基于云计算技术的公安信息系统整合方法

吕益民

(广州市公安局科技通信处，广东广州 510036)

0 引言

公安机关经过十多年的信息化快速发展，各警种、各部门建设了大大小小不同的信息系统(以下简称“系统”)。由于公安信息化发展前期系统推广是以条为主、块为辅，各个系统建设的时间和针对的业务不同，从而形成了各自系统在使用上相互交叉的问题，造成了一个工作需要重复登录多个不同系统开展工作的困状。要改变这一局面，就要对现有系统开展整合，优化系统应用，以提高应用效率和更好应对未来需求的变化。传统的系统整合，不论是基于消息整合，还是基于应用整合，以及采用SOA模式开展系统整合，都有如做一个“内科”手术，需要获取系统源程序，大量分析不同应用系统的业务逻辑，数据库结构，等等，这为整合工作带来了很多非技术性的阻力，如上级单位、本级业务部门，以及系统开发厂商的协调，新封装的应用接口的部署等，实施难度极大。针对这些系统整合会遇到的问题，经过研究分析发现，云计算作为一种共享的网络交付信息服务模式，采用云计算范畴的技术能够有效解决这些问题，通过统一门户、云采集、快速定位等方法，将各类系统有机整合起来，使它们相互关联，方便易用。

1 公安信息系统状况及存在问题

1.1 系统状况

在“金盾工程”一期建设中，公安机关先后建设了一批适合公安业务、满足实战需求的信息系统，以此积累了丰富的业务基础数据，并初步搭建起了公安信息化的总体框架，从而大大提高了公安机关打击犯罪、维护社会稳定的能力，提高了公安机关行政管理和服务群众的能力和水平。但是，系统越来越多也带来一些问题，如系统间的数据共享与关联水平相应滞后，数据综合应用水平不高，民警使用系统越来越繁琐，具体表现在:一是民警需要记忆众多的系统地址、帐号与密码，二是部分信息数据需要重复录入不同系统，三是许多统计分析、业务研判仍然需要大量的手工操作。

1.2 存在的问题

1.2.1 独立业务系统与协同作战、整体应用的矛盾

前期公安业务部门各自建设系统，没有统一的规划与部署，形成众多独立的、没有统一标准的系统，甚至存在应用功能重复的现象。各个业务部门建设的系统，只能够满足本部门的业务管理需要，无法满足单体部门对整体数据的需求，也无法满足协同作战环境下的业务需求。

1.2.2 系统入口众多，使用繁琐

由于各单位的开发工作没有纳入统一的开发部署和框架之下，导致缺少全局性的“条”、“块”结合的统一规划和标准，因而各系统所采用的开发架构、网络结构、硬件设备、运行平台、数据库系统、信息传输和交换格式及低层传输协议不尽相同。同时各自开发系统相对独立，因而存在众多采用不同登录技术的入口，这使得警员在办理不同业务时，需多次切换入口，加重其工作负担，特别是基层派出所，作为大量信息采集的源头，系统数量众多，广大基层民警工作负担异常繁重。因此，统一制定开发规范和标准，集成开发系统入口，降低工作复杂程度迫在眉睫。

1.2.3 信息重复采集，基层民警工作繁重

公安信息的特点是种类多、互补性强、关联关系复杂。随着信息化水平的不断提高，公安工作对信息资源共享互补、部门间地区间有效配合的要求越来越高，各警种、各地区对信息的共享成为公安科技信息化建设迫切需要解决的问题。但是由于应用开发缺乏统一规范而导致的信息高度的异构性以及实现共享的技术难度所限，使得信息共享程度较低。业务信息系统间普遍存在信息交叉采集、重复录入的状况，造成存储冗余、警力和资金浪费，各方数据的不一致，规模效益不高，难以满足公安工作的要求。

1.2.4 数据交换缺乏标准，数据接口重复

由于公安机关业务系统众多，信息量大，异构性强，使得在初期建立的以实现共享为目标，以数据集成技术为主的数据中心存在数据质量不高，更新难度大，运行结果不及时，不准确等问题，同时数据中心建设的目标是面向所有警种的用户，具有普适性，而目前存在大量为满足具体数据需求而在部门间建立的直接的数据交换方式，由于缺乏全局标准化的数据接口建设标准，使得接口无规范可依、复用性差，不适于大规模的系统构建。

1.2.5 数据信息挖掘不够，不能满足高端应用需求

公安系统有丰富的信息资源，这些信息资源不仅是公安工作的宝藏，同时也具有极大的社会和经济价值。当前各地业务信息系统的应用还仅仅停留在信息的存储管理、业务查询、静态统计上，信息的综合利用、增值服务的意识不强，信息的深层次挖掘很不充分。同时随着信息化程度的提高及社会形势的发展，已有的部分系统功能已经不能满足业务需求。

2 系统整合的云计算技术

2.1 虚拟化技术

在系统整合中采用虚拟化技术，在不修改原有系统的前提下，完成对原有业务系统的虚拟化处理，实现虚拟系统间的虚拟耦合，可以进行数据复用、数据分发和消息整合等。

2.2 中央消息技术

中央消息技术集中处理客户所有IT支撑系统的工作消息。系统从已有各个系统中获取消息，存储于消息中心，再由消息中心推送到各个设备终端。

2.3 中央业务技术

中央业务技术实现业务的高度整合，使业务集中处理和数据聚集。客户方所有的IT支撑系统都保持相对独立，但是经过云整合后，每个IT支撑系统的业务都被引进云整合平台，云整合平台可以作为客户的唯一业务入口。

