苑玉霞

(山东宏业发展集团有限公司,山东 济南 250000)

0 引言

过去几十年,信息技术快速发展与物联网的广泛应用为城市提供了新的发展机遇。智慧城市作为一种创新的城市构想,利用信息技术将城市的交通、能源、公共服务和环境管理紧密结合,目标是提高运行效率、节省资源并提升居民生活品质。然而,要将此愿景转化为现实,涉及技术、政策、经济和社会多个维度的复杂互动。对这些维度的交互和影响进行深入研究,有助于应对智慧城市建设的各种难题。

1 智慧城市在实施过程中面临的主要问题

1.1 异构数据的收集与整合问题

由于数据来源及类型各异,智慧城市建设中遭遇的关键问题是异构数据的收集与融合。数据可能分散于多个部门,如交通、气象、环保和公安,它们各自运用的系统与数据格式可能有所不同。即便是同一部门的子系统间也可能有所区别。这样的差异导致数据收集、清洗与融合的过程变得异常烦琐。因此,高效地整合这些数据,将其转化为具备应用价值的信息,显得尤为紧迫。

1.2 物联网设备的连通性与兼容性问题

物联网是支持智慧城市建设的关键技术,但在实施中,物联网设备的连通性与兼容性成为显著难题。由于各制造商、标准和协议的差异,部分设备可能难以有效沟通或需经过复杂设置才能达成沟通。新旧技术设备间的技术鸿沟也可能造成兼容性挑战,从而削减系统的性能。这些问题已约束物联网的普及率,制约智慧城市进一步推进。

1.3 大规模网络设备的数据安全与隐私保护问题

随物联网设备的广泛部署,数据安全及隐私防护成为前沿议题。智慧城市建设高度依赖物联网设备来完成数据的采集、传递与处理。智能电表、环境感知器、交通信号控制器等均持续产生并传递众多数据。这些数据包含众多个人隐私内容,如行为模式、日常生活习惯及出行安排。若未采取恰当的安全防护措施,敏感信息可能被有意图的攻击者所利用,致使隐私大范围泄露。大量的物联网设备为潜在攻击者提供了众多攻击点,一旦某设备被破坏,可能对整体网络造成影响,对智慧城市的正常运作形成巨大威胁。

2 智慧城市实施问题原因分析

2.1 数据多元性导致的复杂性

数据多元性导致的复杂性正是异构数据收集与整合难题的核心所在,涉及多个层面因素。其中一个因素是城市内不同部门与行业在其发展历程中各自独立发展,选择了各自的技术和数据格式以满足独特需求。由于历史背景原因,各部门的数据系统常常互不关联,并缺乏统一标准。过去,众多部门并没有明确的共同目标或驱动力来统一数据架构,导致现代智慧城市构建者在数据收集与整合上遭遇重重困难。再者,技术的快速进步与创新也加剧了这一问题。随着新的数据采集和处理技术的出现,众多部门可能会采用新的系统以提高效率,但新旧系统间或与其他部门的系统间可能存在兼容性问题。这种现象不仅增加了技术整合的难度,还导致资源的配置不均衡。

2.2 物联网设备的技术规范不一,制约其互联互通

随着物联网的蓬勃发展,许多制造商和开发者纷纷进入市场,生产各种物联网设备。在此背景下,达成行业共识并统一标准变得尤为困难。制造商为保持市场优势,往往选择开发自有技术和协议,试图让客户长期依赖其生态系统,进而导致设备间的互操作性问题。同时,全球各地制造商在生产设备时,受到本地法规和技术标准的约束,为物联网设备的全球统一带来难题。在没有统一标准的情况下,制造商更多地依据自己的市场策略确定技术规范,忽略了与其他制造商设备的兼容问题。再者,技术持续的进步也给物联网带来了挑战。新技术和通信协议的引入虽然可以提高设备性能,但与已有的设备存在兼容性问题,进一步复杂化了整个系统的连通性。

2.3 面临数据泄露、黑客攻击等多重网络安全风险

智慧城市大量依赖物联网设备来收集、传输和处理数据,因而存在数据泄露、黑客攻击等多重网络安全风险。物联网设备的制造过程中,面临成本压力,有时会牺牲安全标准来降低成本。如选择较弱的加密标准、延后安全更新或采用容易被攻击的默认凭据都增加了安全风险。同时,大量物联网设备的部署增加了管理和维护的复杂性。当众多设备与网络相连时,任何小的安全疏漏都有可能对整体系统造成威胁。有效地监控与维护庞大的设备网络显然是一个巨大的挑战[2]。

3 物联网技术在智慧城市中的应用策略

3.1 提出和优化大数据平台的设计方案

在智慧城市的建设中,物联网技术与大数据平台联手,为智慧城市建设面临的问题提供了新的解决方法。设计高效的大数据平台时,必须确保数据处理的流畅性及其架构的可扩展性,特别是数据处理和存储环节,优化是关键。当大规模非结构化数据涌入,传统的关系型数据库可能会遭遇性能问题,为了解决此难题,NoSQL数据库,如MongoDB和Cassandra,逐渐崭露头角,因其对非结构化数据的处理更为高效,对于如时间序列这样的数据,利用时间作为分区键显得尤为重要,可以显著提高查询性能。

