社区警务系统建设方案

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XX 省社区警务系统建设方案 目录 一、社区警务信息最新趋势 四、“社区警务” 功能规划方案 三、三维 GIS 系统 二、虚拟现实系统分类 三、“社区警务” 架构规划方案 二、社区警务现状及面临新问题 社区警务信息最新趋势 社区警务：是指运用云计算、大数据、物联网等现代科技手段，实现视频数据采集全面化、 数据加工处理智能化、治安防控群众化、管理服务应用深度化、社会安全服务更加全面、功能 更加健全、管理更加科学的信息化平台。实现跨区域、跨部门的共建共享共用，充分发挥公共 安全视频监控在服务居民群众、创新社会治理、平安城市和智慧城市建设、维护国家安全和社 会稳定等多方面的重要作用。 大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量 形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。大数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据 质量越高、越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着社会能够从这些新的数据中获取新的洞 察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对社会产生新的价值。 • 增量式的、几乎无限的 扩展 扩展性 • 要求系统总是在线运行 可用性 • 灵活可动态改变的数据 模型 灵活性 扩展性 纵向扩展 横向扩展 分布式 资源集中 计算和存 储分布 可用性 数据同步 主备同步 处理需求 处理优点 并发性 数据增值 缓存、读 写分离 负载均衡 用户特性 行为分析 社区警务趋势转变 互联网正在加速重构各行各业，大数据、人工智能迎来契机 业务模式发生变化（互联网化）… 图像比对自动化、人员轨迹可视化、警民交流互动 化、案件处理信息化、数据处理智能化等社区警务需 求发生变化… 业务驱动 以智慧化警务成为迫切需求 ( 人工智能 ) 智能摄像头、智能门锁、智能感应器、智能条码、智能手 机、智能芯片等智能化产品为智慧警务提供了有力的硬件 支撑 新技术企业化应用爆发式增长… HADOOP, SPARK,FLUME,MYCAT ,NGINX, CODIS, DUBBO, KAFKA, 微服务… BAT/ 微软 / 金融 / 电 信 / 电商 / 国内几大银行…都在企业化应用…新技术对 系统安全性提供更多保障 业务模式 新技术 企业化 目录 一、社区警务信息最新趋势 四、“社区警务” 功能规划方案 三、三维 GIS 系统 二、虚拟现实系统分类 三、“社区警务” 架构规划方案 二、社区警务现状及面临新问题 社区警务系统现状及挑战 未来挑战 当前现状 社区警务系统现状及挑战  公安社区警务工作具有很强的移动性、突发性、紧急性和时效性，对工作效率、反应速 度、应变能力有着更高要求。  方便社区民警、辅警和网格员开展社区警务工作，使“随采、随录、随用”成为现实。  通过移动警务具备 GIS 、基站定位的特性开展矢量地图和影像地图的应用，如地址标注、 附近地址，信息关联应用。  需要提供存储各类文字、录音、摄像、拍照等信息，传统技术很难满足数据采集、数据 处理、数据存储和数据挖掘等需求。  提供数据仓库技术、物联网技术、视频平台技术、 PGIS 技术集成和协通工作方案。 基于 B/S 架构、 ORACLE 数据库平台、 WEBSPHERE 中间件平台，以 JAVA 为主要开发编程语言，系统使用范围局限于电脑端的访问，而社区网格 民警的大部分的工作时间、地点是在访查现场，采集的数据无法在现场 录入系统，需回到派出所或警务室使用社区警务系统进行二次录入，造 成重复工作。 主要问题  系统互动性差、数据采集滞后、数据比对依赖人工、指令下达滞后、管理滞后。  系统交互性差、存在信息孤岛、系统容灾型弱、系统依赖收费软件、数据 oracle 数据库。 未来挑战 当前现状 社区警务系统问题 公安社区警务工作具有很强的移动性、突发性、 紧急性和时效性，对工作效率、反应速度、应变 能力有着更高要求。目前受网络、技术、工具等 条件限制，信息大都处于离线状态，社区网格民 警能在“第一时间”采集的信息无法实时进入公安网 系统内，同时社区民警也无法在“第一时间”知道下 发到其警务网格的指令、提醒等，直接导致的结 果就是时过境迁、战机消逝、劳而无功。 