国内政府云：丰富应用模式

为了推动我国政府服务创新，促进政府资源共享，降低信息化建设投资成本，我国政府部门不仅出台了针对云计算产业的相关政策和指导意见，作为用户端，我国政府行业用户从垂直行业到城市区域类政府部门开始逐渐使用云计算服务。从2013年起，我国共有超过190个城市提出了自己的智慧城市规划，智慧城市的核心就是基于云计算和大数据提升城市信息服务的水平。

总体来看，政府云应用根据其业务性质的差异可以采用四种不同的云模式。比如，针对数据和网络安全性要求高的业务部门或者政府内部应用，主要偏重于使用专共云的模式；针对面向公众提供服务类别的应用，同时政府部门的IT力量相对薄弱，希望利用云服务商的技术和运维能力的政府部门，可以采用公共云模式；安全性要求高，但自身技术能力和信息化水平有限的政府部门，可以利用云服务商采用专线进行远程云平台部署和运营维护，采用专有域的建造模式；对安全性有一定要求，但同时又想利用云服务商的能力，这样的政府部门可以采用VPC（虚拟专有云）的模式（见图43）。无论何种模式，借助云计算模式不仅能够降低政府部门的IT投入，更关键的是能够实现政府不同部门之间信息资源的共享，真正提升为民服务的效率和水平，提高依赖大数据进行科学决策的能力。

图4-3 政府云应用的主要模式

以阿里巴巴为例，已经相继与海南、浙江、贵州、广西和宁夏等省份达成了云计算方面的合作。率先应用阿里云计算的政府部门，垂直行业的用户有中国药品电子监管网、浙江省交通厅和宝船网等。

案例4-3

互联网+医药：实现全流程药品监管，确保药品安全

中国药品电子监管网隶属于中国食品药品监管局，主要目的是实现通过唯一的药品监管码对药品实现全流程监管和全程追溯，实现药品的安全管理。该网站从2006年开始起步，最早是以特殊药品监管为主，网站上只有少数药品生产企业以及批发企业信息，经过2007年和2009年两次扩充，监管药品的种类扩展到普通药品，这时每天要核注核销的药品数量达到千万以上。

当时，中国药监网的后台系统用的是小型机和Oracle数据库的搭配，在药监网扩充到普通药品之后业务量的迅速扩大使得后台系统处理能力显示出明显不足，药监局发现网站访问速度变得很慢，无法支撑快速增长的业务量。

2013年4月29日，中国药品电子监管网将后台系统切换到阿里云，切换后运行稳定，其关键业务单据处理的平均延时从60分钟降低到2.7秒，速度提升了1333倍。这次切换不仅解决了由于后台系统能力不足制约其业务发展的瓶颈，可以放开手来扩大业务量，同时也节省了花在软件许可证和硬件设备上的大量投资。

虽然效率和性能的问题是驱动中国药监网从自建IT系统迁移到云平台上的初衷，但实际上通过这次迁移还实现了大量节省IT投资的目的。作为我国唯一药品追溯监管平台，该平台发展到今天在药品安全领域已覆盖疫苗、基本药物等大多数高风险和常用药品，每天新增上亿条药品记录，云平台保障了业务系统的顺畅进行。

中国药监网虽然最初是为了监管的需求而诞生的，但未来所要产生的社会经济价值并不局限在监管层面，还将对整个药品流通环节带来不一样的变革，基于药监网的电子监管码数据可以实现政府、企业和个人消费者服务以及跨部门四个层次的社会经济价值。

1.提升政府部门监管能力和科学决策水平

我国的药品管理在没有药品监管码之前在流通环节很混乱，经常是出了医疗事故之后才能通过新闻召回有问题的药品。中国药监网的发展通过一品一码的方式，通过数据为监管部门提供了有利的监管工具。药监局利用这些流通信息可以追踪到中国市场上每批次药品由谁生产最后卖给了谁，可以追溯零售环节任何一盒药品的来源。政府端如果发现医疗事故的话，可以迅速通过批次了解该批次的流通状况，产量状况，药品库存等状况，从而迅速找回问题药品，避免大规模的医疗事故。

中国药监网的数据对于监管部门的另一方面的价值体现在为政府做科学的战略决策提供数据支撑，比如基于药监码可以为药监局做战略统计分析，通过了解市面上各种药品的库存，发现哪些是紧缺的药品，倒推给药品生产企业，从而保障患者的用药。

2013年12月，广东发生乙肝疫苗幼童不良反应事件。为迅速了解疑似问题疫苗的详细情况，国家卫生部通过药品监管平台调查相关数据。传统的数据平台，此类溯源核实至少需要数周时间，而基于云计算的大数据处理，仅用了3个小时就查清了同批次未使用疫苗的流通路径和具体位置。10个小时后报告已放在总理的办公桌上。药监局和卫生部领导对此感到非常振奋，表示如果不上阿里云，传统的方法最少需要三个月才能完成。

2.以标准数据提升流通环节的企业运营效率

未来药品监管码会成为药品流通行业的一个标准，流通链条上的企业管理业务基于这个标准可以提高运营效率。从药品生产，批发，物流到医院或药店这一系列的环节中，通过监管码为企业提供统一的编码标准，实现高效的物流管理和配送体系，可以使生产企业看到药品流向，对于药品打假起到有效的作用。

