富川市到芝加哥——以云计算应用角度来看智慧城市
富川市到芝加哥——以云计算应用角度来看智慧城市
富川市位于韩国首尔西部地区，是首尔西部地区的文化中心，也是商业和工业中心。作为连接首尔和重要港口仁川市的纽带，富川市一直在努力提高交通管理的效率问题，包括降低交通拥堵和减少事故处理响应时间等。
富川市原有的交通系统解决方案中，交通数据的准确率偏低，不到50%，在一些没有安装交通探测监视设备的地区，交通路况的统计基本靠人工审查闭路电视，耗时费力不说，数据的准确性也很难得到保证。为了减少道路拥堵状况，满足居民的需求，富川市增加了监测探头的安装，并部署了一套实时的交通信息和告警系统。
新系统上线之后，富川市的交通数据准确率从50%以下提高到90%，驾驶者能够随时获知更准确的道路拥堵或瘫痪信息，从而做出出行的道路计划或变更线路等。相应的，交通数据的收集和处理速度也提高了12倍，从而能够实时将道路情况，违章信息传达给驾驶者，并快速进行紧急情况的响应。
最重要的是，由于以现有的闭路电视系统为基础运行，新系统不仅没有增加太多的成本，反而降低了监控交通流量和统计车辆的人工成本，驾驶者和政府部门的满意度都得到了大大提高。
在富川市在为改善交通努力时，地球的另一边，芝加哥也在考虑他们的路灯“美化问题”。
芝加哥实施了一项“Array of things”的工程，通过“路灯杆装上传感器”进行城市数据挖掘。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速，以及人群数量。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在项目计划中，“灯柱传感器”将逐年分批安装，预计
在2016年初期完成第一批50个节点的安装，年底完成200个节点， 2017年最终目标将会部署超过500个节点。
按照计划，这些传感器收集的数据，不仅能给出适宜的晨跑计划，还能分析出城市环境要素与疾病之间的关系。居民也能够获得以“街区”而非“城市”划分的区域天气和气候信息。政府能获得不同地区的人群集中情况和夜间人们出行等更多的道路信息，从而提供更好的公共区域服务。总而言之，这项工程让芝加哥更健康、更有效率，更适合居住。
除富川、芝加哥之外，世界上还有许多城市的管理者们在尝试建设一个更加“智能”的城市，以更好地改善城市的生活和生产方式。
自2007年以来，智慧城市（Smart City）已经成了一个围绕城市治理和公众服务的热门词语，简单的说，智慧城市要做的是利用信息和通信技术（ICT）感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，让城市中包括交通、电信、医疗、环保、金融、公共安全等各个功能彼此协调运作，实现城市智慧式管理和运行，为市民提供更高的生活品质，让城市适合人的全面发展。依照咨询顾问公司Smart CitiesCouncil比较简洁的说法：智慧城市就是使用信息和通信技术（ICT）来提高其宜居性、可工作性和可持续性的城市。
要建设一个智慧城市，少不了跟数据打交道。
首先，智慧城市需要通过传感器、其他设备和现有系统收集各类相关信息；其次，通过有线或无线网络实现这些数据的通信传递；最后，处理分析这些数据，弄清楚正在发生的现状，优化操作行为，预测未来可能出现的状况。
另外，智慧城市的建设，通常要覆盖能源、交通、医疗、金融、通信等不同的功能和服务，但由于各功能对应系统的业务目标往往不同，相应的软件、接口、体系标准等元素也都明显存在差异，负责智慧城市建设的部门要想将来自各种数据源的数据进行整合，转换为有用、可靠和及时的信息，并进行高效的分析，从而做出实时、优化的业务决策，需要在一开始就从全局的视角出发，进行总体架构的设计，对整体系统的业务目标、业务价值、资源集成、业务互联和数据互通等问题进行统筹考虑和规划，否则，在建设过程中就容易出现各自为政、条块分割、大量重复建设和业务无法协调等问题。
这也是为什么在智慧城市建设中，对顶层设计的考虑如此重要的原因。
从云计算的应用角度来看，在智慧城市的顶层设计中需要考虑业务、数据及IT等各方面的问题，包括如何从业务视角驱动IT建设，以及如何以IT系统支撑业务应用的体系架构问题。更进一步说，还要考虑各个组成部分之间的通信与协作，实现能力、资源和业务应用的解耦，使整个智慧城市的信息系统，可以及时收集和分析各组成部分的相关数据并形成全景信息，在全系统范围内实现实时监控、动态调整和智能决策，这无疑与我们在前一章提到的“基于云计算平台的通用企业信息系统”有着明显的相似之处。
此外，智慧城市也是一个以数据流为核心、由数据驱动的业务应用集成模式。
在智慧城市的背景下，每一个与数据打交道的项目工作，都需要收集、整理、存储、分享、处理和分析大量从多个不同的数据源获得的数据，将这些大数据整理转化为信息，然后再将这些信息转换成知识和见解，在相关决策人制订决策时起到重要作用。
也就是说，由传感器、仪表等代表的物联网和智能终端的数据输入，在完成了从“数据存储、分析处理到数据挖掘”代表的一系列信息到知识的转换流程之后，才真正使城市管理构建的大系统具有了“智慧”，对整个城市的“躯干”行为做出正确的判断和指挥。
这就要求整个智慧城市的信息系统，能够针对不同的业务应用对数据格式、数据访问模式有不同的需求，为各类数据的管理和访问，以及各类应用的开发和运行提供通用的技术支撑，为整个系统的集成和高效、可靠运行提供保障。
从这些角度来看智慧城市的系统架构建设，就涉及到信息系统架构的问题，如何以一种新的信息系统架构来“聚合大规模分布式系统中离散的通信、存储和处理能力，以灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台和应用”，并且要提供跨系统、跨平台、跨应用的统一数据支撑能力，还必须提供高度敏捷的高可用、实时响应和调度的系统配置能力，来解决大数据的量大、异构、跨域和全局视角问题。
（本文节选自《云计算：大数据时代的系统工程（修订版）》）