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作为全网钥匙的ETC,消灭信息孤岛,天玑助力全高速时代!
作者: 来源: 2019-05-21

全面化开展ETC车道的标准化升级,随着智慧高速的应用需求,ETC车道系统也将向智能化升级,带来了巨大的市场空间和技术挑战。我国高速公路收费模式正在经历重大变革,也是高速公路加速数字化转型、迈向智慧高速的关键一环。高速公路各级管理中心的数据中心便是高速公路的智慧大脑!

ETC(Electronic Toll Collection System)即电子不停车收费系统。ETC实现了车辆在通过收费节点时,通过专用短程通信技术实现车辆识别、信息读写,并自动从绑定的金融 IC 卡、银行账户上扣除相应费用。

ETC的实现离不开大要素:车载电子标签(OBU)、路侧单元(RSU)和专用短程通信技术(DSRC)。当车辆驶近收费站时,OBU与RSU通过DSRC进行通讯,利用计算机联网与银行进行后台处理,从而达到车辆不停车即可完成交费的目的。

据统计,ETC的通行效率至少为人工收费窗口的6倍。收费站的通行能力过弱,各省界收费站的设计通行能力为380辆/小时,但是在节假日期间,这些收费站的通行量最高峰能去到5000辆/h,高达10倍的通行压力,导致大面积的拥堵自然不足为奇。

采用了ETC收费方式之后,从前的付钱购买收费卡的人工校验出入口数据,变成了十数项数据的存储校验。当车辆驶入ETC区域时,微波信号识别收费卡并联合车牌识别系统做校验,多项数据校验并存储时间戳、关卡位置、额度、图片等各种数据完成后,控制输出交通信号灯和费额显示器,同时控制自动栏杆完成整个电子收费动作。

 

发展所面临的问题

1.海量数据瞬时存储,瞬时校验查阅

整个动作对车辆行驶中的数据交换速度和数据存储速度要求极高,全国海量通行车辆的数据同时存储,大规模,低延时成为数据中心第一应对难题!交通收费网每天的非结构化数据以 1TB 的速度增长,产生数亿条关键数据。这对于传统的存储来说,是一个挑战。

不光是在加速后的ETC收费场景下全国数据的高共享性能和读写能力的提升;同时高速公路又是自动驾驶的重要应用场景,而自动驾驶的基础则是车联网技术和边缘计算技术,大量数据的本地化计算和核心数据的云端计算将成为首要任务。

ETC方式中以网络摄像机进行车牌辨识作为公路行车纪录,进一步透过缜密的网络通讯系统将各车辆行驶信息传送至后台计算出缴费金额,并以小于20毫秒的自愈时间,确保系统能稳定的执行工作项目。

2.后期运维、维护是难题

根据交通运输部规定,ETC车道的限速为20公里/小时,司机过杆时一旦超速,栏杆抬起失败,容易造成交通事故的发生。在具体的收费事项上,因ETC联网数次发生的“逃费”事件需要进一步增加管理力度。

ETC设备与技术均不是高速公路投资平台擅长方向,ETC系统较为昂贵,因此对于设备的安装配置以及维修检测等成本也将逐渐上涨。那么,前端设备的精确报障和后端基础设施的运维成为了最消耗人力物力和时间的难题!

 

交通大数据如何迈入全高速?

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高速公路的处理是有上限的,即我国汽车保有量已达2.4亿辆。

数据的处理是多种类、多规模、没有上限的,短时间内产生的几万个数据就有数TB之多,那么如何使极限承载能力远远高于常态承载范围也是必须考虑的问题。

 

非结构化数据解决方案

对于非结构化的数据,主要是监控记录车辆的照片,一张照片少则500KB多则2MB大小,不同设备采集会有些差异,那么就是说1000辆车同时出入关卡可产生1GB大小的存储压力,而全国将使用ETC收费的关卡近期将达到数万个,有的省内一期部署就高达3千多个,全国同时数据量可达30GB/s。

如果划分地域存储数据大省份至少也有5GB/s的并发量。而承载这种总非结构化数据就需要一个可靠地系统!

 

PhegData分布式存储系列主要特性包括:

l  支持主流 x86 平台,支持主流 SATA、NL-SAS、SAS 磁盘,支持 SATA SSD、PCIe SSD和 NVMe 等闪存介质;

l  支持万兆、InfiniBand 和 FC 等多种网络;

l  基于DHT(分布式哈希表)的无中心分布式架构,彻底消除集群系统可靠性和性能瓶颈;

l  颠覆性后端缓存模式,倍增闪存缓存效率,相同硬件资源条件下显著提升系统整体性能;

l  强一致性冗余保护机制,保证系统实时一致性的同时有效抵御各类意外故障;

l  端到端高性能设计,可以充分发挥闪存、InfiniBand、10GbE 网络等硬件性能,消除性能瓶颈

综合来看,PhegData分布式块存储系统,其高性能、高扩展、高安全、高可靠、高兼容且无需定制硬件的特征契合大数据时代海量数据存储的要求,是数据中心演进过程中,替换传统集中式存储的理想之选!

 

结构化数据解决方案

ETC方式中的车辆车牌号,进出关卡的时间地点信息,以及有些省份同时测量车辆的长高宽和重量信息,一并存储,不仅用来收费,还用来观察宏观车辆的各种行为,作为财产人生安全的安防辅助数据。系统不仅承载存储压力,还需要支持高性能共享检索查阅需求,业务对承载系统的要求可想而知。

涉及现存大量的历史结构化数据系统的迁移再部署,将原有封闭架构的数据库业务,几百GB至数TB如何在不影响正常业务的前提下,进行平滑升级,PBData数据库云平台可帮助企业实现迅速升级!

以某市级政府系统为例,该客户服务系统多基于小型机+存储的传统IT基础架构,而云化架构往往对这类传统架构的兼容性并不好,尤其是数据库系统,问题多且复杂。

经过周密的策划,新进2套PBData配备8个计算中心和8个存储中心,在与时间赛跑的过程中,完成各系统的平滑迁移,速度越快就能争取更多的检验时间,最终通过大会期间海量的政府业务高压考验。

 

PBData数据库云平台主要特性包括:

l  多网络、协议支持,根据业务性能需要灵活选择

l  ASM磁盘感知,降低运维成本,提高业务连续性与数据安全性

l  实现同一个物理存储网络中的多套一体机资源隔离,降低TCO

该市级政府系统经过同时全面的升级改造后,对比以往的实施技术,可以看到该客户的整体运营能力提升数倍。

客户业务实现无缝迁移,实时在线,灵活扩展;各系统性能提升2-5倍,提升业务连续性;提供了不同以往的便捷运维,既满足当下业务需求,也满足未来数年的高自由度发展。

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