云计算与大数据是现代技术领域的两个重要概念，它们在智能交通系统中扮演着不可或缺的角色。随着技术的发展，云计算和大数据分析已经成为提升交通效率、提高道路安全性以及优化出行体验的关键因素。

1. 云计算基础设施

首先，云计算为智能交通提供了强大的基础设施支持。在传统模式下，各个城市可能拥有独立且相互隔离的小型IT系统，而这些系统通常无法高效地共享信息和资源。然而，通过将这些功能迁移到云端，可以实现更灵活、高效的资源分配。此外，基于服务（SaaS）的模型允许城市能够按需使用所需的软件工具，而无需承担昂贵设备成本和维护工作。

2. 大数据分析能力

其次，大数据分析对于理解复杂的人流量模式至关重要。大规模收集到的传感器、摄像头和其他来源的大量数据可以被用于识别趋势、预测流量峰值，并最终优化信号灯控制以减少拥堵。此外，大数据还能帮助监控车辆状态，如速度、距离等，以便及时响应紧急情况，比如事故或高速行驶。

3. 智能路线规划

利用云存储的大量历史和实时交通信息，可以进行精确路线规划。这意味着司机可以得到最短时间最经济路径，不仅减少他们驾驶时间，还有助于降低油耗并减少对环境造成影响。此外，这种智能规划也适用于公共交通工具，使得乘客可以选择最佳出行方式，从而提高整体运输效率。

4. 实时通信与协作平台

第四点涉及到如何有效地将不同机构之间连接起来。一个优秀的智慧出行解决方案需要政府部门、企业、私人公司以及公众之间建立良好的沟通渠道。这不仅包括行政层面的协调，也包括实时分享相关信息，如施工活动或者自然灾害等情况，以便及时调整路线或发布警告消息。

5. 安全性增强措施

最后，我们不能忽视的是安全性的问题。在过去，由于缺乏足够信息来做出反应，一些事件往往导致严重后果。而现在，有了更快捷高效的大数据处理能力，我们能够快速识别潜在威胁并采取行动。如果有人试图破坏某个地区，他们很快就会被检测到，并迅速受到制裁，因为这种行为会引起异常模式出现，从而触发警报系统。

总结来说，将cloud computing and big data应用于smart transportation systems是为了创造一个更加高效可靠且安全的地面移动网络。它不仅改善了每个人日常生活，而且为整个社会带来了巨大的经济利益。不过，要实现这一目标，就必须不断投资于新的技术，同时鼓励创新思维以应对未来的挑战。