公共安全是國家安全的重要組成部分，是經濟和社會發展的基本保證。黨中央、國務院高度重視突發公共事件應急管理工作，建立了公共安全應急技術保障體系，加強了在公共安全應急風險評價、監測監控、預測預警、動態決策、綜合協調等能力，提升了國家應對突發公共事件能力。我國政府也重視在突發公共事件應急管理中應用現代科學技術，加快一些成熟的技術在應急管理中得到廣泛應用。云計算就是其中一種先進和成熟的技術之一。
云計算概念出現在2007 年底，云計算架構由龐大的計算機群組成，這些計算機群由分布在不同的計算任務資源池組成，并且可以允許每個使用者申請并取得相應的計算能力，存儲和各種軟件服務，由于IBM、Google、亞馬遜等機構的成功應用，已逐步進入信息化的實踐。云計算也是計算機行業中較先進的信息技術，“虛擬化”、“網格計算”、“平臺即服務”等一系列技術的迅猛發展，也將加快該技術在公共安全應急管理上的運作步伐。
本文主要說明云計算在安全生產應急預測預警系統的應用，包括技術架構、功能模塊和應用流程。
1.云計算的概念、架構和特點
1.1 云計算的概念
目前，云計算沒有統一的定義。一般情況下，云計算（Cloud Computing），就是并行式（Parallel Computing）、分布式計算（Distributed Computing）和網格計算（Grid Computing）的進一步擴展，主要通過大量計算機集群的計算處理能力和存儲能力，將用戶待處理的各種計算任務和存儲服務，提交到眾多計算機所組成的龐大系統，經分析、計算和存儲，最后將實現結果反饋給用戶。云計算實現的相關技術包括虛擬化技術、Web服務、SOA 技術、并行編程模型等。
1.2 云計算體系架構
云計算體系結構一般分為三層，分別為：（1）基礎設施層。也可以說是物理資源層，主要包括計算資源和存儲資源，包括計算機、存儲器、網絡設施、服務器等。整個基礎設施也可以作為一種服務項向用戶提供，即IaaS（Infrastructure as aService）。IaaS 向用戶提供的不但包括虛擬化的計算資源和存儲，還包括外部用戶訪問使用的網絡帶寬等。（2）平臺資源層。在基礎設施之上的是平臺資源層，該層是整個云計算體系的核心層，平臺資源層是將相同類型的資源同構或組合成為資源池，包括存儲資源池、計算機資源池、網絡資源池、數據資源池、軟件資源池等。包含云計算系統中的資源管理、部署、分配、監控管理、分布式并發控制、安全管理等。平臺資源層為應用程序開發者提供了并行開發環境，開發者不關心應用運行時所需要的資源，平臺資源層提供應用程序運行、存儲及維護所需要的所有平臺資源。也可以把平臺資源當作服務稱之為Paas（P1atform as a Service）。（3）應用服務層。它是面向用戶提供簡單的軟件應用服務以及用戶交互接口等，把軟件當作服務稱之為Saas（Software as a Service）。
1.3 云計算的特點
云計算具有以下特點：
（1）虛擬化。云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。正在這種虛擬化技術，單個服務器可以支持多個虛擬機運行多個操作系統和應用，從而大大提高服務器的利用率。
（2）規模化整合。云計算一般都要求具有相當大的規模，例如Google 云計算已經擁有100 多萬臺服務器。IBM、微軟、Amazon、Yahoo 等的云計算平臺均擁有幾十萬臺服務器。一般而言，一個云計算中心擁有數百上千臺服務器，這樣才能達到規模計算能力。
（3）高可靠性。云計算使用了多副本容錯技術、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機可靠。
（4）高可擴展性。云計算規模可以動態調整和伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。
（5）按需服務。云計算是一個龐大的資源池，使用者可以根據需要來進行購買；如同自來水、電、煤氣。
（6）成本低。由于云計算架構可以采用大量的節點來構成云，而每個節點的成本是極其廉價。云計算的集中式管理和通用性使資源無需負擔昂貴的數據中心管理成本，因此用戶可以充分享受云計算的低成本優勢。
2.云計算支持安全生產應急預測預警系統的可行性
2.1 云計算的市場應用狀況
