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摘要：盤點(diǎn)近幾年的IT領(lǐng)域熱門詞匯：大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、虛擬化、云存儲、云服務(wù)等，幾乎貫穿到所有信息技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)品推廣、解決方案和系統(tǒng)規(guī)劃中。這意味著未來信息領(lǐng)域發(fā)展和建設(shè)的大時(shí)代——云時(shí)代的來臨。作為云時(shí)代海量數(shù)據(jù)的來源之一，安防視頻監(jiān)控行業(yè)隨著智慧城市和智能交通的快速發(fā)展、移動互聯(lián)設(shè)備的激增，產(chǎn)生了海量的非結(jié)構(gòu)化視音頻數(shù)據(jù)，帶動了大數(shù)據(jù)的存儲、管理、分析等應(yīng)用。面向云時(shí)代，業(yè)界同仁一擁而上、熱血沸騰，無論是IT供應(yīng)商、存儲廠商、還是解決方案提供商都不甘落后，雨后春筍般的紛紛提出基于計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等多層次虛擬化的數(shù)據(jù)中心解決方案，投入大量資源，推出云存儲、云計(jì)算等系統(tǒng)產(chǎn)品。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；大數(shù)據(jù)；安防行業(yè)；影響

前言

云計(jì)算（Cloud Computing）是網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲、虛擬化、負(fù)載均衡等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物。它旨在通過網(wǎng)絡(luò)把多個(gè)成本相對較低的計(jì)算實(shí)體整合成一個(gè)具有強(qiáng)大計(jì)算能力的完美系統(tǒng)，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先進(jìn)的商業(yè)模式把這強(qiáng)大的計(jì)算能力分布到終端用戶手中。CloudComputing的一個(gè)核心理念就是通過不斷提高“云”的處理能力，進(jìn)而減少用戶終端的處理負(fù)擔(dān)，最終使用戶終端簡化成一個(gè)單純的輸入輸出設(shè)備，并能按需享受“云”的強(qiáng)大計(jì)算處理能力。對于傳統(tǒng)安防來說，云計(jì)算完全是基于網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)運(yùn)行的一種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式，這與模擬時(shí)代的安防似乎是毫不沾邊的，然而，隨著安防逐漸走向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，其與網(wǎng)絡(luò)的粘結(jié)度越來越大，云計(jì)算的出現(xiàn)毫無疑問將會給安防行業(yè)帶來一場技術(shù)的革新，安防行業(yè)將走進(jìn)智慧安防的時(shí)代。

一、云計(jì)算及大數(shù)據(jù)對安防行業(yè)的影響

大數(shù)據(jù)概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代初，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速建設(shè)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，到20世紀(jì)90年代中后期，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)規(guī)模和服務(wù)器數(shù)量每年都以驚人的速度增長。隨著信息中心、服務(wù)中心、數(shù)據(jù)中心等各類業(yè)務(wù)應(yīng)用及數(shù)據(jù)量的不斷增長，數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析等技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲容量的需求也成正比的增長。云計(jì)算、云存儲和大數(shù)據(jù)將對視頻監(jiān)控行業(yè)帶來存儲架構(gòu)、虛擬化、安全和高效處理四個(gè)方面的變化。

首先，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的典型特征是4 個(gè)V：規(guī)模（v o l u m e）、速度（v e l o c i t y）、類型多（variety）、價(jià)值密度低（veracity）。大數(shù)據(jù)的特征對存儲容量的總體擁有量需求激增，海量存儲模式也從傳統(tǒng)的集中存儲式架構(gòu)發(fā)展到分布式存儲架構(gòu)，這種分布式架構(gòu)，在多副本、網(wǎng)絡(luò)RAID技術(shù)、快照技術(shù)驅(qū)動下，實(shí)現(xiàn)海量存儲的高可靠、大并發(fā)能力，推進(jìn)了存儲從設(shè)備供應(yīng)模式到服務(wù)模式的升級和轉(zhuǎn)變。

其次，虛擬化技術(shù)在存儲服務(wù)能力建設(shè)上將繼續(xù)不斷發(fā)展，升級模式從SCALE-UP向SCALEOUT模式發(fā)展，為無處不在的存儲資源的調(diào)度與管理、存儲資源的在線擴(kuò)容升級、數(shù)據(jù)持續(xù)保護(hù)、存儲服務(wù)不間斷等實(shí)現(xiàn)有力的支撐。虛擬化，一方面大大簡化應(yīng)用環(huán)節(jié)，節(jié)省客戶建設(shè)成本，同時(shí)提供更強(qiáng)的存儲和共享功能；另一方面解決了存儲空間的浪費(fèi)，可以自動重新分配數(shù)據(jù)，提高了存儲空間的利用率，同時(shí)具備負(fù)載均衡、故障冗余功能。

再次，安全方面實(shí)時(shí)計(jì)算和存儲，對存儲設(shè)備性能、存儲網(wǎng)絡(luò)性能、存儲資源配置簡化性要求越來越高。在復(fù)雜的存儲服務(wù)中，基于虛擬化所構(gòu)建的混合存儲系統(tǒng)，系統(tǒng)的自動分層存儲能力尤為重要。伴隨閃存的成本不斷降低的市場，市場上也有基于全閃存陣列產(chǎn)品的出現(xiàn)，基于虛擬化下的存儲資源自動化分層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分層存儲，并遷移的策略，對大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、安全性更加不可或缺。