3.保证消费者用药安全

从消费者端，可以通过查询药品的信息，了解该药品的生产时间和生产地点以及被查询的次数，确定是否是假药，保障消费者的用药安全。在医药电商快速发展的今天，药监码可以保证药品的真实性，提升了药品造假的成本，避免假药的猖獗。

4.实施医保药品电子监管可以提供医保资金和

药品的监管效能

目前在有的区域已经开始试点通过药品电子监管探索开发医保控费方案，对药品从生产、批发、配送到使用等全链条的全程跟踪，药监部门能够实时监控每一批、每一箱、每一盒药品的生产、经营、库存及流向。医保部门能够监控每一笔医保资金的具体使用药品，提升了精细化管理水平。

图4-4 药品监管网用云的效果

案例4-4(www.xing528.com)

宝船网借助云加速互联网+航运进程

中国交通通信信息中心与阿里云达成互联网+航运领域的合作。借助宝船网平台，公众可查询任一船舶的实时位置和历史轨迹。宝船网同时宣布加入阿里云“云合计划”，向全社会开放数据接口。

宝船网是中国交通通信信息中心自主研发的公共信息服务平台，该平台与阿里云展开深入合作，通过船上装的AIS系统和国际海事局数据，可以获取全球船舶的实时和历史位置数据。公众可通过搜索呼号、船名等，精准定位全球船只。集合港口/码头、货主、船主的数据共享，灵活调配吞吐能力，实现船只管理；通过轨迹分析，帮助海关缉私等。

目前，船宝网数据已涵盖全球电子海图、全球岸基和卫星AIS船舶动态及全球气象等多种类型。为了更好地发挥数据价值，推动互联网+航运的发展，宝船网同时宣布加入阿里云“云合计划”，向全社会开放数据接口。

“通过和阿里云合作，使我们能够在更高的维度去解决海量数据共享和分析的难题。”宝船网总架构师郑军介绍说，很常见的一个问题是每逢遇到台风，网络访问量都会出现暴涨，云计算的弹性扩展使得我们可以从容应对。此外，借助大数据分析，我们将能够看到更多数据背后的东西，比如航运背后反映的经济走势。

事实上，此前已有许多政府机关、海事企业等开使借助船宝网开展业务。政府多将其用来进行海上综合管理和应急处置等，企业则将其广泛应用在船舶日常生产调度和安全管理等。宝船网基于云打造大航运生态如图45所示。

图4-5 宝船网基于云打造大航运生态

案例4-5

浙江用云计算和大数据治疗高速拥堵顽疾

“十一”假期第一天，你以为半夜3点起床、4点开车出门就不会被堵在路上了吗？错了，那天太阳落山前，杭州绕城高速最不堵的时段其实是下午2点左右。

凭借常识推论，我们大概觉得能半夜起床的人不多。不巧的是，大家都这么认为。

信息不对称，最后的结果可能是堵在路上不断告诉自己的膀胱，“亲，你再忍一下，高速休息区就在前面”。憋着尿堵在高速上是“多么痛的领悟”。

浙江省交通运输厅正在开展一项新的试点：将高速历史数据、实时数据与路网状况结合，基于阿里云大数据计算能力，预测出未来1小时内的路况。结果显示，预测准确率稳定在91%以上（见图46）。

图4-6 交通预测示意图

浙江省交通信息中心主任韩海航表示，通过对未来路况的预测，交通部门可以更好地进行交通引导，用户也可以做出更优的路线选择。

对于大家关心的春节期间道路拥堵问题，浙江省内近1300km高速路段的预测预计会在春节前后向社会开放。

阿里云大数据计算服务（MaxCompute）为项目提供了分析支持，并有多位资深数据科学家参与了联合研发。对于浙江省内近1300km的高速路段，MaxCompute的强大计算能力可以20分钟完成历史数据分析，10秒钟完成实时数据分析。

首先，我们需要知道车速数据，采集的方法很多，有花很多钱的办法，也有花不多钱的办法。浙江省交通运输厅采用的是花不多钱的办法。你开车在高速上跑，手机信号在相距500米的基站之间不断切换，这样形成的手机信令数据可以准确地反映出单位时间内通过基站形成的速度变化。车速的数据就从此而来，比在路上埋线圈的办法节省了90%的成本。这是模拟的历史车速数据，他们最后会形成具体路段在具体时间点的历史平均车速。

大部分的预测都是基于历史平均车速，但这样的预测准确率并未达到90%，我们还需要附近路段的实时车速数据。最简单的解释就是，如果你的上游和下游路段都在堵车，那你堵车的概率就很大了。在这里，我们加入了附近路段的车速数据。

浙江交通运输厅把这三类参数导入阿里云数据科学家提供的车速预测模型，最终算出了未来5分钟到1小时内的车速数据。

粗略估计，驾驶员通过选择合适的出行路线和出行时间，可以缩短5%～10%的出行时间，减少2%～10%的燃油消耗成本。

对未来路况的预测，也可用于支持无人驾驶技术。无人驾驶汽车除了通过各种传感器对“眼下”的数据进行快速判断外，还需要了解10分钟、20分钟后即将到达的路段状况，提前做出路线选择。

浙江省交通信息中心主任韩海航表示，路况预测的应用价值很高，但关键在准确性，需要“算得准、算得快、算得起”。如果仅仅基于历史平均数据来做简单预测，那样并没有实际意义。只有分析因素和维度越多，数据越丰富，得出的预测结果才会越准确。