高速公路智能化运维平台的实践与思考

编者按:4月22日至23日,第二十三届中国高速公路信息化大会暨技术产品展示会在苏州国际博览中心隆重举行。本次大会由中国公路学会主办,《中国交通信息化》杂志承办。

交通运输部路网监测与应急处置中心网路智联公司总经理李全发作题为《高速公路智能化运维平台》的报告。李全发认为,应通过收费业务“云化” 、系统与设备运维业务、跨行业协同业务助推高速公路业务标准、高效的运维管理。

以下为李全发的主要报告内容,《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。

01

  背景

2020年1月1日零时起,全国 29 个联网收费省份的 487 个省界收费站全部取消。截至3月底,全网已建成收费站9.9万个、实体门架2.66万个、ETC车道6.75万条,进入“一张网”运营新阶段。
高速公路数字化、信息化、智慧化在加速,云计算、AI、物联网、大数据、车路协同等创新技术和应用落地加快。运维中存在的问题主要包括:人工为主,分系统分类型,碎片化;未适应新技术新应用的要求。

02

  智能化运维平台

资源协同,集中管理边缘资源

· 提供云-边-端的资源协同管理,在云端统一管理边-端的节点和设备。传感器、网关、摄像机、机柜等各种设备通过本地网络接入边缘节点。通用服务器、工控机、边缘专用设备等边缘节点。
·资源协同:在云-边-端之间通过各种协议完成数据接入,在云端统一管理和运维。标准化各方对接协议,简化对接复杂度。
· 配置中心:在云端统一管理边缘应用的配置参数。在线化管理运行参数,配置、下发自动化。

安全管理

  • 集中控制用户权限。

  • 为每个边缘节点颁布唯一接入证书,双向通讯通过证书认证、加密。

  • 设备安全终端设备使用证书进行身份认证。

支持海量边缘节点/设备管理

  • 可插拔边缘设备管理框架,支持用户自定义扩展;

  • 针对资源受限场景进行自身组件轻量化,只占用很少量内存;

  • 边缘节点本地自治,具备故障自动恢复能力;

  • 支持边缘节点和云节点混合管理。

支持复杂的边云网络环境

  • 支持边缘位于私有网络。

  • 应用层可靠增量同步机制,支持在高时延、低质量网络环境下工作。

  • 提供边云数据通信和边边数据通信。

03

  智能化运维平台的实践

门架系统整体架构

  • 自动化容器管理服务:将门架前后端设备和系统应用统一进行纳管,实现对门架的边缘节点管理、应用容器化管理和设备运行监测。

  • 门架配置管理服务:统一门架基础、配置信息管理,实现配置数据云端在线配置、自动批量下发处理。

运维平台实践总体效果

  • 多层级管理:支持29省路段级应用管理。

  • 边云协同应用运维管理:云端统一管理5.6万边缘节点,30万+边缘容器应用。

  • 边-端精细管理:边缘服务器、工控机、端侧设备进行精细标签管理,便于运维。

  • 保障系统快速上线:账户权限、标签精准定位运维节点。

  • 异构支持:多硬件架构(ARM、x86),多厂家(华为、研华、研祥等),支持国产化系统架构。

  • 低资源占用:边缘工控机最低为2核CPU,4G可用内存。

  • 高集成度边缘方案,降低运维成本:从路网中心到最终路段,一共分为多级管理层次,解决管理运维复杂度。

  • 低接入要求,可支持专线、代理、有线和无线公网接入等多种方式,完成部省、省站两层,多次转发的网络接入 。

  • 低带宽占用:满足各地基础设施建设不同,有些省份网络带宽低至3M的需求。

  • 离线自治:应对收费站网络条件差,经常出现断网情况,确保离线场景节点业务可靠运行

智能化运维平台

  • 收费单元配置服务:可通过此服务配置门架后台需要的配置信息。

  • 门架信息管理服务:支持门架相关信息管理。

  • 门架运行参数管理服务:支持门架前端和后台运行参数以及门架定制化服务配置功能。

  • 费率验证查询服务:支持对各省提交的费率模块进行业务系统仿真验证并发布。

  • 运行参数批量更新服务:支持门架软件运行参数批量更新服务。

  • 省域分权管理服务:支持为各省及所属路段提供操作权限配置。

04

  智能化运维平台应用思考

助推业务发展

  • 收费业务“云化” ----车道软件、站级系统一体化运维、监测管理。

  • 系统、设备运维业务 ----路侧监测设备、边缘服务统一运维、监测管理。

  • 跨行业协同业务----路侧物联网设备、边缘服务统一运维、监测管理。

助力提升系统运维管理水平

  • 纳管终端边缘设备,实现物联网设备统一运维管理。

  • 支撑设备资产信息管理。

  • 检测边缘设备运行状态监控。

  • 提升系统高可用性,减少故障时间。

助于创新技术落地

AI服务利用云上的资源完成海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,支持部署到云上或边缘。
运维平台将云上训练好的AI应用以容器或函数形式推送到边缘节点,提供边云传输通道,联动边缘和云端的数据,支撑AI应用实现边云智能协同。同时提供升级、监控、日志等运维能力。
边缘AI容器/函数加载模型,实时从设备获取数据,通过推理进行瑕疵检测,根据结果调整生产设备的参数,提升良品率。
边缘产生的数据和推理结果周期上传到云上,用于持续模型训练和生产分析。

作者 | 李全发(交通运输部路网监测与应急处置中心网路智联公司总经理)

来源 | 第23届中国高速公路信息化大会

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