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上海轨道交通大数据中心:边缘计算与数据湖在轨道交通的应用(18页).pdf

上传人: 明**** 编号:117035 2023-03-02 18页 1.32MB

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1、1上海地铁边缘计算与数据湖在轨道交通的应用2上海地铁目 录01数据湖的思考03边缘计算实践与应用02上海地铁边缘计算的探索数据湖与数仓的融合043上海地铁边缘计算的定义边缘计算边缘计算是在网络边缘给用户提供IT服务环境以及云计算能力的分布式开放平台。边缘计算中的“边缘”边缘计算中的边缘则是相对的概念,是指从数据源到云服务器之间的数据路径上的任意计算网络以及存储资源。计算机网络的“边缘”计算机网络的“边缘”计算机网络中的边缘是指互联网中的所有主机的集合。4上海地铁边缘计算的特性2435位置感知边缘设备与终端设备处在同一个局域网中或统一总线上,甚至局域网路由器或网关就是边缘设备。隐私保护数据本地采

2、集,本地分析,本地处理,有效减少了数据暴露在公共网络的机会,保护了数据隐私。低带宽运行将工作迁移至更接近于用户或是数据采集终端的能力能够降低站点带宽限制所带来的影响。尤其是边缘节点服务减少了向中枢发送大量数据处理的请求时。实时响应边缘计算的核心理念是“边缘计算应当更靠近数据源,更靠近用户“,低延迟。1可扩展性系统处理变化的应用请求的能力具有较高的扩展性。5上海地铁目 录01数据湖的思考0302上海地铁数据湖与数仓的融合04边缘计算实践与应用边缘计算的探索6上海地铁边缘计算在轨道交通的应用边缘计算在轨道交通的应用十分普遍,特别在一些对现场安全要求高、并可在断网条件下也可正常工作的场景,边缘计算是

3、云计算的补充和延伸,能实现智能化的实时数据处理等功能。例如:在轨道交通的信号系统和自动售检票系统中均有较为广泛的应用。边缘计算的架构边缘计算是指能够在网络边缘执行计算,以使得计算发生在靠近数据源一侧的新型计算模式。7上海地铁边缘计算实践信号系统与车辆ATS外部接口:Mimic,COCC,SCADA,主时钟,Radio,FAS,BAS,PISPMIMAUZC道岔、信号机、紧急停车按钮、计轴区段、车辆段PMIMAUZCVOBC(ATP/ATO)VOBC(ATP/ATO)APAPATS发送:进路排列命令MAU发送:信号机状态、报警边界状态、交权/接权消息PMI发送:信号机状态MAU发送:旁路命令、联

4、锁进路命令站台屏蔽门/安全门道岔、信号机、紧急停车按钮、计轴区段、车辆段站台屏蔽门/安全门ATS发送:进路排列(后备模式)PMI发送:信号机状态、报警MAU发送:LMA根据道岔、信号机、计轴区段等数据进行测算,将最终移动闭塞结果发送给区段车辆。车辆系统会根据接收的数据自行计算出开行速度、距离等参数。车辆系统信号系统8上海地铁边缘计算实践信号系统与车辆ABD列车1ATS 进路MAU 预留C过冲防护区段LMA列车1LMA延伸至延伸至MAU进路的进路体进路的进路体:信号机显示绿灯信号机显示绿灯LMA延伸至覆盖延伸至覆盖MAU进路的过冲防护区段进路的过冲防护区段:信号机保持红灯信号机保持红灯列车前端进

5、入列车前端进入LMA:信号机变成红灯信号机变成红灯列车1根据道岔、信号机、计轴区段等数据进行测算,将最终闭塞结果发送给区段车辆。车辆系统会根据接收的数据自行计算出开行速度、距离等参数。车辆系统信号系统9上海地铁边缘计算实践信号系统与车辆LMAABD列车1ATS 进路请求MAU 预留C过冲防护区段LMA列车1 104号PMI进路MAU进路覆盖进路覆盖PMI进路进路:MAU请求请求PMI执行执行104号进路号进路MAU建立建立LMA:由于由于104号号PMI进路还未被授权,它是一个障碍物进路还未被授权,它是一个障碍物104号进路被授权号进路被授权:MAU将将LMA延伸至越过延伸至越过PMI进路进路

6、列车1当道岔区段出清时,当道岔区段出清时,MAU可以请求可以请求PMI进路解锁进路解锁PMI保持防护保持防护(区段锁闭区段锁闭)列车1区段锁闭区段锁闭根据道岔、信号机、计轴区段等数据进行测算,将最终闭塞结果发送给区段车辆。车辆系统会根据接收的数据自行计算出开行速度、距离等参数。车辆系统信号系统1 0上海地铁边缘计算实践自动售检票系统MCCACCSCSLE票卡状态监控进出站 进出站:闸机读取票卡中进站信息,实际计算票价、扣款,整个过程基于RFID技术及密钥保护,实现在脱机条件下,实现乘客的快速通行及票务资金的安全。黑名单判断:通过读写器,完成票卡的验签,打标签、锁卡。票卡更新:授权票卡读写、更新

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本文主要探讨了上海地铁边缘计算与数据湖在轨道交通中的应用。边缘计算是一种在网络边缘提供IT服务环境和云计算能力的新型计算模式,其优势在于位置感知、隐私保护、低带宽运行和实时响应。上海地铁在信号系统和自动售检票系统中广泛应用边缘计算,实现智能化的实时数据处理。数据湖则是一种集中式存储结构化、半结构化和非结构化数据的平台,无需事先定义Schema,支持多种计算分析平台,如Hadoop生态。上海地铁通过边缘计算实践和数据湖的应用,实现了湖仓一体的大数据发展趋势,提供了深度的数据开放、针对性的解决方案、智能应用和数据驱动治理规范。
边缘计算如何提升上海地铁的实时响应能力? 数据湖如何支持上海地铁的数字化转型? 边缘计算与数据湖在上海地铁中的应用案例有哪些?
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