云计算和车联网都是当代科技迅猛发展的高新技术产物。一方面云计算需要从概念构想走向应用实践，另一方面车联网的大量交通数据需要强大的支撑平台对其进行处理分析，因此，云计算和车联网的结合可以实现优势互补，具有十分重要的应用价值。云计算与车联网相结合需要攻克的关键技术主要有基于云计算的交通数据处理、基于云计算的交通信息应用和基于云计算的交通信息安全等。基于云计算的车联网信息服务体系示意图如图3-23所示。
图3-23 基于云计算的车联网信息服务体系示意图
1.基于云计算的交通数据处理
为保证高可用性、高可靠性和经济性，云计算一般采用分布式存储的方式存储数据，并采用冗余存储的方式（即为同一份数据存储多个副本）进一步保证存储数据的可靠性。大部分云计算都采用由Hadoop团队开发的HDFS（Hadoop分布式文件系统）数据存储技术。交通数据具有数据信息量大、数据波动严重、信息实时处理性高、数据共享性高、可用性和稳定性高等特点。这对交通数据的存储、处理和管理提出很高的要求。交通云的数据存储技术的重点主要集中在超大规模的数据存储、数据加密、安全性保证和I/O（输入/输出）速率提高等方面。如何研发出适合交通云数据存储的技术是个亟待解决的课题。
云计算强大的计算能力能对庞大、复杂而又无序的交通数据进行分析处理，然而非云计算技术人员并不能很好地利用这些资源，因此，建立一个完善的云计算平台是目前广泛研究的技术难点之一。而基于云计算平台的交通数据建模和索引、交通数据的分布式处理和融合、交通流动态预测也将是未来交通云研究的重点方面。
云计算对大量的交通数据进行处理、分析并向用户提供服务，必须以可靠、高效的数据管理技术为基础。云系统的数据管理一般采用数据库领域中列存储的数据管理模式，将数据表按列划分后存储。当前应用比较广泛的是谷歌提出的Big Table数据管理技术。Big Table采用列存储的方式，能极大地提高数据读取效率，但也存在一些缺点，如表内的数据格式单一、数据难以切割存储等。结合Big Table技术创新地提出新的云计算数据管理技术是云计算研究的重点之一。此外，如何提高对规模巨大的交通信息数据进行更新的速率，也是云计算数据管理技术必须解决的问题。
2.基于云计算的交通信息应用
云计算提供的服务按照其应用模式可分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS提供给用户的服务是对所有设施的利用，包括处理、存储、网络及其他基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。PaaS提供给用户的服务是能够将用户自己开发的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上。SaaS提供给用户的服务是让用户能通过网络设备访问供应商提供的应用程序和软件等。这三层服务结合起来，就形成了云计算SPI模型，如图3-24所示。(www.xing528.com)
图3-24 云计算SPI模型
交通云领域中已经提出了地理信息服务、信息发布服务、出行诱导服务等SaaS。这些云服务尚处于起步阶段，在应用过程中存在或多或少的一些问题，且只涉及云服务的SaaS服务层。从长远来看，构建的交通云中IaaS、PaaS和SaaS的应用缺一不可。如何提供基层的IaaS服务和如何为交通管理者提供研发新的交通管理软件平台的PaaS服务将是当前交通云研究的热点问题。此外，如何建立起完整的三级云计算服务体系并将这些服务付诸实际应用将是交通云技术研究的重难点之一。
3.基于云计算的交通信息安全
云计算由于其用户和信息资源的高度集中，所具有的安全风险比传统应用的大很多。交通信息的安全性直接关系到整个交通网络的命脉，信息安全一旦出现了问题，其后果将不堪设想。交通云的信息安全问题主要有交通数据存储安全问题、交通云平台可用性安全问题和云平台遭受攻击的安全问题等。解决交通云安全的主要方法是将交通云构建成混合云：将交通数据中心搭建成私有云，并将基础架构虚拟化，通过虚拟架构查看、监控、管理虚拟资源，实现远程控制；将面向公众的交通信息服务平台构建成公共云，向公众提供各种交通信息服务；并在私有云和公共云之间设置防火墙，有效地防止数据中心与外界相连（见图3-25）。更深一步的有关交通云信息安全的措施则需进一步研究。
图3-25 基于云计算的交通信息安全
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