前言：我們從越來越多的突發(fā)惡性涉車案件中發(fā)現(xiàn)，視頻監(jiān)控仍停留在被動服務(wù)于“事后研判”找尋案件線索的處理模式，整個系統(tǒng)并未做到主動干預(yù)，防患于未然更無從談起。再從交通擁堵、交通事故到環(huán)境污染，在這類涉及民生的熱點詞匯中，智能交通系統(tǒng)成為能夠最大程度地發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施的效能，提高交通運輸系統(tǒng)的運行效率和服務(wù)水平的重要解決方案之一。本文將從大數(shù)據(jù)、成像技術(shù)、云計算和云存儲四個方面深入分析宇視智能交通的核心技術(shù)。

　　金剛一：用大數(shù)據(jù)思維構(gòu)建智慧交通

　　以一個一線城市為例，每天由卡口、電子警察等車牌識別設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約2000萬條，一年達(dá)73億條的數(shù)據(jù)規(guī)模。除此之外，還有同時產(chǎn)生的車輛抓拍圖片數(shù)據(jù)，違法記錄、事故處理等產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實時流量信息，以及路網(wǎng)管理與交通事件信息等多種類型的數(shù)據(jù)。僅考慮智能交通系統(tǒng)中車輛過車相關(guān)信息，就達(dá)到了每年50億條的規(guī)模。根據(jù)摩爾定律，未來達(dá)到500億規(guī)模的那一天也許離我們并不遙遠(yuǎn)。因此，我們將面臨著一個海量數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、應(yīng)用的難題。

　　隨著數(shù)據(jù)的海量激增，傳統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)已開始暴露出一些處理瓶頸。系統(tǒng)存儲無法彈性擴容;查詢速度緩慢，無法快速響應(yīng)突發(fā)事件;應(yīng)急指揮系統(tǒng)操作復(fù)雜;各種類型數(shù)據(jù)資源分散，無法做到整合并進(jìn)行綜合分析;警力資源增長速度趕不上車輛保有量增長速度。當(dāng)前系統(tǒng)架構(gòu)已經(jīng)無法勝任海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，我們需要一個可以符合智能交通業(yè)務(wù)需求的全新系統(tǒng)架構(gòu)!

　　宇視結(jié)合大數(shù)據(jù)思想構(gòu)建了全新的智慧交通系統(tǒng)架構(gòu)，從三個維度分別解析了智慧交通與大數(shù)據(jù)的關(guān)系構(gòu)建。從系統(tǒng)架構(gòu)來講，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)可視化四個層次，分別對應(yīng)了智慧交通業(yè)務(wù)中的原始視頻庫，基礎(chǔ)信息庫與警情/案情事件庫，而從數(shù)據(jù)發(fā)展的維度，則對應(yīng)了數(shù)據(jù)向知識遞進(jìn)的知識管理理論基礎(chǔ)。

　　數(shù)據(jù)采集層：海量與多種類數(shù)據(jù)采集

　　智慧交通系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集層，主要指卡口電警終端設(shè)備，它們采集非結(jié)構(gòu)化的視頻和圖片數(shù)據(jù)，以及經(jīng)過前置智能算法所處理后輸出的結(jié)構(gòu)化過車信息數(shù)據(jù)。除此之外，還有大量的其他感知數(shù)據(jù)的接入，比如RFID射頻數(shù)據(jù)，GPS定位數(shù)據(jù)，以及其他諸如單兵、浮點等設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)倉庫層：海量和多種類數(shù)據(jù)存儲

　　所有來自于數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行存儲。在這里根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同進(jìn)行了不同的存儲。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)中，非結(jié)構(gòu)化的原始視頻和圖片數(shù)據(jù)則存儲在了基于宇視CDS云存儲方案的存儲介質(zhì)中。

　　數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)層：海量數(shù)據(jù)的快速計算

　　在大數(shù)據(jù)的思想下，我們不追求個體數(shù)據(jù)的精確性，而是在海量數(shù)據(jù)中挖掘出規(guī)律性本質(zhì)。在這里，所有的基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的檢索與數(shù)據(jù)挖掘計算的服務(wù)得以實現(xiàn)。同時，為實現(xiàn)更多的智能化業(yè)務(wù)，在數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)層，也提供基于流式數(shù)據(jù)處理的視頻智能分析服務(wù)。為滿足更多的實時性要求，基于宇視Unihadoop分布式計算使得海量數(shù)據(jù)檢索與計算都以秒級為單位完成。

