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赛场后的大数据：通信、银行、交通、安全

2014-09-03

大数据火热时代，赛场后的大数据：通信、银行、交通、安全，大数据无所不在。世界杯已经到了淘汰赛阶段，欧洲几支强队纷纷回家让“天台上”挤满了悲伤的球迷。最近有一件趣事：在小组没出线的英格兰队0:0战平哥斯达黎加队谢幕巴西世界杯时，看台上的英国球迷们晒出了这样一份账单：机票1200英镑，门票花了2000英镑，住宿花了2000英镑……而其中最恶搞的一句是“我刚抵达巴西你就被淘汰了，这笔花销是无价的”。

这些球迷们还真说对了，或者更准确的说，每一场世界杯赛事都是“无价的”，因为这里不仅仅汇聚了狂热球迷们白花花的银子，还有主办方为了支撑一届赛事，在电信、交通、银行、安防等不同方面做出的各式各样努力。在进入大数据的时代后，全球联网、信息的实时查询和即时处理看起来是那么理所当然——但事实真的有那么简单么？我们不妨从一个球迷的行动出发，看看在他飞去巴西看世界杯的一系列动作背后，主办方都做了哪些功课。

【第一步】飞往巴西
球迷：往返机票大概在15000元到25000元人民币。

主办方：航空是一个较早运用大数据的领域，因为繁忙的飞机调度与保证准时飞行可能需要与地面公交、轨道交通、民航、铁路、交管、气象、消防等部门实现信息共享。在海量数据存储与即时调用的压力下，显然航空在这方面还有很大“进步空间”——看看国内航班的晚点率就知道了。

【第二步】终于到了巴西，第一个打开的不是行李架，是手机……
球迷：打个3分钟的国际长途回家给爷爷奶奶报平安、发条短信给不会用微信的爸妈、再拍两张照片在朋友圈里显摆一下。假如你是一个中国移动的用户，这一圈下来资费是话费2.99（元）X 3（分钟）+ 1.99（元）X 1（条）+ 3（元，3元包3M流量）=13.6元。
电话、短信花了多少钱还好算，可数据漫游费一会儿套餐一会儿叠加的，稍微刷一会儿微博就决心心里没底了。好在现在运营商已经可以提供实时的账单查询。但这一个看似让用户“轻轻一点”的简单过程，实际上却会对运营商造成巨大的压力。
主办方：在世界杯期间，大量球迷与伪球迷（普通凑热闹游客）涌入巴西，并通过当地运营商连接互联网。根据英特尔推算，鉴于手机、平板等移动设备终端愈发多样化，在几个热点城市单一运营商承载的日均3G、4G上网记录就可达数亿条，可谓海量。某用户想实时查询自己几天来的上网记录（连续几个月的上网记录数据会给整个存储系统带来巨大压力），在这“轻轻一点”的背后，是电信运营商对数据库系统的正确选择和巨大投入。

球迷：还好，查了一下发现目前只花了10元钱，可以再多拍几张拿去晒了。

【第三步】走出机场，拖着行李先找酒店，刷卡！
球迷：至少在世界杯期间，巴西的物价称得上相当贵。如果你想在贫民窟的小旅馆住一晚，住宿费也达到了2000人民币。既然如此，还是选个相对安全的三星级酒店住下吧。一刷信用卡，1300巴西雷亚尔……这是多少钱？赶快查查消费记录。
主办方：实际上，天天跟钱打交道的银行属于对大数据应用较早，也更为成熟的行业。但刷卡消费、结算、记录、查询等一系列动作，都是对银行系统的挑战——特别是在游客暴增的情况下。目前最新的银行系统多基于英特尔构架的Hadoop软件平台打造解决方案，一方面可以做到对所有交易数据进行批量的处理（9千万条不超出15分钟），另一方面，该系统可以做到秒级地查询每年产生130亿条数据（4.5TB）的银行活期交易。这保证了银行能够平稳应对高并发的刷卡消费以及查询请求。

球迷：1300巴西雷亚尔，3600人民币多一点儿。虽然有些“肉疼”，但穷家富路嘛，待会儿刷卡吃饭的时候悠着点儿。

【第四步】最激动的时刻要来了，出发去看球！
球迷：问题来了，该怎么去球场呢？一查地图，有些远，走路不太可能。那还剩3个选择：公交、出租车或地铁。公交大概8块人民币，出租车至少得120、130才能到，地铁18块人民币。终于能拿谷歌地图查一下实时路况了，地面交通有些拥堵，还是坐地铁吧。
主办方：通过实时路况监测系统，当地的交通部门可以对城市交通中可能发生的大面积交通瘫痪作出有效预判。不仅如此，这一系统也可以为普通民众提供全面、及时的出行信息，让出行变得更方便。但交通管理系统通常是跨区域、跨部门的集合，因此对海量数据存储以及更高效计算能力有着超高要求——利用大数据更有效地配置交通资源、提升交通运行效率和安全水平，把大数据分析实时运用到交通管理、决策、规划和运营等层面，仍旧是一个正在实现中的目标。

球迷：长舒一口气，好在选择了地铁，还是赶在球赛开始前进了场。

【第五步】进球啦！
球迷：进球了，不过进球的一方不是我喜欢的球队……好在作为伪球迷的我心态还算平和，不过输球一方的狂热球迷恐怕就没那么好说话了。赛后有球迷闹事斗殴，警察迅速出动。后来看电视还发现，最后警方又抓回来两个逃跑的。

主办方：在大数据的支持下，主办地对某项赛事的安全监控水准正在从“事后查看”提高到“事先预警”。但安全方面的大数据飞速增长，要求IT基础框架的计算能力、存储能力和数据交换的传输能力必须与之相匹配。打个比方，安全监控要求对海量视频数据进行精准分析，主要的难点在于：一个高清视频流量至少在10MB，而监控数据来自成千上万24小时不停歇的摄像头。针对这一点，英特尔基于至强平台的Hadoop计算框架（区域性的、综合性的集中以及概念上的分散，开放架构），避免了全集中的计算框架可能导致的数据传输瓶颈，以及全分布式的计算框架则带来的管理、运维复杂化，可以使网络更有效地支撑其上的应用，保证数据分析的精准实现。在这一基础上的车辆监控系统，不到1秒即可从24亿条过车数据中的机动车号牌查出精确结果和行车轨迹。

球迷：比赛结束，玩一圈过后终于平安到家了。
为了去巴西现场体验世界杯，一个球迷最终花费可能要在10万元人民币以上。但从非典型观赛的角度，我们或许应该更多关注球迷们一些不经意的“小动作”背后的便利——比如手机、信用卡账单的实时查询，交通决策的正确选择——这是大数据、利用大数据的主办方，以及支持大数据的服务器提供商们为了改善人们的出行、观赛乃至生活，所付出的资金与不懈努力，也是远超“无价”的体验。

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