因為大數據帶來了很多現實中的難題，為了解決這些難題需要新的技術變革，需要新一代的數據庫技術，業(yè)界稱之為大數據技術。IDC這樣定義大數據技術：大數據技術將被設計用于在成本可承受(economically)的條件下，通過非?？焖?velocity)的采集、發(fā)現和分析，從大量化(volumes)、多類別(variety)的數據中提取價值(value)，將是IT 領域新一代的技術與架構的變革。Hadoop技術正是在此背景下誕生，歷經數年的積累，Hadoop已成長為一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，不但衍生出HDFS、HBase、Hive等多個子項目，成為IT領域廣泛采用的大數據模型框架。
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話”，美國著名管理學家、統(tǒng)計學家愛德華·戴明將數據提升到了和上帝平行的高度。視頻監(jiān)控業(yè)務正是一個典型的數據依賴型業(yè)務，依靠數據說話?？梢哉f，大數據與視頻監(jiān)控業(yè)務有著天然的結合。綜合來看，大數據與視頻監(jiān)控業(yè)務的結合主要體現在“存”、“看”、“用”上。
“閃存”：如果類比水庫蓄水的方式，典型的網絡視頻監(jiān)控數據存儲模型是一個由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統(tǒng)方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據技術支撐下，網絡視頻監(jiān)控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。
“易看”：在視頻監(jiān)控業(yè)務中，錯看漏看、來不及看等是常見的困擾點。大數據監(jiān)控圖像的回溯給許多安防監(jiān)控管理人員帶來了生理與心理的雙重挑戰(zhàn)。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞“看到吐”、“看到暈”等無奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I(yè)、金融行業(yè)等，對于視頻監(jiān)控圖像的回溯就更為困難。在視頻監(jiān)控大數據趨勢已經來臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經不太現實。通過大數據技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，讓看變得簡單迫在眉睫。
“善用”：視頻監(jiān)控業(yè)務中，看只是信息采集的方式之一，用才是業(yè)務應用的根本。視頻監(jiān)控業(yè)務的效率問題已經成為阻礙產業(yè)發(fā)展的關鍵瓶頸。隨著視頻監(jiān)控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監(jiān)控數據的使用效率卻在下降。
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