　　數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)計算的可視化呈現(xiàn)

　　基于數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的計算結(jié)果，在數(shù)據(jù)可視化層進(jìn)行呈現(xiàn)。例如指揮中心的大屏顯示，或者是基于電子地圖的實時軌跡顯示，或是基于交通流量統(tǒng)計的多種形式的信息發(fā)布等。

　　而貫穿整個系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)則是宇視科技的IP全交換技術(shù)。擺脫了傳統(tǒng)流媒體轉(zhuǎn)發(fā)的技術(shù)，IP全交換技術(shù)可以大幅提高數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中交互的效率。業(yè)界對大數(shù)據(jù)所具備的特征進(jìn)行了總結(jié)，就是我們熟知的4V：Volume數(shù)據(jù)量大、Variety數(shù)據(jù)種類多、Velocity速度快、Value價值高。從宇視的基于大數(shù)據(jù)的智慧交通的架構(gòu)中，我們可以清晰的找到這4個特征：

　　數(shù)據(jù)量大

　　一線城市年50億條數(shù)據(jù)規(guī)模的采集與存儲

　　數(shù)據(jù)種類多

　　視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　速度快

　　基于100億條數(shù)據(jù)的精確查詢，1s

　　基于100億條數(shù)據(jù)的模糊查詢，1s

　　基于100億條數(shù)據(jù)的三條件查詢，7s

　　基于100億條數(shù)據(jù)的模糊套牌查詢，<300s

　　價值高

　　數(shù)據(jù)可視化、事前預(yù)判智能研判：套牌分析、跟車關(guān)聯(lián)性分析、頻度分析、軌跡碰撞、實時布控等交通流量統(tǒng)計、交通行為分析、交通誘導(dǎo)信息發(fā)布現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)是普遍的熱門詞匯，有些人認(rèn)為hadoop就是大數(shù)據(jù)，有些人認(rèn)為分布式數(shù)據(jù)庫就是大數(shù)據(jù)。我們不這么認(rèn)為，宇視從整個系統(tǒng)架構(gòu)的角度出發(fā)，結(jié)合行業(yè)業(yè)務(wù)，融合多年來積累的網(wǎng)絡(luò)、存儲、算法、硬件等技術(shù)，設(shè)計出多維度符合大數(shù)據(jù)思想的智慧交通系統(tǒng)架構(gòu)。

　　金剛二： 全天候光學(xué)成像技術(shù)提高識別率

　　在智能交通的應(yīng)用中，最被關(guān)注的指標(biāo)即捕獲率和識別率，而決定這兩個指標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)一個是成像，一個是算法，成像是基礎(chǔ)，算法是保障。

　　自動光學(xué)濾鏡技術(shù)

　　在電子警察的應(yīng)用場景中，尤其是東西方向，強逆光、強順光等復(fù)雜光照條件往往影響電子警察攝像單元的成像，有時還會產(chǎn)生強烈的Smear現(xiàn)象，并導(dǎo)致車牌區(qū)域過暗或過曝，從而降低識別準(zhǔn)確率。針對此種現(xiàn)象，宇視采用Smart-OF自動光學(xué)濾鏡技術(shù)，降低Sensor進(jìn)光量，使CCD整體采集的亮度較低，嵌入式算法根據(jù)車牌測光區(qū)域會調(diào)整抓拍相機的曝光參數(shù)來提升畫面質(zhì)量，這樣的處理后，畫面中亮區(qū)暗，暗區(qū)亮，車牌及車輛特征清晰，且畫面中其他場景色彩還原真實，細(xì)節(jié)層次不丟失。

　　自動光學(xué)濾鏡組件被安裝在攝像機鏡頭前端，有一組帶微電機進(jìn)行升降控制。攝像機工作時通過感光系統(tǒng)及其嵌入式算法計算出當(dāng)前時段的環(huán)境照度狀況，當(dāng)需要增強或減弱光線對圖片清晰度的影響時，系統(tǒng)會自動向前端光學(xué)鏡片電機發(fā)送升降光學(xué)鏡片的指令，進(jìn)而實現(xiàn)控制圖像質(zhì)量的目的。針對不同的應(yīng)用場景、不同時段的照度特點，宇視針對性地開發(fā)了相應(yīng)的成像處理技術(shù)。

