基于gRPC分布式数据通信的地铁线网指挥中心平台设计与实现

地铁线网指挥中心平台以综合监视系统为核心,以数据应用系统、运营执行系统为协同管理。由于关联的设备系统多、业务复杂,海量数据交互的实时性、并发性、准确性要求高,线网指挥中心平台的数据通信问题一直是一个难题。为解决该问题,基于Protocol Buffer通信协议,设计和实现了基于gRPC分布式数据通信的地铁线网指挥中心平台系统架构。远程过程调用gRPC机制是分布式系统和计算机网络中通信的新型机制,在网络化运营模式下通过采集大量的设备数据、业务系统数据,可实现平台数据的规范化处理和业务系统间的高内聚、松耦合通信,提高城市轨道交通运营安全保障能力。     

网络报文过滤装置在城市轨道交通路网指挥中心系统中的应用

为了保障城市轨道交通路网指挥中心系统安全运行,在城市轨道交通路网指挥中心系统与综合监控系统之间安装网络报文过滤装置。应用linux平台下的libpcap库,结合配置文件,使得符合过滤条件的报文通过,不符合过滤条件的报文丢弃。测试结果显示,使用该装置之后,系统很难受到攻击。最后形成了一套城市轨道交通路网指挥中心系统与综合监控系统网络报文过滤与通信的解决方案,可为今后其他综合系统与子系统网络通信提供技术创新参考。     

铁路新一代客票系统大数据应用创新研究

介绍铁路新一代客票系统，基于铁路新一代客票系统建设和运营过程中积累的大量的系统运行、业务运营等数据，结合分布式数据存储和计算框架、实时流式计算分析和大数据可视化技术等关键技术构建铁路客运大数据平台，实现了票额智能预分、铁路旅客画像和客运运营支撑等大数据应用创新。提出铁路客运大数据在扩大铁路客运业务应用范围，提升旅客出行体验，以及构建交通大数据业务生态圈等方面进一步研究的方向。     

基于GIS的轨道交通网指挥中心综合监控系统的设计与实现

基于轨道交通网指挥中心对路网协调指挥、各线路运营系统集成、信息共享和决策支持等系统需求的分析,构建路网综合监控系统。系统的体系结构包括网络通信平台、数据平台、信息共享平台和综合应用平台等核心部分,以及网络和信息安全保障体系、信息化标准规范体系和信息化运营管理体系等支撑部分。根据系统涉及的业务基础信息、动态监控信息、业务管理信息和空间数据,设计系统的信息处理流程,进而按照数据获取、信息共享和综合应用3个功能层次进行系统功能设计。运用时空的数据集成和应用集成等核心技术,将整个系统的功能分别封装成面向相对独立业务的软件包,形成信息共享平台、营运管理、应急指挥管理、辅助决策支持库和对外服务等子系统。针对北京市轨道交通网的实际业务需求,运用上述设计思想和关键技术,开发相关的应用软件原型系统,其功能实现验证了此系统设计和技术方案实现的可行性。     

基于Kettle的铁路客运营销数据交换平台的设计与实现

随着铁路客票系统的不断发展和业务需求的不断增加,海量客运营销数据的多源、异构特征越发明显,跨节点跨网段数据交换越发频繁。基于开源ETL数据分析工具Kettle构建营销数据ETL过程模型,设计高可配数据模型管理、定制触发规则、根据调度周期自主运行作业的数据交换核心模块。采用面向接口服务的架构体系,融合分布式技术,开发客运营销数据交换平台,对客运营销数据进行抽取、转换、加载,实现数据的快速集成与交换。设计了基于Web的任务配置、节点管理和异常处理等功能,支持跨节点跨网段的数据交换作业以及分布式部署,能够及时进行异常作业预警和消息推送。由此,营销数据交换平台的使用极大地满足了当前铁路客运营销数据汇集、交换的需求,在充分合理利用现有数据资源、减轻数据维护工作量等方面发挥了重要作用。     

分布式实时系统网络节点管理解决方案

城市轨道交通综合监控系统采用统一的软件监控平台,集成地铁各类自动化业务系统,实现对地铁各专业系统或设备的统一监控和实时联动。该综合监控平台采用分布式部署,需要设计一套可靠的、满足数据一致性并支持业务扩展的分布式节点集群。从分布式平台框架出发,分析了节点的部署方案,并剖析了节点管理的实现原理。     

基于分布式并行计算的铁路电子支付平台对账业务数据处理方案研究

铁路电子支付平台承载着铁路客货运电子支付和资金结算业务,随着客货运业务的快速发展,交易数据量快速增加,对账处理效率较低的问题日渐凸显.结合对账业务流程,提出基于分布式并行计算的对账业务数据处理方案.采用消息中间件Kafka采集数据,利用Hadoop、Spark搭建大数据处理和多任务并行计算运行环境,基于分布式查询引擎,...     

基于Redis技术的常用联系人集群架构优化

基于Redis分布式内存数据库技术，利用分布式服务节点的弹性伸缩机制、数据一致性及分布式事务等特性，研究适用于常用联系人数据的存储和查询为目标的技术选型方案，解决业务数据同步过程中出现偏差、分布式集群运维压力较大、服务扩展性、稳定性和高可用性较差等问题。通过一系列充分全面的测试场景对新架构的整体性能、稳定性和扩展性进行验证，进一步论证了在大并发访问下分布式数据处理技术的可行性。     

接触网数智化运维实时数据处理分析平台研究

轨道交通接触网运维工作面临大规模的“数智化”实时数据处理分析需求,并且接触网运维数据类型较多,处理流程复杂。本文提出基于Kafka和Spark Streaming流数据处理分析技术的实时数据处理分析平台设计方案。从数据采集端以一定的频率获取实时数据,并通过分布式流数据处理的方法调用分析挖掘模型或基于深度学习的智能识别模型对每批次的流数据进行分析和处理,然后将分析或识别的结果推送至数据应用程序与用户作进一步交互。以某线路的2C视频数据为例,验证该分析平台运行的消耗时间以及平台运行的稳定性,证明该平台及其技术方案针对接触网运维实时数据的分析场景切实可行。     

铁路网系统运输能力可靠性理论研究

从可靠性理论和交通网络流特性出发,概述了国内外关于能力可靠性研究方面的最新进展。以铁路路网系统运输能力系列概念为基础,提出路网系统运输能力可靠性定义,并分析其产生原因。考虑到铁路网实际运营的各种不确定性因素,提出基于概率的不确定性情景的路网系统运输能力可靠性计算模型,并以K短路和复合遗传算法为核心进行编程计算,算例表明,该理论及模型正确,计算结果较符合铁路网现状,为铁路路网规划和管理提供客观量化依据,具有理论和应用价值。