2026智慧铁路解决方案

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智慧铁路解决方案 铁路行业信息化建设特点 铁路行业信息化建设特点 1. 重要性——信息系统直接关系到铁路的运输生产和安全，甚至影响到国家经济建设 2. 统一性——铁路运输组织集中统一的特性，对信息资源的整合和优化提出非常大的要求 3. 专业性——铁路信息系统应用的要求和实际业务的要求之间的耦合度是非常高的，需要不管是硬件还是软件高度配合才能够达到 4. 复杂性——铁路信息系统的范围广、工种多、变化快，不断推进的铁路体制改革和生产力布局调整对信息系统的敏捷性、可靠性 依赖程度越来越高 重要性 统一性 专业性 复杂性 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 某铁路局基础环境情况及面临的业务压力 基础环境情况 小型机系统平台运行核心应用、数据库 X86服务器运行内部应用、中间件 ? ? 调度系统、十八点系统、客票系统、编组系统等 硬件采用IBM Power6、Power7、Power8，共几十台 ? ? 财务系统、信息集成平台系统、人事系统、办公系统、测试系统、托管系统等 X86服务器共几百台，厂商以华为、浪潮为主 面临业务压力 ? ? ? 投资较大，每个系统都要购买服务器、存储、网络等硬件设备以及相关软件，其次，大量既有信息设备的更新，也是一笔很大的投资。 信息设备数量越来越多，机房设施不堪重负。分项目、分系统建设造成一个系统一套独立设备，设备随着应用系统的增多逐年增加。 计算资源利用率低下，分系统建设的项目，从保证系统安全性出发，都配置了双机系统，每台主机只能独立承担该项应用，这样就造成 在正常情况下主机的利用率只有40％左右，造成了较大的资源浪费。 ? 多年形成的多套铁路运输信息系统的信息网 （铁路运输调度指挥系统（TDCS ）、运输管理信息系统（TIMS）、铁路客票发售和预定系 统（PMIS）等形成信息采集及监控的大量数据，使传统的IT离散式布局造成低利用率，管理难度大、资源浪费。 ? 设备更新、迁移时难以保证业务的连续性，设备更新、迁移都需要很长时间的准备，即便是在准备工作很充分的前提下，也仍然需要停 机维护，无法保证应用系统的连续使用，给依赖信息系统的运输生产造成了较大的影响。 因此，对既有资源的整合和云数据中心的转型成为重要的IT管理突破口！ 政策与技术“双轮驱动”，中国即将迎来“智慧铁路”时代 铁路政策 《中国铁路总公司科技创新规划（2018-2020 年）》： 通过持续技术创新，推动铁路现代化、智能化水平大幅提高，促进我国铁路向 智慧铁路转型升级，总体技术水平达到世界领先。 铁路“十三五”信息化发展目标 智慧铁路 安全监控 自动化 运输组织 智能化 客货服务 网络化 技术创新 政策与技术“双轮驱动”，中国即将迎来“智慧铁路”时代 铁路政策 《中国铁路总公司科技创新规划（2018-2020 年）》： 通过持续技术创新，推动铁路现代化、智能化水平大幅提高，促进我国铁路向 智慧铁路转型升级，总体技术水平达到世界领先。 铁路“十三五”信息化发展目标 智慧铁路 安全监控 自动化 运输组织 智能化 客货服务 网络化 技术创新 政策与技术“双轮驱动”，中国即将迎来“智慧铁路”时代 铁路政策 《中国铁路总公司科技创新规划（2018-2020 年）》： 通过持续技术创新，推动铁路现代化、智能化水平大幅提高，促进我国铁路向 智慧铁路转型升级，总体技术水平达到世界领先。 铁路“十三五”信息化发展目标 智慧铁路 安全监控 自动化 运输组织 智能化 客货服务 网络化 技术创新 政策与技术“双轮驱动”，中国即将迎来“智慧铁路”时代 铁路政策 《中国铁路总公司科技创新规划（2018-2020 年）》： 通过持续技术创新，推动铁路现代化、智能化水平大幅提高，促进我国铁路向 智慧铁路转型升级，总体技术水平达到世界领先。 