　　Smart-OF自動光學(xué)濾鏡技術(shù)的兩大優(yōu)勢是：

　　1、可根據(jù)場景中不同時間段的光照變化進(jìn)行自動切換;

　　2、使用Smart-OF自動光學(xué)濾鏡技術(shù)不會對色彩還原產(chǎn)生影響，可保證全天候任何時間段都清晰有效成像，保證違法處罰證據(jù)的有效性。

　　自動偏振鏡切換技術(shù)

　　在卡口的應(yīng)用場景中，需要看清車內(nèi)人臉。但由于車窗表面反射的偏振光導(dǎo)致無法看清車內(nèi)人臉，這時我們就需要偏振鏡來過濾掉偏振光。但夜間如果繼續(xù)使用偏振鏡的話，將導(dǎo)致夜間圖片亮度降低。宇視科技業(yè)內(nèi)首創(chuàng)的內(nèi)置自動偏振鏡切換技術(shù)，可以通過傳感器自動檢測當(dāng)前時段的環(huán)境照度狀況，當(dāng)需要使用偏振鏡時，通過電機控制切換成偏振鏡使用模式;當(dāng)不需要使用時，通過電機控制切換成增透模式。

　　卡口紅外補光技術(shù)

　　在卡口的應(yīng)用場景中，為了看清車內(nèi)人臉，爆閃燈成了白天和夜間抓拍補光的關(guān)鍵部件。但是在夜間爆閃燈所帶來的白光污染不僅影響周圍居民，還會對駕駛員產(chǎn)生較強的刺激，是潛在的事故風(fēng)險點。為解決白光污染的問題，宇視業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了紅外補光的卡口解決方案，不僅可以在白天成像出正常的彩色卡口圖片，還可以在夜間通過紅外光成像出黑白的卡口圖片，并且可以清晰的看清車內(nèi)人臉特征，同時還可以識別車輛號牌，以及車牌顏色等車輛特征信息，很好的解決了看清車內(nèi)人臉與白光爆閃補光的這兩個技術(shù)矛盾點。

　　金剛?cè)夯谠朴嬎愕闹悄芩惴軜?gòu)

　　智能交通行業(yè)的智能算法的主要核心技術(shù)是對道路交通對象進(jìn)行分析的各種技術(shù)，主要包括：車牌識別技術(shù)，視頻檢測技術(shù)和交通行為分析技術(shù)。

　　通過車牌識別技術(shù)，可以實時獲取車輛的牌照號碼，車輛顏色，車輛品牌等信息;通過視頻檢測技術(shù)可以準(zhǔn)確地獲取車輛位置、速度、大小等信息，并可以區(qū)分交通對象類別和自動拍照;通過交通行為分析技術(shù)，可以準(zhǔn)確地獲取交通燈狀態(tài)、交通對象行為狀態(tài)等動態(tài)信息。近年來在上述基礎(chǔ)上發(fā)展而成的車內(nèi)人臉識別技術(shù)、交通流量檢測技術(shù)、人群聚集檢測等專用技術(shù)也得到了廣泛應(yīng)用。

　　在目前的智能交通應(yīng)用中，這些智能分析算法主要都安裝在獨立的終端上，區(qū)域性和全局性聯(lián)系較弱。這種方式雖然有一定的便利性，以及具有布置簡單快速的優(yōu)點，但同時其弊端也已經(jīng)顯露出來：

　　1、算法更新無法自動及時應(yīng)用至終端：智能分析算法更新后，迫于終端硬件水平的限制和交通對象實時性的要求，很多效果不錯但運算復(fù)雜的算法無法得到廣泛的應(yīng)用;

　　2、算法無法自動根據(jù)使用環(huán)境定制優(yōu)化：無論是多么優(yōu)秀的算法，都無法保證對所有的環(huán)境和場景通吃。而現(xiàn)實中由于場景光照、安裝位置、角度、不同的交通對象等變化產(chǎn)生的算法魯棒性問題一直廣泛存在，導(dǎo)致研發(fā)企業(yè)投入大量成本用于場景定制或者算法升級;

