导语：从去年11月苹果iPhone X手机推出刷脸识别之后，这一功能在全球迅速风靡。其实在城市的交通管理中，车辆识别、以图搜图等“刷脸”技术应用得挺火。浪潮就基于软件定义存储AS13000，构建了针对卡口、电子警察等场景的智慧交通方案，实现秒级以图搜图，提升了交通管理水平。
交通管理是现代城市的难题之一。交管部门的两大任务是：保证公路安全，确保道路交通顺畅。因此需要对所有在道路上所有看得见到的，听得到的事物进行管控。
在交管1.0系统建设中，只是对数据进行收集，各种平台不断堆叠，是“炼钢打铁式”的建设。而随着新数据时代的来临，交管部门开始利用各种技术对收集来的数据进行深度挖掘、分析、研判，以便为下一步决策规划提供支撑，提升交管效率。
智慧交管需要收集来的数据进行深度挖掘、分析、研判
从传统交通监管向新数据时代智慧交管的变革过程中，面临的挑战不容小觑。比如，机动车和非机动车数量呈现出爆炸式的增加，路口不礼让行人、不按行驶道行驶、排队加塞等情况需要视频监控系统的监管和治理。又如，各种假牌车、套牌车，甚至故意涂改车牌等违法违规行为，需要电子警察系统进行识别。
要应对这些不断产生的管理需求，交管系统就需要不断丰富自身功能，因而带来了数据存储平台的技术创新。比如，随着交管系统业务模块的不断增加，各个模块之间出现数据不同步、数据孤岛的问题。又如，由于原有系统开放性较差，后续建设经常被原供应商数据绑架，导致无论是后续扩容还是对接第三方平台都存在困难。再如，随着交管部门数据存储系统随机读取需求的不断增加，要求存储可以及时给各平台提供历史数据，而早期存储系统大多存在响应速度慢、界面卡顿问题，影响用户体验。这些转型挑战是交管部门关键需要跨越的。
三大难题 卡顿、孤岛、不稳定
工欲善其事必先利其器。交通监管面临的挑战归根到底是“器”的问题。数据存储系统，对于交通监管的应用体验和安全运行起到决定性作用。
第一，如果数据读取卡顿，会致使时效性差。针对假牌车、套牌车管控的以图搜图功能，需要快捷地从历史录像中将视频和图片信息读取出来，以供平台进行快速检索分析。而现在的很多存储设备，只重视数据的写入，进行数据读取时响应速度太慢，影响使用效果。
第二，如果存储系统不稳定，会导致数据安全性差。监控系统的作用大多都是进行事后查证，亡羊补牢。但是一旦由于多个硬盘故障或节点宕机造成数据丢失、出现录像和图片找不到的情况，亡羊之后亦无法补牢。
第三，如果存储系统开放性差，会影响跨平台共享。交管系统项目建设通常都是分期进行、逐步完成，经常导致提供设备的厂家众多。在进行后续扩容时，由于各家的不开放性，就会经常发生“数据绑架”问题。而随着交管大数据的发展和平台应用的增加，需要将不同平台的数据打通，这样才能进行多维数据共享和分析。比如，避让行人系统就需要将行人数据和车辆数据进行打通处理。
浪潮软件定义存储 场景化调优
在这些挑战之下，浪潮提供以软件定义存储AS13000为核心的交通监管场景解决方案。解决方案基于场景化定制，以智慧交管数据存储和应用特点为基础，针对现有系统的问题提供了针对性解决方案。
其一，解决现在交管系统应用缓慢、卡顿问题。比如，小文件性能提升一直是存储的一大难点，在交管应用中，视频数据的访问性能较好，但卡口、电警、违停设备产生的小文件图片数据存储、调取存在性能瓶颈。浪潮软件定义存储AS13000针对海量卡口、图片的小文件聚合技术通过对小文件进行性能优化，很好地保证了图片数据的存储和读取性能，满足了高性能业务需求。此外，其数据分层存储技术可以按照不同的数据类型和应用进行存储，确保整体方案的性价比。
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浪潮软件定义存储
其二，解决了存储安全性问题。早期交管系统的存储更多采用RAID技术保证数据安全，但此种存储方式所需的应用数据恢复时间长，1TB数据恢复时间甚至以天为单位，在此期间如果在发生硬盘故障将会导致数据丢失、业务中断。AS13000采用副本和纠删码技术，保证节点级数据安全，即使一台甚至多台设备发生损坏、故障，也能保证数据不丢失、业务不中断。同时，数据的恢复时间也大大提升，同样降低了数据丢失和业务中断的风险。
其三，针对复杂业务的应用需求，提供专业、开放的存储系统。浪潮作为专业存储厂家，AS13000可以提供标准的块、文件、对象和大数据接口，可全面满足复杂平台的对接需求
服务交管四大领域
据了解，浪潮软件定义存储，目前主要为四大交管领域提供数据支撑，分别是城市交通，主要包括城市道路的卡口电警等监控；轨道交通，包括地铁的业务系统和沿途治安监控；高速公路，主要涵盖沿线所属的检查站、道路等管理和音视频监控设备；执法记录仪，主要是执法人员佩戴的执法记录仪相关视频的存储和管理。
云、数、智时代，聚焦交通管理，浪潮AS13000软件定义存储解决方案，解决交管系统面临的数据卡顿、可靠性、开放性三大调整，在帮助城市管理者提升交通精细化、智能化管理水平上显示了自己的实力所在。
