多技术构架下的大数据存储应用

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　　在安防行业，大数据时代引发诸多技术革命，对于监控存储企业面临诸多挑战，如何解决是业界为之关注话题。

　　大数据时代的存储方式

　　英特尔的理念是在端到端的安防行业，全面实现数据价值的挖掘。所谓“端到端”，包括前端视频采集、分析，存储以及后端数据中心处理。区别于单个设备的解决方案，英特尔以其优越的性能、灵活的设计为设备制造商和系统集成商提供整套系统化解决方案，从数据获取、存储、分析到应用各个层面均有覆盖。从硬件角度，英特尔提供的全系列处理器涵盖入门级的凌动、酷睿以及高性能的至强处理器，随着夸克产品线的推出，英特尔在前端的应用将更具性能功耗比优势。此外，英特尔聚焦于通过GPU进行媒体处理工作负载的整合，比如编解码的硬件加速，从而实现更高密度的视频流集成，使系统整体性能得到优化。在软件层面，英特尔拥有多种媒体处理工具，如异步IPP、媒体处理开发套件(Media SDK)以及Open CL开发套件。同时，作为Open Source的重要合作伙伴，英特尔提供的Hadoop发行版能够为海量数据的存储和处理提供灵活支持，使之更适用于交通和安防行业的应用，合作伙伴也可以在这个开放的平台之上自如地融入自己的创新。

　　安防是大数据的直接应用领域，建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控(Digital Security Surveillance, DSS)领域。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，每天产生海量数据，这些规模庞大、形态复杂的数据极富分析价值。

　　2013年年初，南京警方为了抓捕一名在逃嫌犯，调动了两千警力，因为所有的摄像头没有联网，只能绕道各个小区、派出所、楼宇去拷数据，当时整个南京市所能买到的存储设备几乎都被警方买空。这个案例说明：第一数据需要联网，第二大数据一定要存储好，第三大数据必须经过分析和挖掘才有价值。

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