未来 的智 慧社 区警 务 资源 更开 放 决策 更精 准 互动 更透 明 内部 更协 调 社区警务系统发展方向 社区警务发展阶段 基础建设：接入、联网 基本、附加、孤立 融入 IT 的新型治理和服务 内网手动录入 转型创新 外网智能录入 智慧的三秦云 基本在线服务 社区警务应用深度 智慧警务 智慧社区警务应用广度 智慧社区警务统一的 网络平台 安全支撑体系 数据标准体系 孤立的数据云 三秦警务云 智慧社区警务成 熟度 实时数据交换 实时数据采集 互联互通 智慧社区警务应用深度 实时数据通讯 物联网 云计算 人工智能 智慧社区警务统一的 数据交换平台 智慧社区警务统一的 业务处理云平台 大数据 社区警务发展愿景 全程电子化办公，待办事件及时推送，通过 APP 及时发 布 / 接收各类警务通知。现有流程重新优化，各部门协调办公 社区警务发展愿景 无纸化一站式数据采集 社区警务发展愿景 通过指纹识别、视网膜识别取代原始的身份证识别，手机通过扫描指 纹、视网膜特征来实现数据智能化采集 社区警务发展愿景 通过人脸识别技术，集视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在 安防领域的全新综合应用。系统集高清人脸图像的抓拍、传输、存储， 人脸特征的提取和分析识别、自动报警和联网布控等诸多功能于一身， 并具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功 能，可广泛应用于重要关卡的行人监控。系统布控灵活，变被动监控 为主动监控，变事后处理为事中处理，变繁琐低效的人工查询为高效 率的智能录像查询，有效的提高了视频监控的防护等级和效率。 公安刑侦布控 人脸电子围栏 安全社区监控 技术架构面临的挑战 社区端 • 缺乏良好的数据交互能力，对上级代办指令响应严重迟缓 • 数据采集及数据录入严重滞后，不能随时采集 • 业务类型单一，难以满足不同用户需求 市服务端 • 数据关联性不强，存在信息孤岛 • 依赖收费的中间件设备，数据存储受到严重限制 • 系统容灾性差，单个主机故障影响整个系统使用 • 数据交互能力严重不足，部分信息严重滞后 • 缺乏数据上传下达的指令，数据交互不通畅 信息采集能力不足 数据存储交互不足 省中心端 • 系统比较分散，难以协通工作 • 指令下达能力严重不足，导致市服务端严重滞后 • 数据挖掘和分析能力严重不足，不能将数据有效串联 数据分析关联不足 目录 一、社区警务信息最新趋势 四、“社区警务”功能规划方案 三、三维 GIS 系统 三、“社区警务”架构规划方案 二、社区警务现状及面临新问题 目录 三、三维 GIS 系统 三、 ““社区警务”架构规划方案 3.1 、应用架构 3.2 、技术架构 3.3 、组件简介 基于云端的应用技术架构 APP ： WEB ， APP 应用； SAAS ： 采集集群：提供分布式的服务架 构，智慧警务的业务以及系统的 相关告警服务和业务查询服务 HTML5: 提供良好的数据采集能 力和消息交互能力 PAAS ： HDFS/Hbase/SPARKSQL ：提供 海量非结构化数据的管理能力 实时流处理云框架：提供事件流 并行处理能力 分布式集群计算框架：高并 发 / 实时计算 分布式集群缓存：提供高速的 KV 等读写能力，提高电子影票，账 单查询的并发能力 分布式集群队列：提高数据处理 能力，提高系统的横向扩展能力。 集群配置平台：提高系统的统一 配置管理 服务定位：提供所有服务的注册、 查找定位能力 Network agent ：提供云服务监 控能力 IAAS: 提供相应的网络，存储，计算资 源 社区警务平台应用技术架构 网络接入层： 由硬负载均衡方式转换为软负载 均衡方式，为企业节约成本 用户接口层： 替换掉原有的中间适配环节， 利用当前流行的 HTML5 技术适配 各种前端，减少维护成本 集群服务层： 增加分布式通信中间件，增加后 台服务的并发能力，致力于提供 高性能和透明化的 RPC 远程服务 调用，将传统企业的 SOA 转变为 可以伸缩的 SOA 治理方案 ( 服务 节点压力，复杂依赖关系，访问 扩容 ) 。 基础服务接入层： 缓存：减轻数据库压力，提高手 机端并发 消息队列 : 将部分业务由同步转 换为异步模式，提高系统的响应 能力。 其中配置：提供统一的配置管理 搜索引擎：提高客户端的响应速 度 手机推送：提高服务的访问量和 并发能力以及服务器端的资源消 耗。 社区居民 社区民警 公安厅 服务对象 软负载均衡 硬负载均衡 CDN 网络接入 层 政府部门 PC 应用 手机应用 服务平台 用户接口 层 分布式通信中间件 （ DUBBO ） 集群服务 层 线索采集 案件受理 实名认证 轨迹回放 远程监控 短信服务 存储服务 查询服务 数据层 MYCAT 数据 库 内存数据库 基础服务 层接入 消息队列 缓存服务 手机推送服 务 搜索引擎 集中配置 文件系统 NOSQL 数据 库 业务应用层 技术优点： 网路接入层： NGINX+KEEPLIVE ，利用反向代 理和分发技术提高前端请求的访 问量， 服务中间层： DUBBO+zookeeper ，可伸缩性 的 SOA 治理方案，以及提高业务 的并发能力 平台服务层： CODIS ：减轻数据库压力，提高 缓存及并发 KAFKA: 将部分业务由同步转换 为异步模式，提高系统的响应能 力。 