何永坚

（广州市公安局增城区分局，广东 广州510000）

在大数据视域下，公安警务云平台建设与运用显得更加紧迫，也成为了现阶段公安警务工作的一个主要方向，是提高公安警务工作质量和效率的有效手段。

1 大数据战略的意义

公安警务云平台的构建，应该充分发挥好大数据的作用和价值，以行业发展为主要目标，通过各种数据的加工和提取，制定更加科学的警务工作方向和计划，从而提高公安警务工作的效率和质量。

大数据具有容量大、类型多、提取速度快等优势，在公安警务云平台构建中具有极高的应用价值，并且对全球生产、流通、分配以及经济运行机制的影响都越来越大。我国“十三五”规划明确了大数据战略的重要提问，全面推进了大数据在我国公安警务领域的普及，为公安警务工作中的大数据的普及提供了最有利的支持和方向。

2 大数据支持下的公安警务云平台构建

2.1 基础设施层构建

公安警务云平台中，充分借助虚拟技术的有效性，实现各项基础设备的虚拟化，只需要使用云管理的平台，就对各个子系统进行掌控，能够对其中包括的所有资源都进行管理，并且还可以结合上层的实际需求，合理的将各项资源进行分配，满足更多用户的使用需求。

以某公安警务平台为例，基于大数据之下构建警务云平台，彻底转变了过去公安警务工作模式，实现了线上办公与线下办公的整合，警务公安工作实现了公开性、公正性。基础设施服务层是云平台构建的重要内容，这个环节主要包括底层计算、网络、安全以及储存等方面的管理，在基础设施层的支持下，各类IT 的基础服务功能得以实现，促进了各类警种交付能力的提升。在小型服务机、交付虚拟机之下，警务公安工作服务效能得到提升，促进了公安警务平台工作的一体化服务的实现。

2.2 平台服务层

平台服务层建设主要对传统平台中涉及到的各项复杂环节，进行合理的调整和规划，最终有效将各项工作进行简化执行。

2.3 数据服务层构建

数据服务层在公安警务云平台中具有重要的地位，不仅可以为警务人员开展工作提供数据的服务支撑，还可以为警务人员提供数据引擎服务，实现整体工作的高效有序进行。

2.4 软件服务层构建

公安警务云平台中设置的软件服务层，一方面能够给所有的使用用户提供较高水平的使用体验，另一方面还可以结合用户的不同，为使用用户提供更加专业化的服务，满足用户对数据的使用需求。

2.4.1 混合式数据存储与处理

目前，公安系统的工作体系中，应用信息数据进行存储时，仍采取的是混合式数据存储和处理方案，一般情况下，处理业务数据时，仍会首先考虑使用Oracle 等关系型数据库，这个数据库在处理数据时，如果数据的量不是十分大，其具有的实效性和数据一致性还是比较高，这也是其一直以来不被替代的原因。然而在同时处理大量数据时，这种关系型的数据库发挥的作用并不是十分明显，所以需要使用其他的数据库技术，即分布式数据库技术。公安警务云平台中在存储海量数据时，通常都是采取Hadoop 的HDFS 分布文件系统，各种类型的数据都可以存储在其数据库中，并且在MapRe⁃duce、Spark等框架下存在，完成数据的复杂分析和内部数据挖掘。

针对海量数据处理时，在面对的是结构化数据时，开展分析和挖掘数据内容时，通常会应用大规模并行计算数据库，这种数据库模式使用的系统也属于分布式，其内部设置的架构属于无共享架构，并且具有一定的可弹性和伸缩性，能够为用户提供标准SQL 访问接口，可以大规模对海量数据进行存储和处理，适合在查询海量结构化数据时使用。

2.4.2 大规模数据并行处理系统

大规模数据并行处理系统的主要服务内容可以分为四个部分。

（1）大数据实时分析挖掘服务

大数据实时分析挖掘服务主要体现在：借助Storm流，对数据框架的构建和计算，业务数据进入到数据库中，先通过分布式消息系统，进行缓存，然后Storm会对这些业务数据进行逐一的分析挖掘，完成分析挖掘后，会将数据进行分类，确定其存储位置是MPP DB 或者HBase，在分析挖掘出一些有价值的信息后，会将消息实时的发送到相关的部门。

