云原生数据库助力北京公交 日均800万人次智慧出行
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了云原生数据库助力北京公交 日均800万人次智慧出行相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
说起公共交通，在地铁还没有发达的时候，北漂的人们或多或少都经历过“公交车囧事”。而如今使用“北京公交”APP既保证了人们的有序出行，也实现了实时车辆动态查询等需要。从“望车兴叹”到实时公交查询，是什么支撑起北京日均800万人次的公交系统？今天小编带你探秘全球最大的城市公交系统，日常运营背后的云原生数据库技术！
一、业务背景
启迪公交（北京）科技股份有限公司以下简称“启迪公交”，是国内领先的智慧公交系统方案提供商和服务运营商。
通过承接公交信息化和智慧化项目建设，应用最先进的互联网商业模式，将“人、车、线、站”的大数据资源及相关配套资源进行商业化转换，引领行业提升公交系统的创新能力和服务水平，助力“互联网+城市公交”的提升发展。
二、核心业务
（一）三大核心业务目标
三大核心业务目标分别为：刷码乘车、物联网和大数据。
1.刷码乘车
随着线上支付的普及，现金支付的场景越来越少，因此我们也希望能够在乘坐公交的场景中使用线上支付的方式。
这种方式可以取代公交卡或者现金支付，这是企业公交做信息化的第一个核心目标，即做一个刷卡乘车的系统。
2.物联网
公共交通的核心载体为公交车，过去我们缺少信息化的手段来监控整个公交车实时的运行情况，包括公交车的位置，车上拥挤程度，也很难根据人流量与车流量进行实时的交通调度与排版，信息化相对滞后。
3.大数据
通过大数据的分析，为公交集团提供一个更优的业务决策，包括场站的设置，公交的排班，线路的优化等，这要依赖于把整个业务数据，包括大数据的系统数据把储存下来，然后做智能化分析。
目前，我们将北京公交上的乘车机具设备进行了迭代，乘客可通过下载“北京公交”APP，通过应用生成二维码即可刷码乘车。
（二）业务挑战
作为拥有两千多万常住人口的城市，北京的公交状况与其他城市也不太一样。由于巨大的城市体量和规模，北京的公共交通状况也给我们的业务系统带来巨大压力。
如上图所示，北京公交系统中目前带安装车辆将近2.4万辆，车载POS终端生产总量为6千件，每日设备心跳8900万次，每日乘车人次800万，每日刷卡交易数1600万，最高并发访问量1500次/秒，因此需要一套公交系统，既支持高并发场景，还能大数据量的存储，经过仔细调研与层次筛选，我们选择了阿里云的云原生数据库来作为底层承载的数据库。
（三）为什么选择云原生数据库？
选择云原生数据库主要有以下三个原因：
1. 解决高并发和水平扩展
经历过双十一考验的PolarDB和PolarDB-X分布式数据库，能够解决数据库高并发访问和水平扩展的需求。
2.降低时间成本
将基础设施的搭建工作交给阿里云专业技术团队，公交系统的技术团队可以从基础设施的建设中解放出来，根据需求的变化快速的响应，将更多的精力投入到业务逻辑和商业化变现中。
3.与云生态无缝对接
可以与其他阿里云大数据产品无缝对接，形成完整的大数据处理架构，省去了在各个不同产品之间集成的烦恼。
如上图所示，这张图代表了整个北京公交业务系统。
整个业务系统的架构可以分成两种不同的交易业务。从最左边来看，有刷卡乘车与扫码乘车业务，不同的业务通过车载终端刷卡之后，会进入到物联网平台进行处理。处理之后，底层会将不同业务的数据存入对应的PolarDB-X分布式数据库集群中。
刷卡乘车会和IDC线下业务做一定的交互，扫码乘车会跟线上的第三方支付平台做一定交互，例如跟支付宝或银行做扣款和对账的操作。因此，在扫码乘车的业务系统里会对接一套扫码支付的集群，交易数据会通过阿里云的DTS数据库传输服务实时同步到票务管理工作台，工作台会汇集所有的交易的数据，同时承担日常的管理工作。
另一方面，通过在线的交易业务，采用阿里云的AnalyticDB数据仓库进行数据的实时分析，将业务实时情况反馈给上层做决策。
现在通过这套系统看到许多实时数据，例如某一个站点的人流密集度，公交场站获取到这些实时客流信息后，可以根据实际情况做车辆调度与排班优化。
还有一个系统用的是阿里云的TSDB时空时序数据库。目前在公交车上安装的机具，除了承担扫码交易的工作，还能实时地将GPS位置与传感信息上传到TSDB时空时序数据库。TSDB时空时序数据库存储着整个物联网的数据，会跟票务的管理集群做交互，数据也会实时同步到数据仓库中。
目前这套系统的部署为公交内部工作人员提供了许多便利，通过数据的聚合和处理，使得原有的业务得到大幅优化。基于这套系统，就算北京2000万的常住人口同时使用公交出行，公交系统也能有条不紊地稳定运行。
（四）云原生数据库如何让公共出行变得更加美好？
1. 实时客流的分析与车辆位置查询
实时客流的分析：通过云原生数据库获取实时客流与车流量，可以进行实时分析，从而及时进行车辆调度与班次优化，避免部分站点公交车人满为患，部分站点公交车空无一人的情况发生，大幅提升了市民公交出行的便利性。
车辆位置查询：乘客可通过“北京公交”APP实时查看每个站点的公交车到站情况，能够查看自己想乘坐的公交车位置，清楚它还有多久到站，从而规划自己的出行时间，避免提前很久在站台等车，还有和公交车失之交臂的尴尬场景出现。
通过云原生数据库，公交系统最终可实现：
1）实时客流分析 -> 辅助更合理的公交运力安排 -> 车辆变多了、车上不拥挤了
2）实时的公交位置信息查询 -> 等车时间变短了
2.机具快速安装施工
云原生数据库另一个优势是可以根据业务的阶段目标，通过信息化的手段快速完成工作，一个典型例子就是公交刷码机具的快速部署。
如果要替换北京2万多辆公交车，采用传统方法的话，部署工期可能需要一年。这是由于公交系统需要持续运行，调度内容繁琐，因此部署工作极具挑战。通过云系统可快速构建并安装部署的系统，整个施工周期为一个半月。
基于现在这套云数据库的系统，可以了解车辆的GPS情况，快速定位车辆位置，在车辆允许情况下快速部署扫码乘车的机具。
三、关于未来公交
（一）响应式公共交通
基于云原生数据库的基础，我们看到了许多未来关于整个公交系统的趋势变化。未来的公交系统可能不在拘泥于某条固定线路，而是可以响应不同乘客的需求，根据大数据分析来智能制定线路。
未来的公交出行，乘客可以通过提前预约的方式，实现从家门口乘坐公交车直接到目的地，无需在固定公交站点上下车。
响应式公交可以做到的定制服务，不同品类需求有不同的出行方式和预约方式，未来的公交出行将更加智能化。
（二）智慧公交业务感知网络
未来公交业务系统可以通过车载终端的设备，包括GPS和物联网的设备等，获取到各种各样的乘车信息，例如乘客的乘车需求，人员情况，车辆情况，线路情况等。在各公交站点上有视频、传感器等数据，数据包括车辆数据，路况数据等。
将这些数据都汇集到一起，通过云原生数据库做综合式的分析，可以更好地匹配乘客的需求，实现更高效率的出行。
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