Zookeeper ：统一的配置管理， 将系统从冷启动转换为热启动模 式。 SPARKSQL ：提高客户端的响应 速度，将 sql 里面的 like 关键字 替换为 spark 所提供的搜索功能。 手机推送（ Netty,websocked ）： 将传统的短连接转换为长连接模 式，有客户端拉取的模式转换为 有服务器端主动 push 模式，提高 服务的访问量和并发能力以及服 务器端的资源消耗。 Mysql ：采用读写分离的集群模 式，提高数据库的吞吐量 客户端 PC 手机 平板 大屏 终端… 网络接入 NGINX+KEEPLIVE 服务展现 HTML5 APP JSP 服务中间层 软件服务层 （ SAAS ） SPRING MYBATIS JERSEY RESTFULL 平台服务层 （ PAAS ） 缓存 (CODIS) 日志采集 (FLUME) 消息队列 (KAFKA) 搜索引擎 (SOLR) 手机推送 (Netty,WEBSOCKED) 集中配置 (Zookeeper) 电子地图 (PGIS) 统计分析 (SPARK) 应用中间件（ DOCKER ， tomcat ） 分布式数据库 / 文件 (MYCAT+MYSQL/ HFDS+SPARKSQL) 基础设施层 （ IAAS ） 主机 存储 容量调配 计算资源 网络 安全 监控 计算 社区警务平台技术架构方案 分布式通信中间件（ DUBBO+zookeeper ） 社区警务系统之间的流程图 app NGINX+KEEPLIVE App protal Dubbo+zookeeper 业务服务消费者 业务服务消费者 服务 4 服务 1 服务 2 服务 3 请求分发 请求分发 http 请求 http 请求 业务数据库 缓存 业务服务发布 业务服务发布 （长连接） Rpc 通信 （长连接） Rpc 通信 Json 返回 Dubbo 里面有三 种负载均衡模式： 1 随机模式， 2 轮询模式， 3 权重模式， 之所以能够分布 式通信，最要通 过 zookeeper 管 理服务的发布， 对于客户端来说， 是无感做的访问 消息中间件 消息异步处理 平台前端应用开发技术 • 开发模式 – 原生模式： Objective-C or Java – Web APP ： HTML5+bootstrap+websocket – 混合模式： Native+Web APP • 混合开发模式优点 – 开发成本低，门槛低 – 开发过程灵活 – 兼顾安全性和可变性 适应不同终端分辨率 平台前端应用开发技术 Native 1 、导航等常用功能，提升整体应用的性能体验 2 、摄像头等需要权限访问的功能 Web App 1 、需要频繁调整页面显示内容 2 、频繁编写具有不同内容及功能的短寿命页面 3 、云端部署 4 、 Trident 、 Gecko 、 Webkit （ U3 ， X5 ）、 Presto 平台前端应用混合开发技术 程序打包发布、消息推送 摄像头、重力感应调用 手机原生 UI 、稳定功能 优惠活动、易改版的云端页面 应用技术架构 -dubbo 架构  简介：分布式消息通信框架 一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案，以及 SOA 服务治理方 案  主要核心部件 Remoting: 网络通信框架，实现了 sync-over-async 和 request-response 消息机制 . RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡配置、容灾和集群功能 Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅  适用场景 业务由粗颗粒度拆分为细颗粒度 同一个业务场景可以部署到多台机器上，提高系统并发力 极大提升了多应用服务的并发处理能力 zookeeper 后端业务 Dubbo 生 产者 Dubbo 消 费者 监控 用户请求 RPC 通信 1 2 3 应用技术架构 -dubbo 具体使用  dubbo 作为典型的生产者和消费者模式，在“社区警务”里具体使用的流程如下： 用户请求 前端应用 服务通信中间件（ dubbo 消费端） 业务应用注册到服务通信中间件（ dubbo 生产端） 缴费业务 订单业务 娱乐业务 ZOOKEEPER 集群 基于 netty 的 Rpc 长连 接通信 x 从 zookeeper 上获 取相应的服务所 在的机器和端口 号 发布服务时，将 该服务所在的机 器和端口号注册 到 zookeeper 上 leader follower follower 1 3 4 2 用技术架构 -KAFKA 介绍  高扩展性：基于 kafka 实现高度的前端业务平台的扩展能力，客户端数量可以做到无限 量扩展。 