　　3、算法累計的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)無法自動共享：大量的設(shè)備無法進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，導(dǎo)致海量的交通數(shù)據(jù)沒有被充分利用就被拋棄，不僅造成資源浪費，而且限制了交通主管部門對城市整體交通的掌控水平。

　　云計算

　　云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設(shè)備。這些資源來自一個共享的、可配置的資源池，并能夠快速獲取和釋放。云計算的核心思想是對大量用網(wǎng)絡(luò)連接的計算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，構(gòu)成一個計算資源池向用戶提供按需服務(wù)。通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠(yuǎn)程服務(wù)器中，云計算應(yīng)用的思想是將資源整合。

　　“云端上”的智能分析技術(shù)：云學(xué)習(xí)

　　當(dāng)前的智能分析算法加上云計算的產(chǎn)物是云學(xué)習(xí)。其核心是整合各類計算算法、設(shè)備等資源，突破智能分析計算瓶頸，應(yīng)對智能算法等大量消耗運算資源的技術(shù)需求，并將前端、后端等各類運算資源虛擬化，實現(xiàn)統(tǒng)一管理;實現(xiàn)運算資源服務(wù)化、動態(tài)分配運算任務(wù)，統(tǒng)一調(diào)度，提升運算效率。

　　云學(xué)習(xí)的優(yōu)勢

　　超大規(guī)模，超強計算能力和可擴展能力

　　首先，從智能交通整體方案的角度來看，云學(xué)習(xí)通過強大的分布式計算能力可對龐大、復(fù)雜而又無序的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析和處理，自我認(rèn)知數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律，從而有效地支持交通數(shù)據(jù)建模、時空索引、交通數(shù)據(jù)的挖掘、交通數(shù)據(jù)的分布式處理及交通流動態(tài)預(yù)測等。

　　其次，從智能分析算法的角度來看，云學(xué)習(xí)同樣擁有明顯的優(yōu)勢。有了云學(xué)習(xí)，所有的算法都可以統(tǒng)一布置到云服務(wù)器中完成，而終端只需完成簡單的采集、數(shù)據(jù)反饋即可，這不僅可以突破單機硬件運算能力的瓶頸，加入大量有利于智能分析的算法，大大提升智能分析的準(zhǔn)確率，而且對未來的算法改進(jìn)留下了無限空間。

　　創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法

　　通過海量數(shù)據(jù)的共享，可以在云端獲取大數(shù)據(jù)模板和樣本進(jìn)行分析和訓(xùn)練，并且得益于實時更新的樣本和深度學(xué)習(xí)算法，智能分析的準(zhǔn)確性、魯棒性和適應(yīng)性將產(chǎn)生質(zhì)的飛躍?？梢哉f，云計算的出現(xiàn)開啟了“數(shù)據(jù)為王”的大數(shù)據(jù)時代的序幕。

　　數(shù)據(jù)的高可靠性

　　“云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機可靠。

　　通用性和可擴展性

　　云計算不針對特定的應(yīng)用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個“云”可以同時支撐不同的應(yīng)用運行。

　　首先，“云”的規(guī)?？梢詣討B(tài)伸縮，滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長的需要。因此，同一個云架構(gòu)，不僅可以布置在北上廣這類一線城市，同樣可以應(yīng)用于小縣城，甚至一個小區(qū)、一個學(xué)校等小范圍領(lǐng)域。

　　其次，由于云端對外的接口統(tǒng)一，因此可以很容易實現(xiàn)跨平臺的設(shè)備接入。設(shè)備無論是運行在嵌入式系統(tǒng)，還是OS系統(tǒng)，只需聯(lián)接Internet，都可以輕松調(diào)用云端的服務(wù)。

　　廉價和易維護

　　由于算法可以集中在云端，因此后續(xù)的算法升級、改動只需在云端進(jìn)行操作，而無需面對大量的終端設(shè)備。

　　金剛四  CDS云存儲

　　隨著高清視頻監(jiān)控的快速發(fā)展以及在智能交通、平安城市領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，高清視頻的傳輸、轉(zhuǎn)發(fā)、存儲及應(yīng)用對配套硬件平臺提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性及實戰(zhàn)應(yīng)用成為用戶關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的IT架構(gòu)無法滿足高清視頻的大規(guī)模部署應(yīng)用，更加高效節(jié)能、穩(wěn)定可靠的云計算、云存儲技術(shù)的應(yīng)用將是未來發(fā)展的趨勢，也將成為未來智慧城市建設(shè)的潮流。