由于云計算概念已經在業界內廣泛響應，并且云計算應用已經有一種迅速擴大的勢頭。其成功的案例還是非常多，如國外的亞馬遜的Web Services 服務、Google 的搜索服務。在國內有百度、騰訊等知名企業都在用云計算擴展服務。還有一些專業的超級計算中心，在采用云計算技術提供計算資源和存儲空間出租、托管等服務，如成都云計算中心、中國國家超級計算天津中心等。
2.2 安全生產應急預測預警系統的特點
對于安全生產應急預測預警系統，有兩個核心組成，第一是數據采集系統。第二是應急預測預警模型和推演。預測過程首要就是信息監測和數據采集，信息檢測的范圍大致包括氣象數據、地震數據、交通數據、疫情數據、水文數據、環境、特大事件和重大事件等。這些都需要通過一個統一接口，統一標準匯總過來。同時，這些數據信息要輸入到應急預測預警模型，根據大量計算獲得相關預警結論。云計算架構的開發性和超強計算力正好可以支持這一切。
2.3 國家和政府的支持
現在很多國家和政府也提出了“云優先”發展戰略，如美國政府就要求政府部門開展整合數據中心行動，通過集中購買政府云的服務產品，從而形成為政府機構給全社會提供一站式IT服務環境。我國成都云計算中心是國內首家商業運營的規模化云計算中心，中國國家超級計算天津中心的建設目標也是為企業和科研院所提供高性能計算服務。
3.基于云計算架構的安全生產應急預測預警系統
3.1 系統概述預測預警系統是保證應急管理盡量不進入啟動階段的重要機制，通過對可能導致事件的風險源識別和風險初步評估，將獲取信息進行匯總，可以得到描述事件的指標與參數，并且對事件的發生、發展與演化有了基本的了解。根據這些已經掌握的信息，進行綜合研判，對是否發布預警進行決策。若前面階段反映的信息顯示事件已經達到了需要預警的程度，就對預警等級進行核定并將預警結果輸出，提醒相關部門做好突發事件的應急準備。
3.2 云計算技術架構
將基于云計算的安全生產應急預測預警系統的系統架構分為四層，即云基礎設施層、云計算平臺層、業務服務層和業務應用層，這些層級的關系如圖1 中框內所示。
圖1 系統架構示意圖
1.云基礎設施層。這層包含了標準云計算平臺中的基礎設施層內容，同時也包含一部分平臺資源層的內容。云計算基礎設施層主要由硬件基礎設施和軟件基礎設施組成，硬件基礎是由硬件組成，包括服務器、存儲設備、網絡設備、通訊設備、計算設備等組成。軟件基礎設施主要由操作系統、數據庫服務器、文件服務器、應用服務器、負載管理等中間件組成。
2.云計算平臺層。云計算平臺層主要包括并行編程設計和開發環境、結構化海量數據的分布式存儲管理系統、海量數據分布式文件系統以及實現云計算的其他系統管理工具。平臺層提供應用程序運行及維護所需要的一切平臺資源。通過各類平臺管理技術能夠使大量的服務器協同工作，方便進行各類業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，通過智能化、自動化的手段實現大規模系統的可靠運營。
3.業務服務層。業務服務層包括數據訪問服務層和數據存儲服務層。與傳統管理信息系統的系統架構不同，基于云計算架構下的業務服務層向用戶提供軟件的應用服務以及用戶服務接口等，通過把軟件當作服務來提供云服務平臺的系統資源及計算能力，它負責業務應用系統與云計算平臺之間的交互。數據訪問服務層由基于數據訪問模塊的數據訪問對象組成；數據存儲服務層除了核心的數據庫系統外，還包括資源目錄服務、文件系統等，該層提供數據存儲和管理、為以上各層提供數據及資源服務。這些服務層采用封裝成標準的Web Services服務，基于SOA 架構進行規劃，并納入到SOA 體系進行管理、配置和使用，包括服務注冊、服務訪問和服務查找等服務接口。外部系統通過調用安全生產應急預測預警系統的數據采集Web Services 接口來上報應急信息。同時訪問安全生產應急預測預警系統的分析結果Web Services 接口來獲取預測預警結果展示。
4.業務應用層。業務應用層主要由各種業務應用系統組成，安全生產應急預測預警系統包括實現信息匯總、綜合預測分析、發布預測預警結果、預警分級指標管理、模型管理等等。這些系統是建立在下面的服務平臺之上的。由于服務平臺內這些服務在開發過程中得到良好封裝和耦合，使業務應用層的構造更加靈活。
安全生產應急預測預警系統和云計算平臺之間通過業務服務層緊密的聯系在一起。業務應用提供了粗粒度的業務功能，它們能夠映射成業務流程中的任務；服務描述則為業務服務層提供了定義明確合理的接口，從而使業務流程不必了解業務應用和技術平臺的細節就可方便調用；業務服務層中的服務注冊確保業務流程層可以在必要的時候動態的定位和訪問所需服務。
