罗明

（中国铁路武汉局集团有限公司信息技术所，湖北武汉 430071）

0 引言

信息技术在铁路运输生产、经营管理和客户服务等领域广泛应用，系统规模越来越大，承载的关键业务越来越多［1］。从客运角度看，海量的客运数据存储在关键系统中，而关键系统的数据大多采用小型机上安装大型商用数据库的方式存储，当前数据库在面对海量数据场景下，对吞吐量、可扩展性和可用性等关键特征提出更高要求。如何利用虚拟化和分布式等技术提升大数据的存储速率和分析能力，以解决传统数据库的性能瓶颈、昂贵的产品价格和售后服务、扩展性有限等问题［2］，是相关部门面临的重要课题。在此，从铁路客运业务产生的海量数据入手，研究如何从客运大数据中深度挖掘客流数据主要指标，提出构建分布式客运数据存储平台的方案，并利用该平台建立数据的多维度关联，实时分析中国铁路武汉局集团有限公司（简称武汉局集团公司）和九大方向的客座率、列车密度表等指标，为客流预测提供依据。

1 铁路信息系统数据库现状分析

在铁路行业，其核心的关键信息系统数据库解决方案大多采用小型机上安装大型商用数据库的方式，例如客票系统采用Sybase 数据库，调度管理系统采用Oracle数据库。武汉局集团公司为了更高效、更稳定地管理信息系统，将重要信息系统数据库整合并集中管理，例如确报、车号和18 点统计等系统会共有1 套小型机加Oracle数据库。……