高并发性：基于 kafka 实现高并发消息集群能力，每个客户端可以根据订阅的消息不同， 陆游到不同的主机上，打破了传统 socket 连接的访问瓶颈，支持超过百万并发用户的支持。 高可用性：基于 kafka 实现消息的多副本备份能力，保证了消息的不丢失。 应用技术架构 -KAFKA 使用 Kafka 是一种分布式的，基于发布 / 订阅的消息系统。 主要设计目标如下： 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力，即使对 TB 级以上数据也能保证常数 时间复杂度的访问性能。 高吞吐率。 即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输。 支持 Kafka Server 间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个 Partition 内的消息顺序 传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。 Scale out ：支持在线水平扩展。 Shared Nothing 代表数据库： MYCAT+MYSQL 适合大数据量的 OLAP 应用 缺点 优点 线性扩展： X86 平台高可用性较低 •新型 MPP 数据库主要构建在 x86 平台上，为无共享架构（ Share Nothing ），依靠软件架构上 的创新和数据多副本机制，实现系统的高可用性和可扩展性。负责深度分析、复杂查询、 KPI 计 算、数据挖掘以及多变的自助分析应用等，支持 PB 级的数据存储。 应用技术架构 - 分布式关系数据库  新型 MPP 分布式数据库  基于开放平台 x86 服务 器  大规模的并发处理能力  无单点故障，可线性扩展  多副本机制保证数据安全  支撑 PB 级的数据量  支持 SQL ，开放灵活 应用技术架构 -CODIS  简介： CODIS 是一个使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、 Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API  特点： 支持多种数据结构例如 string ， list( 双向链表 ) ， dict(hash 表 ) ， zset( 排序 set) ， Hash 类 型 支持发布订阅，队列场景 支持数据 AOF 和 RDB 两种持久化性。 适用场景：高频查询场景，一致性要求低场景，更新比较频繁场景 应用技术架构 -CODIS 具体使用 CODIS 是一个分布式缓存代理中间件，可以实现多个 redis 集群，作为 key-value 结构的内存数 据库，在“社区警务”里有很多的使用场景 场景：如用户权限信息查询，具体流程如下 用户接口访问请求 CODIS 后台业务 关系型数据库 根据登录信息找 账户信息 设备和小区关系查询 根据设备查询小区信息 用户登录 登录信息查询 消息队列 用户登录数据查询 应用技术架构 - 手机推送方案 传统模式：客户端采用轮训方式从服务器段获取请求数据，资源消耗大，时效性差 新模式：基于服务器端，由服务器端主动向客户端推送的功能 IOS 端推送 利用 APNS 的推送机制，服务端推送 Android 端推送 由于 google 被墙，所以在国内无法使用 google 所提供的基于 Android 平台的推送服务， 在国内目前存在第三方推送服务厂商或者原生的推送服务 目前基于 android 的主要推送技术 1 、基于 NETTY 协议实现 Android 推送，采用 NETTY 协议实现 Android 推送 NETTY 是 一个轻量级的 NIO 无阻塞通讯，它是实现基于手机客户端的消息服务端推送服务器的理想 解决方案。 2 、同时也可以使用 HTML5 的 websocket ，也可以实现用户在界面下的数据交互。 3 、解决方案在此基础上增加 HBASE 将离线消息存储，在客户进行下次开启服务的时候， 进行推送 , 保证消息的不丢失。 应用技术架构 - 警务终端采集方案 警务终端 大 数 据 业 务 应 用 业务侧应用 系统侧应用 用户推荐 排名分析 告警推送 任务下发 考勤管理 线索上报 可视化展示 行为日志 线索日志 受理日志 FLUME 数据 清洗 （ G DIP ） KAFKA 大 数 据 平 台 SPARK SPARKSTREA M HADOOP sparksql mysql HBASE 业务数据 ETL 数据服务层（ REST