成都弱電公司訊：

盤點近幾年的IT領域熱門詞匯：大數(shù)據(jù)、云計算、虛擬化、云存儲、云服務等，幾乎貫穿到所有信息技術領域的產(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域發(fā)展和建設的大時代——云時代的來臨。

作為云時代海量數(shù)據(jù)的來源之一，安防成都視頻監(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)設備的快速激增，產(chǎn)生了海量的非結構化視音頻數(shù)據(jù)，帶動了大數(shù)據(jù)的存儲、經(jīng)管、分析等應用。面向云時代，業(yè)界同仁一擁而上、熱血沸騰，無論是IT供應商、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算、存儲、網(wǎng)絡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、云計算等系統(tǒng)產(chǎn)品。

面對大數(shù)據(jù)，成都視頻監(jiān)控行業(yè)面臨哪些難題？我們?nèi)绾螒迷朴嬎恪⒋髷?shù)據(jù)相關技術來獲取數(shù)據(jù)背后隱含的信息？未來的挑戰(zhàn)和前景如何？我將從以上幾方面發(fā)表個人觀點，意在拋磚引玉、引發(fā)業(yè)界同仁在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的進一步思考和討論。

1.成都視頻監(jiān)控存儲及智能分析系統(tǒng)中的難題

根據(jù)IDC預測，全球在2010年已正式進入ZB時代，全球數(shù)據(jù)量大約每兩年翻一番，意味著人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量。爆炸式增長的數(shù)據(jù)，正推動人類進入大數(shù)據(jù)的時代。

大數(shù)據(jù)包括社交媒體、移動設備、科學計算和城市中部署的各類傳感器信息，其中視頻是構成數(shù)據(jù)體量最大的組成部分。據(jù)IMSResearch統(tǒng)計，2018年全球攝像頭的出貨量達到2646萬臺，預計到2018年攝像頭出貨量達5454萬臺。一天產(chǎn)生的成都視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)超過1500PB，而累計歷史數(shù)據(jù)將更為龐大，在成都視頻監(jiān)控大聯(lián)網(wǎng)、高清化推動下，成都視頻監(jiān)控業(yè)務將面臨海量非結構化數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)平安及數(shù)據(jù)利用四大難題。

(1)海量非結構化數(shù)據(jù)存儲

安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)目前主要來源于智慧城市和智能交通等大型安防項目。例如，2018年全球兩天的數(shù)據(jù)就高達1.8ZB，相當于文明起始到21世紀初全部的數(shù)據(jù)總和；2018年某一線城市一個季度產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量也在200PB。當前，智慧城市建設已成為地方政府推進城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要途徑，而隨著智慧城市的發(fā)展，對高清攝像機和智能化監(jiān)控設備的需求會持續(xù)增長，智能交通行業(yè)將成為十二五政府投資的重點領域，這將使未來幾年成都視頻監(jiān)控行業(yè)仍保持高景氣度。此外隨著智能家居、民用安防的普及，更多的用戶會通過移動設備監(jiān)看視頻，于此同時會有更多的移動互聯(lián)數(shù)據(jù)產(chǎn)生。2018年全國就擁有3.88億移動互聯(lián)網(wǎng)用戶，預計2018年互聯(lián)設備將達到150億，2020年互聯(lián)設備將達到2000億。數(shù)據(jù)10倍速的增長，在帶來巨大機遇的同時，也帶來了很大的挑戰(zhàn)。

按照IT產(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)量的急速擴大，以及隨之而來的大規(guī)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。如何在滿足需求的前提下，刪除重復數(shù)據(jù)、降低硬件成本投資將成為海量非結構化數(shù)據(jù)存儲的一個難題。

(2)數(shù)據(jù)共享

大數(shù)據(jù)需要通過快速的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化、多類別的數(shù)據(jù)中提取價值。安防大數(shù)據(jù)時代最顯著的特征就是海量和非結構化數(shù)據(jù)共享，用以提高數(shù)據(jù)處理能力。好比天網(wǎng)工程和智能交通就是最具代表性的案例，天網(wǎng)工程一般分為省市縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)等多級架構，智能交通圖像也分布在前端卡口、區(qū)節(jié)點、市省國家級中心中，海量數(shù)據(jù)存儲在分歧節(jié)點、分歧設備中，這給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)管和使用機制帶來了極大的挑戰(zhàn)。

與科學計算、互聯(lián)網(wǎng)相比，成都視頻監(jiān)控的大數(shù)據(jù)處理難度尤大，首先，視頻錄像是更原始的非文本非結構化的數(shù)據(jù)，必須經(jīng)過復雜繁重的分析處理才能提取出文本結構化的數(shù)據(jù)進行下一步處理；其次視頻錄像相對其它形式數(shù)據(jù)的容量要大幾個數(shù)量級，對傳輸、存儲和計算的帶寬要求大。因此我們說數(shù)據(jù)高效共享是第二大難題。