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根據IDC預測，全球在2010年已正式進入數據時代。全球數據量大約每兩年翻一番，意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量。爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。

       大數據包括社交媒體、移動設備、科學技術和城市中部署的各類傳感器信息，其中視頻是構成數據體量最大的組成部分。據IMS Research統計，2011年全球攝像頭的出貨量達到2646萬臺，預計到2015年攝像頭出貨量達5454萬臺。一天產生的視頻監控數據超過1500PB,而累計歷史數據將更為龐大，在視頻監控大聯網、高清化推動下，視頻監控業務將面臨海量非結構化數據存儲、數據共享、數據安全及數據利用四大難題。

        海量非結構化數據存儲

       安防行業的大數據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，2011年全球兩天的數據就高達1.8ZB，相當于文明起始到21世紀初全部的數據總和；2013年中國某一線城市一個季度產生的數據總量也在200PB。當前，智慧城市建設已成為地方政府推進城鎮化發展的重要途徑，而隨著智慧城市的發展，對高清攝像機和智能化監控設備的需求會持續增長，智能交通行業將成為十二五政府投資的重點領域，這將使未來幾年視頻監控行業仍保持高景氣度。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控視頻，與此同時會有更多的移動互聯數據產生。2012年全國就擁有3.88億移動互聯網用戶，預計2015年互聯設備將達到150億，2020年互聯設備將達到2000億。數據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。

       安裝IT產業的法則：在滿足客戶需求的前提下，往往技術成本越低，其生命力越強。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。如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低硬件成本投資成為海量非結構化數據存儲的一個難題。

       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。比如天網工程和智能交通就是最具有代表性的案例，天網工程一般分為省市縣鄉鎮等多級架構，智能交通圖像也分布在前端卡口、區節點、市省國家級中心中，海量數據存儲在不同節點、不同設備中，這給傳統的數據管理和使用機制帶來了極大的挑戰。

        與科學計算、互聯網相比，視頻監控的大數據處理難度尤大，首先，視頻錄像是更原始的非文本非結構化的數據，必須經過復雜繁重的分析處理才能提取出文本結構化的數據進行下一步處理；其次視頻錄像相對其他形式數據的容量要大幾個數量級，對傳輸、存儲和計算的帶寬要求大。因此我們說數據高效共享是第二大難題。

         數據安全

         平安城市、智慧城市的建設促使安防云存儲技術的應用，智慧城市一大要求就是將視頻存儲數據相互之間進行聯動、共享，例如在犯罪追蹤時，公安、交通、民用行業等多范圍的存儲數據能夠共享，而這種共享具備了云存儲的特性；傳統的存儲技術無法滿足社會發展需求，云存儲在安防領域的應用成為必然。

         安防視頻監控數據具有私密性高、保密性強的特點，不僅是事后追查的依據、而且是后續數據分析挖掘的基礎。因此我們說數據安全一方面是指不受外界數據的入侵和非法獲取，另一方面是指龐大系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬件軟件發生故障時，數據仍然可以恢復、得以保存。面對海量數據的存儲、共享，硬件和軟件設備承載了極大的風險，因此我們如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯機制是第三大難題。

         數據利用

       攝像頭7*24小時工作，如實記錄鏡頭覆蓋范圍的發生一切，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。數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，安裝數據統計的說法，信息是呈現冪律分布的，也稱為信息的密度，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一個方面是指深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。

      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要求。隨著數據了的增加，那怕對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，并行計算也許是解決問題的辦法。文章來源于東莞監控公司http://www.ifeng520.com整理提供。