铁路“十三五”信息化发展目标 智慧铁路 安全监控 自动化 运输组织 智能化 客货服务 网络化 技术创新 以“安全、效率、体验” 为基础，智慧铁路将成行业趋势 智慧铁路 自动驾驶、预测维护、联程联运 安全：自动感知与智能应急是 “ 目标” ?安全态势自动感知和呈现 ?视频智能分析、融合通信等 实现调度的现场可视、数据 可视、流程可视 效率：基础设施数字化改造是“基础” ?列车状态、轨旁设备、 基础设施状态监测 ?基于大数据分析，实现 预测性维护，提升运输 组织效率 体验：移动互联与定位是 “ 刚需” ?车流/物流/客流，有着 天然的移动需求 ?移动电子商务：全程旅 客Wifi服务 ?移动作业：智能终端用 于生产/办公/服务 云计算 大数据 物联网 视频云 智慧铁路愿景：实现铁路安全、运输、服务的智能化 指标监控 态势预测 智慧呈现 辅助决策 自动报警 智能应急 智能调度 预测性维护 客户画像 智能预测 智能安全监控 智慧业务 使能平台 铁路应急指挥平台 铁路视频分析平台 智能运输组织 铁路业务使能平台 铁路云数据中心资源池 智能客货服务 铁路大数据分析平台 铁路物联网平台 智慧感知 泛在联接 智能发货 智能仓储 智能周界防护 智能物联 智能监控 智能出行 智能物流园 智能线路 智能站段 方案：通过“一云二网三平台”，联合生态伙伴实现“四智能” 四智能 智能运维 铁路物联网平台 智能监控 智能决策 铁路大数据平台 智能作业 铁路智能视频分析平台 三平台 一云 铁路统一云资源池 铁路物联网 eLTE宽带专网 二网 视频监控 视频监控 智能运维：通过物联网监测基础设施、设备，实现预测性维护 安全行车 IoT联接 管理平台 精益运营 API管理和开放 高效运维 优质服务 运营安全 IOT平台 连接管理 大数据平台 视频监控平台 状态管理 告警管理 调度指挥平台 旅客服务平台 线路 列车 站段 预测性维护 生命周期管理 站段物联 线路物联 车站物联 工具管理、定位、追踪 桥隧、接触网等基础设施监控 作业规范与安全 设备运行状态实时监测 线路智能监控：立体、可视、全天候掌握铁路线路状态 路局 列调 工务 铁路公安 应用服务器 视频管理平台 媒体服务器 GIS服务器 解决方案  1 1080P高清红外筒机，强光抑制、无红暴、 路局区域节点 轨旁EN0121-4 ，IP66，联动声光报警器 车站 工务 铁路公安 4 云存储  2 应用服务器 视频管理平台 视频分析服务器 监控中心 3 2 入侵监测算法针对区间场景优化，有效抑 制植被、飞虫、火车灯、轨旁信号灯、雨雪 等干扰触发的告警 抓拍图片和视频到工务巡检人员手机 3 报警联动短信和APP，及时推送报警位置、 车站接入点 区间 红外筒机 声光报警器 路基段 1 200m 红外筒机 声光报警器 隧道口 救援通道 桥梁 4 云存储保障录像高可靠，内嵌视频质量诊断 模块周期性巡检 方案亮点  在综合视频监控系统上实现可视化智能 周 界防范，降低客户CAPEX  实时监测低空漂浮物入侵，及时清除，规 避行车安全风险 ，减少停车、降级事故  区间易入侵段全域覆盖、全时可看和全程可 控 桥梁 工务巡检 路基段 变电所设备机房 隧道口 咽喉区 救援通道 车站智能监控：对安全威胁主动监测、及时预警、预案联动 路局 列调 工务 铁路公安 应用服务器 视频管理平台 媒体服务器 GIS服务器 解决方案 1 广场、售票厅、出发厅、候车厅、站台等场 景部署智能分析实时监控，及时预警 路局区域节点 车站 工务 铁路公安 云存储 2 条纹干扰、清晰度、遮挡等9种质量诊断， 应用服务器 视频管理平台 视频分析服务器 监控中心 2 1 摄像机在线和录像完整性检测，云存储空间 和系统性能检测等，确保录像完整性 方案亮点 DVS/DVR 模拟摄像机 利旧  视频智能分析实现被动查看到主动预防  视频质量诊断代替人工巡检，云存储内嵌质 量诊断模块，降低TCO 车站接入点 人脸闸机 IP枪机 IP球机 IP半球 拾音器 喇叭 IP筒机 报警灯 广场（全景拼接、一点即视） 售票厅（声音监测、遗留物监测） 出发厅（刷脸进站、人脸黑名单 比对） 候车厅（全景拼接、客流密度预警） 扶梯逆向骤停监测 