车载自组织网络中的大数据技术应用研究

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车载自组织网络中的大数据技术应用研究

作者：李铎赖粤

来源：《无线互联科技》2016年第03期

摘要：大数据吸引了越来越多的关注并应用于不同的研究领域。文章重点阐述了车载自组织网络中的几点关键问题，具体映射大数据的4V特征，提出车载大数据处理平台框架，探索新的解决思路。

关键词：车载自组织网络；云计算；大数据；Hadoop； Spark

2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMCWorld 2011会议中，EMC抛出了大数据（Big Data）概念。根据IDC的定义：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）的采集、发现和分析，从大量（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value），将是IT领域新一代的技术与架构。

在通信系统中大数据技术的实现主要是通过收集和整合来自异构服务所提供的数据。在异构网络环境中，深入的科学研究有待突破，使得技术服务更加贴近用户需求。这一块的研究主要集中包含有大规模分布式数据处理平台（Hadoop）提供的数据仓库产品和一些数据分析技术，比如机器学习和数据挖掘等。

大数据时下还是一个新兴的热门技术，不可避免地碰到诸多挑战，需要采用合适的技术去管理和分析大数据创造价值，增加预测的准确性，提高管理和安全性。

车载自组织网络（Vehicular AdHoc Networks，VANETs）被认为是智能交通系统的一部分，是以车为节点的一种特殊形式的移动自组织网络，在交通工程中有其自身的一些特点，近年来得到更广泛的关注。车载自组织网络由2个部分组成：车与车之间的通信（V2V），车与路边基础设施之间的无线通信（V21）。每辆自发参与的车变为一个中继或者无线节点连接其他的车辆，从而成为网络的一部分，覆盖的范围大概是l00-300m之间。一旦车辆行驶超出这个范围，网络就会掉线。

汽车现在已经是人们生活中的一部分，车辆作为移动终端越发智能化，在车载自组织网络中，数据由车辆和路侧单元配置的智能传感器件生成，从而导致不断增加的数据复杂度，特别是突发的数据量增大，需要结合云计算的弹性进行快速处理。基于车载自组织网络的车载安全、安保、信息娱乐、交通信息、导航、车辆故障诊断、预判等业务蓬勃发展。不难看出，在车载自组织网络应用需求的推动下，大数据无疑为其提供了坚实的技术后盾。因为无论是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都为大数据提供了有利的介入空间。大数据很平滑地拓展到了交通领域。通过应用大数据技术，可以从巨量的操作数据中获得更好的认知和了解，以期提高交通管理效率。