为了进一步提升效率,研究人员还可以采用分布式计算框架,如Apache Hadoop和Apache Spark。该框架能够将大数据处理任务分解为较小的子任务,分布在多个计算节点上并行执行。特别是在处理大规模数据时,该框架可以显著提高性能。

以Apache Spark为例,假设有1TB的数据集,需要执行某种计算。设单节点处理速度为100 MB/s,处理整个数据集大约需要3 h。但是,如果将数据分布在20个节点上,每个节点处理50 GB的数据,则总体处理时间可以缩短到10 min。

公式表示:

单节点处理时间=数据大小/处理速度

=1TB/100 MB/s≈3 h

多节点处理时间=(数据大小/节点数量)/处理速度

知识分子的概念在不同时期有不同的扩展和内涵。通常，知识分子被认为是精神或脑力劳动者，他们具有高水平的文化专业知识，从广义上讲，高层次人才是指接受过正规教育、知识相对较多、具有一定创新能力的社会群体。本文研究的对象是指具有博士学位或高级职称及以上的专业技术人员。

=(1TB/20)/100 MB/s≈10 min

3.2 制定物联网设备的通用标准,实现设备间的互通互联

制定物联网设备的通用标准是智慧城市发展中的一个关键环节。由于物联网设备的多样性和复杂性,不同厂商生产的设备往往采用不同的技术和协议。分散性的特征在一定程度上阻碍了设备间的互通互联,从而限制了智慧城市的功能和效率。

通用标准的制定应侧重于确保设备能够以一种一致和可预测的方式交换信息。可以通过制定通用的通信协议、数据格式和接口标准来实现。例如,通过采用MQTT或CoAP作为通信协议,设备可以通过轻量级的消息传输方式进行通信。该类型的协议通常比传统的HTTP更适合物联网环境,因其在网络带宽和能源消耗方面更加高效。

以简单的示例进行说明。假设一个智慧城市有10 000个物联网设备,每个设备每分钟发送一条消息,每个HTTP消息的平均大小为1 KB,如果使用HTTP作为通信协议,则每分钟需要传输大约10 MB的数据。

公式表示为:

HTTP数据传输量=设备数量×消息大小×消息频率

=10 000×1 KB×1/min

而如果使用MQTT,由于它是一种更轻量级的协议,假设每个消息的平均大小为256字节,那么每分钟需要传输的数据量大约为2.5 MB。

公式表示为:

MQTT数据传输量=设备数量×消息大小×消息频率

=10 000×256字节×1/min

≈2.5 MB/min

为了确保不同设备之间的互通性,必须采用统一的数据格式。不论是哪种设备或由哪个制造商生产,所有的设备都应当能够按照统一的标准格式发送与接收数据。例如,JSON和XML作为两种广泛应用的数据交换格式,由于其出色的可读性,被大量设备和系统所接受和使用[3]。

3.3 推进数据安全保护措施,保障个人隐私和网络安全

物联网设备在智慧城市中广泛部署,经常处理涉及敏感个人信息的大量数据。因此,确保物联网设备的数据安全和个人隐私保护尤为重要。在此背景下,加密技术的运用显得尤为关键。数据加密能确保即使在传输过程中数据被拦截,未经授权的第三方也无法轻易访问。当前,像AES这样的对称加密算法及RSA这类的非对称加密算法已广泛运用。特别是AES-256加密算法,其256位的密钥长度使得通过穷举攻击破解需要的时间达到1.1×1077年,近乎不可能实现。

除加密技术之外,数据访问控制同样关键。实施基于角色的访问控制(RBAC)或基于属性的访问控制(ABAC)能确保仅授权用户可以访问指定数据。假设智慧城市环境监测系统每日生成约1TB数据,那么应用RBAC则限定仅“环境分析师”角色用户有权访问此数据。

在确保网络安全方面,防火墙与入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)为关键防护工具。考虑到某一物联网设备正常数据传输速率为10 KB/s的情境,若发现该设备在5 s之内平均传输速率超出100 KB/s,则可能暗示有分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击发生,此刻应启动防御机制[4]。

4 结语

综上所述,智慧城市的建设涉及众多维度,包括物联网技术的应用、大数据平台的优化、设备通用标准的制定及数据安全与个人隐私的维护等方面。物联网设备在智慧城市内广被采用,目的是高效收集与分析数据,从而显著提高城市运营效率及市民生活品质。与此同时,数据安全和隐私问题也应予以高度关注。应用加密、访问控制以及网络安全手段可减少数据泄露和网络攻击的可能性。另外,物联网设备的通用标准在确保设备间通信的过程中起到了至关重要的作用,涉及统一的通信协议及数据格式。公众对智慧城市的认知与接受程度也是衡量其成功与否的指标。通过教育、培训及为用户提供友好的工具,可降低使用门槛,并增强市民对智慧城市的认同感。因此,在智慧城市的建设中,对上述因素需进行全面评估,并据此策划相应方案,以确保智慧城市长远地惠及全社会。