城市级实时计算的力量

小灰灰 2022-01-20 09:33 125阅读 0赞

作者：闵万里

整理：赵慧

本文整理自闵万里博士在Flink Forward China 2018上的演讲。

城市中,像上图空中小麻雀一样的摄像头遍布各地，地面上的车流川流不息，高德地图等APP通过技术手段采集了越来越多的摄像头、车流的数据。但空中与地面这两条平行的河流，似乎永远没有交汇的时刻。越来越多的摄像头采集数据，但道路却越来越拥堵,这恰恰反映出智慧的缺失。

三年前，当我们重新审视“智慧城市”这个概念的时候想到：在这个数据量很大，上下游特别多的典型场景，能否用最新的技术，重新在技术上把它往前推进一步？于是城市大脑应运而生。而今天，城市大脑不仅走进城市，还走进了各个垂直产业，如：制造业、零售业。这些行业都有一个鲜明的特点：拥有相当密集的数据流。

Date Flow Intensive如果需要做到更加智慧，首先需要非常强大的Computational power；第二是需要更加智能的算法处理实时数据流。当这两种能力放在一起的时候，数据不仅仅可以用来做事后分析追责，而且拥有了实时解决当下问题的能力，甚至可以把未来可能出现的问题做预先介入，提前化解。这个过程中离不开优秀的计算引擎，因此，今天， Apache Flink 技术有非常具体的可以落地的实战的场景，而且是可以量化价值的场景。

接下来给大家一 一介绍几个场景，带领各位更有体感地了解：代码，是怎么给老百姓创造价值的？

首先，我们要了解的问题是如何衡量技术的价值？无论多么领先的技术，最终要回归到上图这个公式当中，公式右边的三个要素分别为：行业知识、技术和已经沉淀的数据（包括正在发生的数据），这三个要素带来的是左边可以量化的价值。

今天，城市大脑要做的事就是把包括 Flink 在内最先进的技术填到这个公式当中。找准行业，找到痛点，然后去产生左边可量化的价值增量，而非价值存量。现在，我们推出了一系列的ET大脑，它们究竟是如何运行的？如何从流计算的角度把它从一个理想的 Design 变成了一个在生产过程当中可以用起来的System ？接下来，我们将一一为大家解答。

在这个架构图中大家可以看到 ET 大脑底层有各式混合调度等基础技术系统，中间层是用Flink的方式对结构化、非结构化甚至半结构化的数据，做混合的双流、多种流的实时Join。

上图是2018年9月份正式公布的杭州城市大脑2.0，今天，在杭州420平方公里的土地上，有着近1300个的路口，无论是天上的摄像头，还是地下传感器的线圈，产生的数据都是通过实时流计算的方式收集到城市大脑当中，并进行实时的处理。某种程度上来说，我们把城市想象为一个生命体，通过每一个毛细血管（传感器）传递来的实时流数据，我们得以精准地了解这个智慧体的每一次脉搏，而这背后就是计算的威力。

这张图从左往右看，从最外场的卡口摄像头以及传感器用于采集过车速度、车牌类型等数据，这些数据实时进入Flink计算引擎之后在RDS当中Dim Table 进行汇总，汇总后我们可以得到一个移动的时间窗口（Hop Window）。这个时间窗口的长度大概是15分钟，每隔两分钟我们就把它往未来移动一次，因此，你会发现这个时间窗口每两分钟就会产生一次过去15分钟内所统计到的数据。

这是一个典型的Batch 和 Streaming结合的案例，通过这些 Table 的 join后，我们可以得到在每一个路段上过去几分钟内，过车通行量、过车速度以及道路占有率、饱和度等等，这些都是交通工程中相当重要的参数。过去只能通过传感器来获取。而现在，摄像头、传感器、高德APP的数据将全部进行汇总计算，单一渠道带来的数据不确定性问题，通过三流合一得到了有效弥补。

现在在杭州交警指挥中心所收到的报警当中，95%的来源并非人工，是城市大脑从海量流数据当中混合调度任务进行计算，并实时同步给交警指挥中心而来的。

这个过程中有各种各样的 Group Aggregation、Window Aggregation，我们设定了一个移动的窗口，它有固定的长度，但是在不断地移动，相当于扫描系统，在扫各个流上面的事件。甚至是几个流合一之后的事件流，我们看上下两个点位（摄像头）、上下三个点位，上下四个点位之间是否形成了某一辆车的特定事件，比如持续的闯红灯、持续超速等等，这些都要实时计算出结果并立刻同步，而这些数据 Join 到最后会得到什么呢？假设我们在某一个匝道上开车，出现了大面积的排队现象，现在通过城市大脑同步到指挥中心，基本可以实现全部自动化的处理，再也不需要靠过去靠指挥中心呼叫机的方式来处理。 所以，流对流之间不再是对牛弹琴，取而代之的是无缝的握手衔接，实现整体系统效率的提升。系统效率提升之后带来了什么好处？给大家看下面这一个案例：

2018年7月份，城市大脑落地马来西亚吉隆坡，通过城市大脑，救护车的行驶时间压缩了48.9%。通过上图你会看到，在这个案例当中，既要把救护车司机的位置信息，一秒内上传一次，也要跟周边信号灯之间的车流速度、车队速度、排队长度进行对比。精准地判断几点几分几秒，救护车将会到达哪个路口，然后去计算所经路口变成绿灯的时间点。在这种模式下，再也不需要像过去一样让交警鸣笛开道。

有时候一秒的时间对急救车来说就是生与死的差别。缩短48.9%的时间，就是公式最左边可以量化的价值。当有一天我们可能要坐上救护车的时候，就会体会到这个无法用金钱衡量的价值。这时候，技术也不再那么骨感，那么枯燥，老百姓可以真正感知到它的普惠。

今天我们做的这些探索，包括团队在过去几年做的ET大脑的探索，在开始的时候其实是很艰难的。团队中有些人懂 Flink ，有些人懂其他技术，内部也有过技术的争论。但大家都有一个共同的目标：选择最合适的技术、最合适的场景，去迅速拿到结果。

现在，还有很多有价值的场景等待我们开发，但是我们人数有限，因此，我们希望能与更多的开发者们一起参与到这件事情当中来，成为生态的一部分，成为25万开发者中的一个（25万是我们建的一个大数据人才、大数据开发者、大数据科学家，来自全球93个国家的开发者生态）。

我们的团队用Flink取得了上述的成果。如果你也相信数据力量，欢迎大家一起参与到这件事当中来，成为25万中的一份子，把25万发展成250万，做出更多48.9%的价值！

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