。
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3.大数据
通过大数据的分析 为公交集团提供一个更优的业务决策 包括场站的设置 公交的排班 线路的优化等 这要依赖于把整个业务数据 包括大数据的系统数据把储存下来 然后做智能化分析。
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目前 我们将北京公交上的乘车机具设备进行了迭代 乘客可通过下载“北京公交”APP 通过应用生成二维码即可刷码乘车。
二 业务挑战
作为拥有两千多万常住人口的城市 北京的公交状况与其他城市也不太一样。由于巨大的城市体量和规模 北京的公共交通状况也给我们的业务系统带来巨大压力。
如上图所示 北京公交系统中目前带安装车辆将近2.4万辆 车载POS终端生产总量为6千件 每日设备心跳8900万次 每日乘车人次800万 每日刷卡交易数1600万 最高并发访问量1500次/秒 因此需要一套公交系统 既支持高并发场景 还能大数据量的存储 经过仔细调研与层次筛选 我们选择了阿里云的云原生数据库来作为底层承载的数据库。
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三 为什么选择云原生数据库
选择云原生数据库主要有以下三个原因
1. 解决高并发和水平扩展
经历过双十一考验的PolarDB和PolarDB-X分布式数据库 能够解决数据库高并发访问和水平扩展的需求。
2.降低时间成本
将基础设施的搭建工作交给阿里云专业技术团队 公交系统的技术团队可以从基础设施的建设中解放出来 根据需求的变化快速的响应 将更多的精力投入到业务逻辑和商业化变现中。
3.与云生态无缝对接
可以与其他阿里云大数据产品无缝对接 形成完整的大数据处理架构 省去 了在各个不同产品之间集成的烦恼。
启迪公交技术架构
如上图所示 这张图代表了整个北京公交业务系统。
整个业务系统的架构可以分成两种不同的交易业务 从最左边来看 有刷卡乘车与扫码乘车业务 不同的业务通过车载终端刷卡之后 会进入到物联网平台进行处理。处理之后 底层会将不同业务的数据存入对应的PolarDB-X分布式数据库集群中。
刷卡乘车会和IDC线下业务做一定的交互 扫码乘车会跟线上的第三方支付平台做一定交互 例如跟支付宝或银行做扣款和对账的操作。因此 在扫码乘车的业务系统里会对接一套扫码支付的集群 交易数据会通过阿里云的DTS数据库传输服务实时同步到票务管理工作台 工作台会汇集所有的交易的数据 同时承担日常的管理工作。
另一方面 通过在线的交易业务 采用阿里云的AnalyticDB数据仓库进行数据的实时分析 将业务实时情况反馈给上层做决策。
现在通过这套系统看到许多实时数据 例如某一个站点的人流密集度 公交场站获取到这些实时客流信息后 可以根据实际情况做车辆调度与排班优化。
还有一个系统用的是阿里云的TSDB时空时序数据库。目前在公交车上安装的机具 除了承担扫码交易的工作 还能实时地将GPS位置与传感信息上传到TSDB时空时序数据库。TSDB时空时序数据库存储着整个物联网的数据 会跟票务的管理集群做交互 数据也会实时同步到数据仓库中。
目前这套系统的部署为公交内部工作人员提供了许多便利 通过数据的聚合和处理 使得原有的业务得到大幅优化。基于这套系统 就算北京2000万的常住人口同时使用公交出行 公交系统也能有条不紊地稳定运行。
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四 云原生数据库如何让公共出行变得更加美好
1. 实时客流的分析与车辆位置查询
实时客流的分析 通过云原生数据库获取实时客流与车流量 可以进行实时地分析 从而及时地进行车辆调度与班次优化 避免部分站点公交车人满为患 部分站点公交车空无一人的情况发生 大幅提升了市民公交出行的便利性。
车辆位置查询 乘客可通过“北京公交”APP实时查看每个站点的公交车到站情况 能够查看自己想乘坐的公交车位置 清楚它还有多久到站 从而规划自己的出行时间 避免提前很久在站台等车 还有和公交车失之交臂的尴尬场景出现。
?? 通过云原生数据库 公交系统最终可实现
1 实时客流分析 - 辅助更合理的公交运力安排 - 车辆变多了、车上不拥挤了
2 实时的公交位置信息查询 - 等车时间变短了
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2.机具快速安装施工
云原生数据库另一个优势是可以根据业务的阶段目标 通过信息化的手段快速完成工作 一个典型例子就是公交刷码机具地快速部署。
公交机具部署流程
如果要替换北京2万多辆公交车 采用传统方法的话 部署工期可能需要一年。这是由于公交系统需要持续运行 调度内容繁琐 因此部署工作极具挑战。通过云系统可快速构建并安装部署的系统 整个施工周期为一个半月。
时查看安装情况
基于现在这套云数据库的系统 可以了解车辆的GPS情况 快速定位车辆位置 在车辆允许情况下快速部署扫码乘车的机具。
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三、关于未来公交
一 响应式公共交通
基于云原生数据库的基础 我们看到了许多未来关于整个公交系统的趋势变化。未来的公交系统可能不在拘泥于某条固定线路 而是可以响应不同乘客的需求 根据大数据分析来智能制定线路。
未来的公交出行 乘客可以通过提前预约的方式 实现从家门口乘坐公交车直接到目的地 无需在固定公交站点上下车。
响应式公交可以做到的定制服务 不同品类需求有不同的出行方式和预约方式 未来的公交出行将更加智能化。
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二 智慧公交业务感知网络
未来公交业务系统可以通过车载终端的设备 包括GPS和物联网的设备等 获取到各种各样的乘车信息 例如乘客的乘车需求 人员情况 车辆情况 线路情况等。在各公交站点上有视频、传感器等数据 数据包括车辆数据 路况数据等。
将这些数据都汇集到一起 通过云原生数据库做综合式的分析 可以更好地匹配乘客的需求 实现更高效率的出行。
本文转自网络，原文链接：https://developer.aliyun.com/article/783458
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