大数据、云计算技术与应急平台系统
| 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。在大数据时代，需要特别关注大数据技术系统本身的安全性，要注意技术安全性和管理制
度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。保证信息安全主要依靠两个方面：一是技术上不断更新，应用最新的安全管理理
论和安全软件技术，在网络通信、本地存储等方面加强对重要数据的防护；二是立法层面，大数据技术的挖掘与利用应当有法可依，让数据开放和数据挖掘走向法制
化轨道。 在大数据时代，网格化管理已经兴起，一个基本要求就是管理信息整合和共享。政府应打破数据割据与封锁，公开信息。基于大数据技术的应 急平台系统建设，可以提高政府各机构的应急协同办公效率。依靠大数据技术还能够及时、快速、准确收到决策实施情况汇报和民众的反馈信息。应当既鼓励面向群 体、服务社会的大数据技术挖掘，又要防止侵犯个体隐私。 基于大数据技术的应急平台系统建设，主要包括有线通信、无线通信、移动指挥通信、移动 互联技术和大数据应用软件等技术系统，具备有线通信调度、无线通信指挥、移动应急指挥、异地会商等功能。可以依托政府政务内网、政务外网、互联网，构建应 急指挥800兆数字无线集群调度系统，分别搭建突发事件公共安全应急管理统一信息平台、政府内网门户和专项应急网。可以充分整合公安、交通、水务、地铁等 单位及社会各方面的图像资源，搭建基于空间地理信息系统的图像平台；可以整合水、电、气、热等公用企事业单位的城市运行监测数据，开发值守应急、预案管 理、空间决策（二维三维）、预警信息发布等综合应用软件，为开展科学应急决策支持发挥重要支撑作用。 云计算技术与云应急系统 在大数据时代，云计算技术为大数据提供了保管、访问的场所和渠道，是大数据的IT基础和大数据成长的驱动力。云计算技术主要包括虚拟化、分布式处理、云管理、云终端、绿色IT、云安全等。 基于云计算技术的云应急系统，通过构建“应急云”即第三方应急资源网络，采用先进的情景感知技术、情景分析技术、资源保障管理技术、在线感知技术、语义 网技术，并与云计算、网络通信、资源虚拟化、服务化、智能决策支持等技术相融合，搭建并运营云应急服务平台，为应急需求者提供智慧型定制化的应急服务。从 而提高应急资源的可扩展性和可控性，动态进行应急资源发现、匹配、服务封装，全面感知和理解应急管理需求，智能化分析情景变化，动态生成和调整并行应急管 理过程，使应急管理工作协同、有序、高效地进行。通过实时采集并集成海量、多源、异构应急数据，对线上多源应急信息进行抽取、过滤、标准化、储存、智能分 析与态势研判；基于网络技术进行智能化应急感知、异常探测、预警和应急资源实时定位，智能发掘应急需求，为情景还原和应急需求决策提供坚实的数据基础。 基于云计算技术的云应急系统，要求云应急平台对实时的突发事件情景感知数据、历史数据、决策支持模型、知识以及应急资源状态等网络化的异构信息通过标准 化接口无缝集成，实现信息快速收集、抽取和挖掘；要求更快速准确地感知突发事件演化趋势，更有效地利用各种信息和模型对情景进行动态分析预测，进行更为智 能化的动态决策；要求云应急服务平台对应急资源实现多渠道接入、统一管理、监控和调配，提供及时、最优、可无限扩展、高伸缩性的应急资源保障体系。云应急 系统基于云应急平台实现了信息、知识的全面整合，通过对应急资源的按需调配，动态智能地生成、调整应急过程，根据不同的应急需求和应急流程调用不同的应急 服务；通过对各个应急联动部门的救援队伍、设备物资、专家等应急资源的虚拟化汇聚管理，形成基于智能决策的云应急协同网络。 |
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