摘要：随着铁路信息化水平的不断提高,各信息系统已积累了海量数据。铁路数据服务平台的建设,实现了海量数据采集、治理、存储、共享、分析、可视化的一站式数据处理流程。作为集中存储、管理铁路领域海量数据的大数据平台,铁路数据服务平台面临来自基础环境、数据管理、平台管理等多方面的安全风险,如何保证数据安全是需要考虑的关键问题。通过分析平台面临的安全威胁,设计其安全架构并制定相应安全策略,实现对平台的安全管控,保障平台数据安全。

摘要：随着移动互联网和物联网的发展,第五代移动通信技术(5G)已成为铁路行业数字化转型的主要方向。传统的集中式云计算,由于传播时延较高,已无法应对海量的数据处理任务。移动边缘计算及云边协同技术,通过将分布在网络边缘的资源收集利用,与云平台协同工作,可实现将边缘计算和云计算协作的价值最大化。面向5G大规模应用场景,提出一种基于云边协同的铁路数据服务平台架构方案,在传统云端的铁路数据服务平台基础上,增加对数据服务边缘节点的设计,利用云边协同技术对数据采集、存储、共享等功能进行重新设计,提高云边数据采集、存储、共享效率,并综合利用微服务负载均衡、分布式消息队列等技术手段,可提升数据服务稳定性及可靠性。

摘要：为保障列车运行安全,减少安全设备投入,提升安全管理效率,设计了基于铁路数据服务平台的铁路工务设备安全画像应用方案。以分析当前铁路工务设备检测现状作为切入点,结合铁路数据服务平台,运用机器学习框架和大数据治理技术,从设备状态指标统计分析、设备单元安全评价、关键指标及安全态势趋势预测、高危设备及不良态势安全预警等4个方面设计铁路工务设备安全画像应用功能。辅助业务人员快速定位数据,对工务设备安全态势有更加直观的判断,以防止设备不稳定状态导致的事故故障,实现事故故障超前防范。