济南软件开发之公安大数据系统技术解析

作为互联网+的重要组成部分，行业大数据应用实践一向被产业所关注。与金融、医疗、电信、零售等行业大数据技术与实践不绝于耳的研讨相比，公安系统大数据的应用一向难以被大家所认知。直到在IPF2015（浪潮信息全国合作伙伴大会Inspur Partner Forum）的《浪潮大数据及应用分论坛》上，听到某省公安厅科信处负责人，这位已经在公安信息系统中工作数十年的技术专家的深入分享，才进一步了解与互联网完全不同。拥有庞大的数据积累和独特安全需求的公安系统，是如何利用技术进行大数据实践的。

公安数据状况分为：

治安类相关业务系统；
刑事类相关业务系统；
经侦类相关业务系统；
交通类相关业务系统；
指挥类相关业务系统；
视频业务系统。

存储是最基本的需求，公安系统存储方面：

数据库层面有Oracle，SQLServer，Hadoop；
基础存储设施层面：各数据库独立存储自己的数据，存储空间独立管理，存储的数据安全性上基本是Hotspare+Raid5；
存储的区域化特性明显：以市为单位的系统在市本级存放数据，以省为单位的系统全省统一存放数据，以部为单位的全国统一存放数据。

以目前公安数据使用状况来看，数据复用分为三个层级：

内部复用：综合查询、数据复制、数据库账号、全文搜索等；
区域间复用：请求服务、全网搜、核查比对；
外部复用：部门间信息共享、政府网站、服务民生。

可以说，公安IT系统建设是极早的，2006年就已拥有成熟的数据中心。而公安几乎和所有行业在数据层面都有密切交互。所以，作为特殊的专网，公安的IT系统尤为复杂，如烟囱式垂直应用众多。

不 止如此。移动互联、物联网等新技术使得数据元多种多样，非关系型数据日趋庞大。数据关联性更加复杂，比如广东车主在北京违章，这就需要多重数据调取；比如 金融诈骗分析中，搜索一个姓名在某个小城市有多少人，也许只有24位。但如果放到全国，这一类完全展开要多少，是无法预估的。而搜索之后，如果在进一步进 行数据展示甚至深度挖掘，都会遇到诸多技术问题。新的变化来了新的业务挑战，而这些已不是传统技术所能解决的。