昆明监控器安装视频监控安装探索安防大数据面临的三大问题

      昆明监控器安装视频监控安装探索安防大数据面临的三大问题，昆明监控器安装大数据是飞速增长的，用现有数据库管理工具难以管理所有的数据集合。这些数据包括：社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器等等，其中视频又是构成数据体量最大的一部分。在视频监控大联网、高清化推动下，视频监控业务步入数据洪水时代不可避免。视频监控数据有两个方面的内涵——海量和非结构化。视频监控数据量规模庞大，并且随着高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。

      视频监控数据具有高并发、大容量的特点。以1080P为例，在8Mbps的码率下，每只摄像头每天产生的视频数据约84GB，中等城市的监控规模一般为数千到数万个摄像头，而且这些数据一般要求必须在系统中保存30天以上。存储系统还必须具有高级别的容错性，存储介质的故障率通常较高，但故障发生时不应造成监控数据的丢失。此外，由于安防项目本身在不断发展，系统可能要进行在线扩容和升级，这就要求存储系统具有高度的可扩展性，可在系统中简单便捷地增添存储设备。大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。

      安防大数据时代最显着的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。与科学计算、互联网相比，视频监控的大数据处理难度尤大，首先，视频录像是更原始的非文本非结构化的数据，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理;其次视频录像相对其它形式数据的容量要大几个数量级，对传输、存储和计算的带宽要求大。传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

      显然，NVR架构的存储主要面向小型高清监控，无法应对大数据需求。以下介绍两种大数据存储架构。 大数据最核心应用是为了智能分析，就如同存储是大数据最核心技术一般。监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控在大数据的应用价值。