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大數據為安防仍面臨許多困難與挑戰

閱覽次數:328 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電工程訊:

大數據背景下,成都視頻監控遭遇幾大困境,飛速增長的成都視頻監控數據使得傳統成都視頻監控體系架構、數據的經管方式、數據分析應用等面臨新的困境。云計算、大數據技術的發展為安防行業發展帶來前所未有的突破,但仍面臨許多困境與挑戰。

安防需求不斷增長大數據發展面臨挑戰

一、數據量的急劇擴大和IT投資之間的矛盾

按照IT產業的法則:在滿足客戶需求的前提之下,往往技術成本越低,其生命力往往越強。由于數據量的急速擴大,以及隨之而來的大規模計算的需求越來越多,一味采用高配硬件,使得硬件投資成為客戶不可承受之重,客戶越來越希望在滿足需求的前提下,用中低端的硬件來替換高配硬件。

二、海量數據和有效數據之間的矛盾

攝像頭24小時不間斷工作,如實記錄鏡頭覆蓋范圍發生的一切,僅僅記錄信息是不夠的,因為對于客戶來講可能大部分信息是無效,有效信息可能只分布在一個較短的時間段內,按照數學統計的說法,信息是呈現冪律分布的,也稱之為信息的密度,往往越高密度的信息對客戶價值越大。

相較于另外行業,安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大,一方面源于視頻、圖片等非結構化數據本身容量,另一方面源于安防數據規模的不斷擴大,安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰,如何在滿足需求的前提下,刪除重復數據、降低存儲硬件成本投資成為海量數據存儲的一個難題

三、資源利用和效率之間的矛盾,串行計算和并行計算的矛盾

成都視頻監控業務網絡化、大聯網后,網絡內的設備越來越多,利用閑置的計算資源,實現資源的最大化利用,關乎運算的效率。在成都視頻監控領域,往往視頻分析的效率決定價值,更低的延遲、更準確的分析往往是平安城市這類客戶的普遍需求。隨著數據量的增加,哪怕對TB級別的數據進行對視頻內容的數據分析和檢索,采用串行計算的模式都可能需要花費數小時的計算,已遠遠不能勝任時效性的需求。視頻的分析和檢索,不能依賴于傳統的手段,巨量數據的效率優化,并行計算是視頻智能分析的唯一出路。

四、數據共享

大數據需要通過快速的采集、發現和分析,從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特征就是海量和非結構化數據共享,用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在分歧系統、分歧區域、分歧節點、分歧設備中,這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰。

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