视频云时代挑战下云计算、大数据技术及其应用
近年来,云计算、云存储、大数据等技术在互联网行业得到了高速发展,技术、产品都得到了较好的市场检验,已被全社会广泛认可。在安防行业,在市场客观需求引领下,主流厂商积极将相关技术引入到行业内,并结合行业特征进行演进,推动云计算、云存储、大数据在行业内的高速发展,同时推出一系列广受市场认可的产品与理念,而云计算、云存储产品也成为各主流厂商主在有关平安城市解决方案中的核心系统之一,这其中所应用的核心技术就成为了衡量所属公司行业地位的关键指标。
视频监控技术趋势一:系统集成下的产品融合
顺应业务发展需求,视频监控行业产品逐渐出现了融合的趋势。一台主机部署多种模块可以提供多样的服务,例如存储、流媒体、管理系统、计算单元等一体化部署的产品,或者一台持续多虚拟机的存储服务器等。一个产品融合多种软件功能模块,提供一体化的解决方案,具备非常好的竞争优势。但同时,多模块混合部署,对各模块资源需求都比较高,因为在有限硬件资源下既要实现资源隔离,又要充分发挥硬件性能,避免额外的开销,又需要具备足够的弹性调整能力。其中容器技术具备众多优势,特别是作为一个轻量级的虚拟化技术手段,结合合理的管理软件系统,以及应用软件系统的配额,会是一个非常好的发展方向。
视频监控技术趋势二:业态趋于多样化
云计算、大数据时代下的视频监控行业的发展塑造业务形态多样化趋势。而互联网化的趋势和应用场景要求革新着传统视频监控行业的发展模式,如更低码流、更高并发度、直播点播、更友好的终端体验等。与此同时,随着国家大力推动智慧城市和平安城市的建设,视频监控行业也逐渐融入到其他行业的布建中,与其他行业形成互补优势,因而视频监控解决方案成为了各行业解决方案中的关键部分,所以这就对视频监控系统的平台开放性、接口合理性等性能提出了非常高的要求。
安防是真正的“大数据”行业
安防是一个真正的“大数据”行业,具备有别于其它行业的专属特征,如何突破安防数据应用瓶颈,带来海量价值,就给相关的技术提出了巨大挑战。
安防行业的数据主要来源于海量的监控摄像头,以一个高清摄像头为例(码流为4Mbps),一个月产生的数据量约为1.2TB,而一个中等城市部署的摄像头数量可达数万只,因此一个月一个中等城市可产生几十PB的视频数据积累。
面对海量的视频数据,传统的存储系统并未改善视频数据价值密度低的问题,并且系统建设成本敏感和性价比低的问题普遍存在。
在此背景下,可以能满足视频流数据的持续性、高强度的读写需求的高性能系统视频云存储系统应运而生。可基于廉价存储服务器和低端高容量磁盘,以分布式存储技术为基础,采用纠删码技术实现成本和可靠性的完美兼顾,同时提供为视频流式特征进行优化,又不失通用性的对象存储能力,可以满足视频存储业务需求,又符合云计算技术发展对存储提出的开放共享要求。
云计算的兴起对视频数据的开放性、读取性能提出了不一样的要求,因此传统基于块的私有视频存储技术及相关方案会逐渐失去市场竞争优势。而逐渐加速发展的SSD(Solid State Drives)存储技术,也将应势给视频云存储的发展带来重大变革。
应用环境对云存储系统提出的诉求
视频监控获得的视频数据价值密度低是安防行业的通性。举公安领域为例:一台路面摄像头一个月产生的视频数据,也许仅仅只有数秒钟的内容是有价值的,但这数秒钟视频片段对于社会安全具有重大意义。而视频分析是一个非常耗计算资源的过程,单机形态的视频分析服务器计算能力普遍较弱。
因此,对视频云计算提出了较高的通用型的视频分析诉求:借助分布式计算系统能力,充分发挥多节点的并行计算能力,实现多类型视频的高效数据计算等。但是,市面上的视频分析技术难度普遍较高,技术成熟度又参差不齐,虽然视频分析算法近些年取得了非常显著的进步,部分算法也达到了非常好的应用效果,例如视频摘要、浓缩、车牌识别、车型分析等,而更低场景要求的人脸识别、人体特征分析算法效果等,依然与市场的高预期还是具有一定差距。
这就要求在自身云存储系统方面,要既要满足大容量、高可靠、高性能、易扩展、开放共享的视频图像存储基础上,同时又要具备庞大的视频图像计算能力;面向海量视频数据,快速检测提取活动目标,实现人、车、物分类,识别运动目标的特征属性,呈现目标快照和短时视频,解决了视频分析效率低下的问题,由“看视频” 变“搜目标”,一触即发、所想即所得;同时使用通用的分析型数据库,提供海量数据极速查询,嵌入特色安防数据分析能力,满足海量数据挖掘需求。
因而笔者预测,通用分布式视频计算框架,搭载成熟、丰富的智能算法,在未来几年将带给视频安防行业的产品和业务重大影响。
如何迎接视频云时代的挑战
现阶段,云存储、计算和大数据相关技术已经对安防行业,特别是视频监控行业,形成了深刻的影响,实现了重大的推进作用。但行业特征决定了技术在行业内的发展演进,借鉴互联网行业先进技术、经验,结合行业特征和业务目标,进行深度优化演进的系统,将拥有非常好的竞争优势。
而视频监控技术和安防领域的长期积累、先进的IT技术融合,互联网思维及持续创新能力的吸收,都是迎接视频云时代挑战不可或缺的关键因素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31