2.4 内嵌浏览器技术

平台采用双浏览器内核技术，既支持Window系统原生的IE内核，又支持性能更高的WebKit渲染引擎和V8 JavaScript引擎，而且还能支持HTML5和CSS3。

2.5 多数据处理引擎技术

平台数据的来源众多，其分析和结构都很复杂，数据虚拟化服务(Data visualization services，DVS)是数据通过虚拟化处理后，不再面向数据库，而是面向接口。用户在使用数据时面对的将是语义化的表达，不需知道数据的来源和源格式。需要用到数据服务引擎、数据获取引擎、数据分析引擎和作业调度引擎等多个数据处理引擎对数据进行处理。

2.6 智能表单设计技术

智能表单设计技术是所见即所得设计技术，在这种技术下，表单设计再没有难度，用户在没有网页设计技术基础前提下也可以完成表单的设计。智能表单设计技术是通过WEB方式，让用户采用鼠标方式，利用鼠标左键和右键实现布局设计，控件的拖拉摆放等等。

2.7 云身份单点登录技术

整合系统的单点登录是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。以往单点登录技术往往不能保证登录用户在各个应用系统的有效登录，在安全身份认证凭证失效后也无法获取，从而造成了应用系统的不能正常工作。云身份单点登录是一套成熟的基于云计算的单点登录技术，它包括单点登录的快速注册、检测和安全报警等多功能，保证了用户在各个应用系统的正常使用。

2.8 虚拟化的侦听技术

传统信息技术实现不同系统间的数据共享，需要建立数据接口或进行数据抽取，无论是什么方式，都需要与业务系统的数据库相关联，典型的协同方式，如图1所示。

图1

云采集采用虚拟化的页面，不与业务数据库发生关联，直接在页面调用原业务系统的存储过程，有效地规避了需要对方业务系统配合的传统数据接口方式，实现即时的采集数据多次分发，如图2所示。

图2

3 基于云计算的系统整合设计方法

3.1 系统整合的总体思路

由于公安信息化过程中计算机应用推广是以条为主，块为辅，再加上缺乏顶层规划和公安行业数据标准严重滞后等因素，导致系统之间缺乏横向互联，部分信息系统功能单一，部门信息共享和综合应用不足。这些系统若以传统方式整合，需要获取各系统源程序代码，因而难以实施。

从应用目的来分析，系统整合的重点，不是“系统多与少”的问题，而是如何有效“化繁为简”，将业务“前台复杂性”转移到“系统后台”处理。为此，我们从公安的整体业务架构和IT架构着手，分成以下三个层次整合:第一层设备设施整合，统一硬件平台，基于云计算技术建立公安云平台，以虚拟主机服务模式实现集中统一的基础设施建设和管理;第二层数据整合，通过数据标准化工作，进一步提升系统间数据共享与部门间的业务协同水平;第三层应用整合，建立公安统一信息门户，通过云采集实现数据集中采集，方便快捷地开展所有公安业务的信息化操作与管理。

3.2 基于云计算的系统整合框架

整合平台的结构采用REST架构，系统和功能设计采用SOA架构，各种业务处理引擎采用接口方式建立数据通道，框架如图3所示。

3.3 云采集实现过程

对于基层民警，存在多个系统录入数据的重复问题，云采集采用虚拟化的页面设计，调用不同系统的存储过程，实现对重复数据的一次录入。

3.3.1 页面数据获取

页面数据获取是多种类型和方式的数据采集服务，对业务系统页面进行分析，采用http协议、file协议和ftp协议等方式读取XML、JSON、Text等类型数据。

对传进来的数据获取配置(地址、类型和参数等)解析后，依据类型调用不同的处理办法获取数据，默认按照规则进行数据解析，如有配置则将数据传输给配置目标。

采用http协议进行数据获取时，可以把参数作为param形式或者raw data进行发送。

采用ftp协议进行数据获取时，可输入地址，用户名，密码等信息。

采用file协议时，支持本地文件读取，共享文件读取。

3.3.2 页面数据分析

对各种类型的数据进行分析，格式化后按照用户配置的数据类型输出，设计虚拟化页面。

数据分析类型有:html分析、xml分析、json分析、文本分析。

数据输出类型有:XML格式、JSON格式、格式模板。

html分析，可采用v8引擎对dom结构进行分析，或者采用正则表达式来进行分析。

xml分析，可采用xpath进行分析，或者采用正则表达式来进行分析。

json分析，可采用json结构进行分析。文本分析，采用正则表达式来进行分析。

3.3.3 作业调度引擎

作业调度引擎是给系统提供定时处理机制。作业调度包括运行策略与任务设置。

运行策略:包括时间规则，运行次数。

任务设置:包括数据库任务，http任务及自定义任务。

3.3.4 数据复用的实现

采用3.1到3.3的数据，获取、分析、模拟的过程后，针对系统的重复采集点，进行虚拟化工作，将两个或更多系统的同类采集集中到一个页面，民警只需要在这个页面采集数据后，使用作业调度方式将数据存储到原来的两个或更多的业务系统中，从而解决了数据重复采集的问题。

图3

图4 数据获取引擎

图5 数据分析引擎

3.4 系统整合的实现案例及效益

“全国重大案事件系统”是一个相对封闭的系统，建设地点在公安部，而“警务综合系统”建设地点在省公安厅，均不在市公安局，很难获得软件设计单位的配合，采用虚拟化的技术可实现在页面级调用期存储过程，实现采集的合一，流程图如图6所示。

图6 云采集实现过程

“全国重大案事件系统”在基层派出所使用的“失踪人员模块”需要录入的数据项多达65项，而其中的46项之前已在警务综合系统中，我们通过应用云采集技术，减轻了基层民警工作量，光“失踪人员模块”就能减少录入工作量达70%。

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