站台（越线预警、入侵轨道报警） 站台两端（人员徘徊监测） 视频条纹干扰检测 清晰度检测 遮挡检测 智能决策：大数据实时分析，实现智能行车、运力资源调度 大数据业务 设备 健康分析 智能 行车调度 智能 运力调度 调度辅助决策 FusionInsight … 大数据 平台 FusionSphere 云平台 WAN/ INTERNET 安全态势感知 统一管理 运输计划自动化 资源池 网络资源池 服务器存储资源池 铁路云数据中心 运力资源智能 智能作业：多业务一网承载，实现远程多媒体智能作业协同 应用场景 接入侧 传输侧 应用侧 调度中心 全场景   方案设计点 单基站覆盖范围 5km，典型 面积站场一站全覆盖，减少 布线 集群调度、宽带 50Mbps 大 带宽，适应园区低时延集群 调度与数据、语音、视频移 动作业业务 全网支持 4000 用户、512 路 语音并发； 专用频点 1.8GHz ，上下行加 密，工业级， 抗干扰能力强 调度指挥 基站 5KM@50M 网络机房 集群调度机  列检作业 检验区 应用机房 货检作业  基站 装卸作业 装卸区 货检作业系统 列检作业系统 某铁路局数据中心优化建设的三个主要阶段 第一个阶段：计算资源和存储资源的虚拟化整合 ? ? 2013年完成 改变原有的资源分散部署模式，通过资源整合，虚拟化技术引进，主要实现计算资源的虚拟化资源建设（ PowerVM 和Vmware），并结合IBM GPFS软件实现核心业务系统的数据集群、业务系统集群以及服务器本地、存储本地高可用性保护的建设。 第二个阶段：计算资源虚拟化池和存储资源虚拟化池的管理平台建设和优化 ? ? 2016年完成 在原有的基础上，对计算资源池的管理手段进行统一的整合，通过 PowerVC 实现Power和X86 平台虚拟化资源池的统一管理，并对 X86服务器资源 池进行存储资源 VVOL 管理方式的优化改造；特别是搭建了存储资源池 (通过SVC 实现），实现了存储资源的统一虚拟化资源池管理，并通过 SVC 和 GPFS结合实现了块存储和文件存储的融合架构，大大优化和提升了存储管理效率，业务的高可用保护机制也获得了更大的提升，并为后续双活中心 的建设奠定了基础。 第三阶段：双活数据中心的建设 ? ? 2017年完成 随着新数据中心的建设完毕，完成从旧中心到新中心的数据迁移工作，在加强本地中心高可用资源的前提下，同时实现双活数据中心的建设。 第一阶段建设基础—原有系统架构 某铁路局原有设备都位于一个数据中心，实现了Power服务器和X86服务器的虚拟计算池的建设，并实现了核心数据的集群建设 Vmware虚拟化集群 SAN 数据库应用平台-- “ 3+2 ” 的 GPFS集群模式 应用系统-- 虚拟化集群 第一阶段建设基础—原有系统架构 某铁路局原有设备都位于一个数据中心，实现了Power服务器和X86服务器的虚拟计算池的建设，并实现了核心数据的集群建设 Vmware虚拟化集群 SAN 数据库应用平台-- “ 3+2 ” 的 GPFS集群模式 应用系统-- 虚拟化集群 第一阶段建设基础—原有系统架构 某铁路局原有设备都位于一个数据中心，实现了Power服务器和X86服务器的虚拟计算池的建设，并实现了核心数据的集群建设 Vmware虚拟化集群 SAN 数据库应用平台-- “ 3+2 ” 的 GPFS集群模式 应用系统-- 虚拟化集群 第一阶段—核心服务器和存储整合实施方案 NIM Server TPC Server HMC System TPC VCenter LAN Power服务器资源池 X86 服务器资源池 SAN 利用IBM powerVM 实 现Power虚拟化 存储资源池 利用VMWare实现x86服 务器虚拟化； 存储整合 第一阶段—实施完毕后系统架构总结  一期主要实现了如下架构上的设计：  Power和X86计算资源虚拟化  GPFS下的XIV 存储资源整合和池化  整体利用率极大提升  架构简化，易管理  核心数据库集群模式提升了数据库的可用性  数据的高可用确保系统高可用  实现了良好的线性扩展能力 第二阶段—实现虚拟化统一管理  一期项目实施完之后， Power服务器和 X86 服 务器都实现了虚拟化的管理，同时存储通过集 中化的整合，实现了资源的集中管理，整体上 相对原有的“烟筒”式孤岛架构进行很大优化。 