（2）大数据离线分析挖掘服务

大数据离线分析挖掘服务的工作原理相对复杂，其在工作时主要使用MapReduce、Spark等软件，来对数据的框架进行计算和构建，另外，还需要准备好相应的业务模型，以此为依据来对数据实现离线分析挖掘服务，在这个分析挖掘的过程中，如果发现一些有价值的数据，系统会结合业务模型的需求来处理数据，一种是直接将数据发送给相关的业务需求部门，另一种就是将数据进行储存，以备后期使用。

（3）大数据在线查询统计服务

大数据在线查询统计服务的工作原理：借助MPP DB 强大的在线数据查询能力，实现对大数据的实时查询，能够同时使用多个数据库和SQL 语句，对海量结构化数据进行在线查询统计，为用户提供全面的服务。

（4）大数据全文检索服务

大数据全文检索服务主要是借助全文检索工具和NoSQL 数据库两个结合的架构，实现大数据全文的检索服务。

2.5 基于Web Service和SOA系统

2.5.1 基于SOA和Web Service开发

公安警务云平台的开发架构，主要是基于SOA 和WebService，能够实现两方面的功能，一方面能够将现有的应用系统进行包装，同时还能够对其进行访问，另一个方面能够结合用户使用需求，开发出新的程序，借助Web 服务方式，为用户提供更多访问服务。

2.5.2 警务云平台Web Service的开发

在警务云平台上，有很多的公用服务构建，这些都是基于SaaS 层基础上，如GIS 服务、统一消息服务等，其构架都是在SOA 基础之上，可以充分利用Web 服务方式，来实现共享访问服务的开发。

3 公安警务云平台的具体应用

3.1 公安警务云平台在大数据挖掘和融合方面的应用

比如：公安警务云平台的信息收集处，发现某台汽车在某个制定的区域内出现多次，便会直接将这个车辆的相关信息反馈到指挥中心的预警系统中，预警系统在接受到信息以后，就会发出报警。警务人员发现预警系统的报警信息以后，就会对相关车辆及人员进行分析和判断。同时将汽车内驾驶员及其他人员的高清图片进行提取，在提取之后会与公安警务云平台中的数据进行对比，这样就可以确定驾驶员及相关人员的情况，如发现驾驶员赵某是一名存在前科的人员，云平台会反馈给警务人员增加嫌疑的信息。利用大数据警务平台，警务人员可以对赵某的相关情况进行更深地调查，最后发现赵某近日购买了8个扳手和8个手钳，这种行为比较异常，警务人员在对赵某进一步跟踪后发现，赵某经常出现在某个宾馆，并且还与几人经常联系一起夜间出去，在对其进一步跟踪发现，这几人经常在某医院周围徘徊，在对医院周围的情况进行了解后，发现医院外停留车辆电瓶经常丢失，警务人员针对赵某实施进一步的跟踪，掌握赵某一行人的偷盗行为，并将其抓获，从以上可以看出来，公安警务云平台在侦查案件中发挥出了重大作用。

3.2 公安警务云平台在便民服务中的应用

丰富公安警务云平台内容，不仅可以将一些基本的信息融入进来，还可以将一些与群众相关的信息都融合进来，如消防，进而为群众提供更加便利的查询和办理服务，大大节约群众的时间，提高办事效率，这样不仅便民还可以大大减少一线警务人员的工作量。另外，使用大数据警务云平台，能够建立一个更加完善的治安防控体系，为群众提供更多的服务。

3.3 推进数据流、业务流、管理流融合

数据流、业务流、管理流融合是公安警务大数据云平台建设的重点，并且要严格按照警务体制的改革方向进行，为基层开展大数据云平台建设赋予了权利和义务，也为基层工作的全面实施提供了更加智能化、多元化的服务。

3.4 实现“大数据即服务、内容即服务”等云即服务的理念

将“大数据即服务、内容即服务”等理念全面贯彻在警务工作云平台中，警务大数据中心建设使公安工作的各个环境都凸显了人的价值，是大数据中心的云节点，可以不断对大数据中心数据进行完善和更新，大大提高了警务大数据平台的工作效率和质量。

4 结束语

大数据战略是我国社会发展以及经济发展的重要战略之一，在大数据背景下，公安警务云平台构建应该充分利用和挖掘大数据的价值和优势，充分利用大数据的分析、共享、实时等优势，提高公安警务云平台工作效率和质量，以此更好地服务于公安警务各项工作，维护人民利益以及社会和谐稳定发展。