最后，面對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化等元數(shù)據(jù)的處理機(jī)制，云存儲管理可以實(shí)現(xiàn)自動化和智能化，所有的存儲資源被整合到一起，客戶看到的是單一存儲空間，提高了存儲效率；云存儲能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模效應(yīng)和彈性擴(kuò)展，降低運(yùn)營成本，避免資源浪費(fèi)。受限于安防視頻監(jiān)控自身業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，監(jiān)控云存儲和現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算模型會有區(qū)別，如安防用戶傾向于視頻信息存儲在本地、政府視頻監(jiān)控應(yīng)用比較敏感、視頻信息的隱私問題、視頻監(jiān)控對網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗較大等問題。海量數(shù)據(jù)存儲的檢索、目錄服務(wù)、去重化都將在以大數(shù)據(jù)牽動的存儲應(yīng)用中，給存儲產(chǎn)業(yè)帶來新的發(fā)展機(jī)遇。應(yīng)用及推廣過程中的挑戰(zhàn)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)在應(yīng)用和推廣過程中仍然會面臨一系列技術(shù)難關(guān)的攻克和體系的建立。比如視頻監(jiān)控行業(yè)中最為關(guān)注的：

視頻濃縮檢索技術(shù)，主要是利用圖像處理（包括視頻濃縮、摘要、復(fù)原等）、模式識別、海量數(shù)據(jù)分類存儲以及搜索等技術(shù)，對海量的存儲錄像等原始信息進(jìn)行分析和挖掘，對于目標(biāo)特征、目標(biāo)行為、目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系這三大類信息內(nèi)容，形成各種分類的特征信息庫、元數(shù)據(jù)和索引等，并提供統(tǒng)一接口供外部應(yīng)用進(jìn)行搜索，以期通過有限的線索，達(dá)到案件快速關(guān)聯(lián)和定位。

視頻圖像信息庫建設(shè)，目前應(yīng)用比較廣泛的是卡口和電警的應(yīng)用。由于車牌識別技術(shù)的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫等結(jié)合起來，可以有效的進(jìn)行車輛的查找、布控和案件線索搜索。

海量數(shù)據(jù)的處理、分析、檢索和視頻智能分析技術(shù)，把海量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮、提取特征摘要、減少了存儲空間。如1小時(shí)的視頻錄像，通過特征值方式的視頻濃縮，可以把錄像壓縮到10分鐘左右。同時(shí)，視頻圖像信息庫有別于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型，針對結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的多個(gè)副本分布式保存方式，可以有效節(jié)約存儲空間，關(guān)鍵數(shù)據(jù)的二次備份，使系統(tǒng)架構(gòu)更加穩(wěn)定和可擴(kuò)展，并且提供安全的負(fù)載均衡和容錯(cuò)機(jī)制。

二、前景展望

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用未來勢必對安防行業(yè)有深刻的改變和影響。尤其在智慧城市行業(yè)和交通行業(yè)。交通方面海量數(shù)據(jù)處理需求，智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數(shù)據(jù)、惡劣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和復(fù)雜業(yè)務(wù)處理情況下，實(shí)現(xiàn)大量圖片、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的時(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)傳輸和快速持久化存儲，同時(shí)對任意站點(diǎn)的圖像進(jìn)行顯示，對任意站點(diǎn)的視頻進(jìn)行流暢播放、實(shí)時(shí)進(jìn)行比對報(bào)警，快速進(jìn)行多條件檢索，并且將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)合二為一。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對目前的城市道路交通中異常行為的智能識別和自動報(bào)警等，從而減輕了交管監(jiān)控人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了監(jiān)測的準(zhǔn)確度，使得交通管理工作更高效。實(shí)時(shí)交通狀況分析可通過視頻實(shí)時(shí)分析道路交通流量，然后綜合分析統(tǒng)計(jì)出全城市的交通狀況；套牌分析可通過視頻進(jìn)行車牌識別，按照一定的規(guī)則（如最近時(shí)間內(nèi)一定距離以外）在全城市中檢索相同車牌的汽車。

智慧城市方面公安部門可以利用相關(guān)技術(shù)進(jìn)行犯罪嫌疑人追查，可通過輸入嫌疑人照片進(jìn)行人臉特征識別并在所有視頻中尋找該人臉；犯罪嫌疑車輛追查可輸入嫌疑車的照片或顏色車型等相關(guān)特征在所有視頻中尋找；人車物的軌跡分析即在所有視頻中按照特征查找指定的人車物并繪制其時(shí)空軌跡；車輛的首次入城分析等等。

結(jié)束語

總之，雖然目前大數(shù)據(jù)應(yīng)用于安防行業(yè)中出現(xiàn)了很多亟待解決的問題，但并不影響它在國內(nèi)市場的發(fā)展前景。隨著國家大力建設(shè)智慧城市、發(fā)展高新產(chǎn)業(yè)，其巨大的市場前景是不容質(zhì)疑的。對于國內(nèi)安防企業(yè)，認(rèn)清目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)在安防應(yīng)用中的局限性及出現(xiàn)的問題，努力并積極的去解決這些問題，以使企業(yè)自身能夠在技術(shù)發(fā)展的浪潮中占據(jù)先機(jī)，也是企業(yè)欲獲得更大利益的有效途徑。

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