　　根據(jù)IDC報告，未來十年全球數(shù)據(jù)將增加50倍，由2012年2.8ZB到2020年將達(dá)40ZB。在數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級數(shù)增長同時，我們也清晰地發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)獲取的渠道越來越多。數(shù)據(jù)模型也從最初的以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主發(fā)展到半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比越來越高，數(shù)據(jù)關(guān)系由簡單發(fā)展到復(fù)雜。

　　隨著城市汽車保有量的逐年遞增，由車輛所引起的交通事故、涉車案件也逐年遞增，從公安、交警的角度出發(fā)，要能夠完整記錄車輛的行駛軌跡，因此一線城市每年50億條結(jié)構(gòu)化的過車數(shù)據(jù)，催生出大數(shù)據(jù)時代。其背后需要的是能對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、信息提取，能服務(wù)于民生，促進(jìn)各行業(yè)發(fā)展的提供商。

　　“云存儲”是大數(shù)據(jù)時代城市治安與交通建設(shè)的基石

　　嚴(yán)峻的城市治安態(tài)勢，引發(fā)我們對城市防控建設(shè)的深入思考，平安城市經(jīng)歷了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化、智能化的發(fā)展階段后，逐步與城市交通業(yè)務(wù)融合，形成廣覆蓋、大聯(lián)網(wǎng)、高智能的格局，在應(yīng)用層面具有強烈的大數(shù)據(jù)處理需求，來消化、利用海量的監(jiān)控信息，輔助實現(xiàn)事前預(yù)警。

　　我們深刻理解視頻領(lǐng)域用戶對未來云計算和大數(shù)據(jù)在智能交通、平安城市中的建設(shè)需求，引領(lǐng)創(chuàng)新視頻安防監(jiān)控行業(yè)新推出融合戰(zhàn)略，通過計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化、視頻監(jiān)控等技術(shù)創(chuàng)新和融合，采用開放架構(gòu)與第三方系統(tǒng)融合，實現(xiàn)精簡部署、精簡運維和精簡管理，快速滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求，提升業(yè)務(wù)工作效率，進(jìn)而實現(xiàn)“云監(jiān)控、易安防”。在非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化存儲領(lǐng)域，推出了CDS(Cloud Direct Storage)即系列視頻云存儲，保駕公安及交警業(yè)務(wù)、促和諧民生。

　　云直存(CDS)技術(shù)引領(lǐng)行業(yè)潮流

　　CDS云直存技術(shù)，出身于“IT云存儲”，但最主要的特點還是無任何文件系統(tǒng)的繼承，這點對于定期進(jìn)行循環(huán)寫的視頻存儲系統(tǒng)尤為重要。文件系統(tǒng)任何文件的頻繁刪除會導(dǎo)致大量的文件碎片的產(chǎn)生，越來越多的文件碎片會導(dǎo)致硬盤磁頭在各個區(qū)域的頻繁讀取、性能的降低及文件系統(tǒng)穩(wěn)定性的降低。

　　CDS云直存技術(shù)的無文件系統(tǒng)設(shè)計，摒棄了文件系統(tǒng)的缺點，能大大提高處理性能和穩(wěn)定性。云存儲系統(tǒng)直接和前端建立基于協(xié)議的“一對一”交互，不通過任何其他的設(shè)備或模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)或處理。

　　虛擬化、統(tǒng)一資源

　　視頻云存儲CDS系列產(chǎn)品，屏蔽所有硬件個性化差異，將所有存儲節(jié)點進(jìn)行虛擬化，對外提供統(tǒng)一存儲資源池，針對不同的存儲需求，提供不同等級的存儲服務(wù)。

　　多備份：根據(jù)數(shù)據(jù)的不同重要等級，下發(fā)不同的配置策略，能對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行雙備份或多備份。

　　空間自由伸縮：自由地根據(jù)不同的存儲時間需求，匹配對應(yīng)的存儲空間。

　　智能路由：根據(jù)路由信息，計算最短存儲路徑，采用就近存儲，大大節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬。