3.3 功能設計
應急預測預警系統功能包括信息上報及預測分析、預警信息的分級指標管理、模型管理等。如圖2 所示。
圖2 安全生產應急預測預警系統功能模塊圖
3.3.1 信息上報匯總
有關部門、各功能區/ 管委會進行事件信息、部門預測預警結果、現場監測監控信息的上報。
3.3.2 綜合預測分析
在專業預測預警的基礎上，根據預測預警模型，結合事件發展態勢、地理及人文環境，對次生、衍生事件發生的可能性及事件一旦發生，其影響范圍（范圍內危險源、目標、人口、經濟等）、影響后果、發展態勢進行預測，形成綜合預測預警報告。在預警信息管理階段，可以參考綜合預測分析結果，開展對事件預警的分級和發布等工作。
3.3.3 發布預測預警結果
將預測結果（包括事件影響范圍、影響結果、發展趨勢等）以圖文并茂的方式展現在地理信息系統中。
3.3.4 預警分級指標管理
結構化管理預警分級指標，提供增、刪、改管理功能。
3.3.5 模型管理
提供對預測預警模型的新增、維護、版本管理。
3.4 系統應用流程
系統應用流程主要包括數據采集和匯總過程、預測過程、預警過程、處理評估過程等。其實現如圖3 所示。
圖3 安全生產應急預測預警系統應急預測預警流程圖
主要是有四個流程階段，第一個階段是預測，第二階段是進行預警，第三個階段是處置響應，第四個階段是評估總結。
第一階段：預測階段
預測過程首要就是信息監測和數據采集，信息檢測的范圍大致包括氣象數據、地震數據、交通數據、疫情數據、水文數據、環境、特大重大事件等。信息監測及數據采集應由專業機構的專用系統來實現，日常的大量專業數據傳送應急指揮中心，技術上通過云計算平臺的業務服務層來實現。
應急指揮中心所監控和收集的信息應是經過專業機構加工后的有效數據，在收到系統采集的上報數據后，信息將分配到特殊崗位進行處置，由相關人員對該上報內容進行核實、確認。應急指揮中心風險隱患監測接入系統應具備對多種上報數據分析研判的功能。對各類數據進行分析和判斷，一旦發現了異常情況，通過云計算的結果展現平臺，系統可以通過服務模式把異常分析和判斷的結論發布出去。
第二階段：預警階段
安全生產專業部門、各功能區/ 管委會和相關部門依據各自職責分工，在確認可能引發某類重大安全生產事故事件的預警信息后，應根據各自制定的分預案或專項預案及時部署，迅速通知預案各相關單位和部門采取行動，防止事件的發生或事態的進一步擴大，并按照突發生產事故可能發生、發展的等級、趨勢和危害程度，及時上報安監局應急指揮中心和應急管理辦公室，并提出相應的預警建議。
第三階段：處置響應
預警信息發布后，市應急委員、應急辦、應急中心、各突發公共事件專項指揮部、各功能區/ 管委會和相關部門應按照預警立即做出響應，進入相應的應急工作狀態，適時啟動相應的突發公共事件應急處置預案，履行各自所應承擔的職責。預警信息發布單位要密切關注事件進展情況，依據事態變化情況和專家咨詢組提出的預警建議，適時調整預警級別，并將調整結果及時通報各相關部門。
第四階段：評估總結
在事件處理完畢后，決策領導和相關專家進行處理評估，總結得失，對相關流程進行優化/ 改善并將其充實/ 完善到相關的預/ 報警、預案和知識庫、決策支持、聯動協調、現場指揮等業務機制中，以進一步提高未來對于此類突發安全生產事件處理的方式、方法和流程的效力。
4.結論
云計算為應急預測預警系統的發展提供了新途徑，為安全監察行業的應急預測預警系統的建設帶來更多的影響和變化。云計算采用虛擬化技術和動態資源池管理模式，給應急預測預警系統提供一種更加迅速的、安全的、方便的計算服務和數據存儲服務。本文描述和說明云計算架構下的應急預測預警系統的設計和應用。本系統應用到天津市濱海新區安監局，把安全生產應急預測預警系統建設到中國國家超級計算天津中心的云計算平臺上來。這種承建模式可以達到如下的效果：節約投資，提高了社會資源的利用，降低了運營的成本，確保社會各種資源有的效管理，對社會各種資源進行分類存儲和共享。提高安全性，增加開放性，提升了系統的穩定性。正是由于這些系統應用的實踐，我們相信，將來一定會有越來越多的基于云計算平臺的應用系統投入實用，這也勢必將推動電子政務系統建設的良性發展。
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本文標題：云計算架構下的安全生產應急預測預警系統的設計和應用
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