架构还是面临如下一些问题需要进行优化提 升： Power和X86 虚拟化资源池还需要一个统一 PowerVC 管理平台实现高效率管理 实现虚拟化管理 面对云的存储整合资源池没有建立起来 新数据中心建立之后的两个数据中心定位 块存储和文件存储的融合平台建设 需要加强非结构化数据的生命周期管理 IBM SVC 存储的统一管理平台，特别是容量和性能管 实现存储虚拟化 理 第二阶段— 计算资源+ 存储资源 计算云: 通过互联网或内部网提供给云用户的是一个可扩展的弹性的 服务器(物 理或虚拟), 服务器对用户是透明的。 App1 App2 App3 App4 Unix 计算云 App5 App6 App7 App8 访问服务 访问服务 用户 云管理员 System p, x z 虚拟或 物理服务器池 用户 存储云:通过互联网或内部网提供给云用户的是一个可扩展的弹性的 存储或数据 服务，物理存储设备对用户是透明的。 App1 App2 App3 App4 存储云 App5 App6 App7 App8 访问服务 用户 云管理员 存储 虚拟存储池 访问服务 用户 第二阶段—资源池管理可以选择的方案比较 方案一 PowerVC 方案二 PowerVC+StartCloud 方案三 VMware VC 方案四 开源openstack的虚 拟化管理平台 实现Power私有云 关键组件 软件：PowerVC 硬件：Power服务器 + SVC （可选） 实现异构私有云 关键组件 软件：PowerVC + StartCloud 硬件：异构服务器（Power， PowerLinux，x86） + SVC （可选） 实现X86私有云 关键组件 软件：VMware VC 硬件：任何 x86 服务器 特点 实时统一集中监控 可进行大规模部署 可动态分配资源 可进行大规模扩展 易资源回收 实现异构私有云 关键组件 软件：开源OpenStack云管平台 硬件：异构服务器 （Power,PowerLinux,x86)+支持 OpenStack的各类存储 特点 自行开发，安全可控 紧密结合企业实际需求 物理机也可纳入管理 功能丰富和强大 支持异构计算资源和存储资源 特点 特点 实现快速供给、快速部署 具弹性、易扩展 易资源回收 支持异构存储 适合开发测试、准生产环境、生产 环境 优点 全部自动化 管理简单 能够通过维保转嫁风险 实现快速供给、快速部署 具弹性、易扩展 易资源回收 支持x86平台 支持异构虚拟化 支持异构虚拟化管理平台 支持异构存储 适合开发测试、准生产环境、生产 环境 缺点 优点 全部自动化 管理简单 能够通过维保转嫁风险 仅仅适用于X86平台 License按CPU颗数卖，昂贵 非OpenStack私有云，二次开发困 难 能够通过维保转嫁风险 缺点 开发周期较长，落地时间久 财务、人力有较高需要 OpenStack更新迭代较快，升级频 繁 无第三方风险转嫁 第二阶段—利用 PowerVC 建立统一的IBM Power 云化管理 云服务管理 IBM Cloud Manager Upward Integration & Service Management Software Service Service Management End to End Management OpenStack 高级虚拟化管理 Brocade HMC 已经认证的 OpenStack 兼容SAN 存 储 SAN Cisco VMAX HDS VSP VNX More… DS8K XIV 平台管理 HMC V5K/V7K Flex/Blade SVC POWER 6/7/8 servers 未认证的 SAN 存储 第二阶段—优化后的块存储和文件存储融合平台 服务器资源池 PowerVC+VC 数据库 OA