　　高密度，模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計

　　CDS視頻云存儲系列，采用模塊化設(shè)計，所有節(jié)點均配置雙機或集群冗余，針對業(yè)務(wù)可實現(xiàn)緊密融合和無縫切換;單機柜(42U)可最大部署20個存儲型服務(wù)器節(jié)點(配套384HDD)，單存儲節(jié)點可支持16/24/36/48個3.5英寸SATA/SAS硬盤或2.5英寸SATA/SAS/SSD硬盤和2個2.5英寸SATA硬盤，存儲容量高達(dá)1.5PB。

　　安全、可靠的系統(tǒng)設(shè)計

　　CDS的云存儲模塊：采用Intel系列處理器平臺，內(nèi)存支持ECC糾錯，計算系統(tǒng)運行高效穩(wěn)定;支持RAID0、1、10、5、50、6、60，保障存儲數(shù)據(jù)安全性;支持?jǐn)?shù)據(jù)保險箱業(yè)務(wù)，保障數(shù)據(jù)的一致性;支持業(yè)界最快10秒的RAID數(shù)據(jù)恢復(fù)速度;支持業(yè)務(wù)快速部署;支持主要芯片元器件的狀態(tài)查詢及自恢復(fù)，如需遷移，可整機柜一體化遷移，遷移后的系統(tǒng)可靠性將不受絲毫影響。所有模塊冗余設(shè)計，高可靠無源背板，系統(tǒng)無單點故障，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

　　高效節(jié)能的計算系統(tǒng)

　　存儲及服務(wù)器節(jié)點支持CPU調(diào)頻調(diào)壓、硬盤休眠、功耗封頂?shù)戎鲃庸?jié)能技術(shù)，并能自動根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)分層，(SSD/SAS/SATA)減少運行功耗，同時采用NGN的整體架構(gòu)，將數(shù)據(jù)流和指令流分流，各模塊各司其責(zé)，大大節(jié)省服務(wù)器設(shè)備，將系統(tǒng)能耗降到最低(最高可降低45%)。

　　快捷部署，豐富管理

　　工廠預(yù)安裝、一體化機柜式交付，現(xiàn)場交付效率大幅提升，業(yè)務(wù)快速部署。所有網(wǎng)絡(luò)可達(dá)的節(jié)點能進(jìn)行統(tǒng)一管理和運行狀態(tài)監(jiān)控，存儲節(jié)點具備遠(yuǎn)程操作、來電自開機、遠(yuǎn)程開關(guān)機等豐富管理功能，便于管理，業(yè)務(wù)運營更輕松。

　　打破傳統(tǒng)思維，支持多塊硬盤同時故障的超級RAID5技術(shù)

　　目前，業(yè)界普遍采用傳統(tǒng)的RAID技術(shù)來保護數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)的RAID技術(shù)有其固有的不足之處。以RAID5為例，當(dāng)一個RAID組中同時有兩塊磁盤發(fā)生故障的時候，傳統(tǒng)的RAID便會進(jìn)入到失效模式，一旦進(jìn)入到這個模式，整個RAID上的數(shù)據(jù)將無法讀出，數(shù)據(jù)也無法繼續(xù)寫入，如果要想恢復(fù)RAID的讀寫功能，必須重建RAID組，代價則是數(shù)據(jù)全部丟失。

　　宇視推出的超級RAID5技術(shù)，對硬盤局部故障進(jìn)行“粗線條”處理，并在RAID層設(shè)計條帶remap區(qū)域，能同時支持多塊硬盤同時故障的超級RAID5，且不影響業(yè)務(wù)的正常運行。

　　RAID組內(nèi)多塊硬盤拔出，獨有的LUN不失效技術(shù)，數(shù)據(jù)仍可讀

　　宇視科技不僅僅能針對硬盤局部故障進(jìn)行最人性化的處理，還能對拔出的RAID組的硬盤，實現(xiàn)獨有的LUN 不失效技術(shù)，在線的數(shù)據(jù)仍可讀出。

　　總結(jié)

　　CDS視頻云存儲方案，具有一體化交付、統(tǒng)一管理、節(jié)點在線熱插拔等特點，大大簡化IT，實現(xiàn)精簡部署、精簡運維和精簡管理，快速滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求，提升業(yè)務(wù)處理效率?；谝曨l圖像的云計算技術(shù)、云存儲技術(shù)、通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)和視頻監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行完美融合，為我們的智慧城市、智慧交通保駕護航。