“大联网”进一步促进视频监控IP化

【中国数字视听网讯】随着监控图像联网规模的迅速扩大和应用的广泛深入，视频监控技术在公安机关开展指挥调度、侦查破案、治安防范、社会管理等各项警务工作中发挥了越来越重要的作用。但由于以往视频监控系统建设缺乏整体规划和统筹协调，很难实现视频监控系统图像信息的整合共享和综合运用，导致了“信息孤岛”现象，视频图像信息资源难以充分利用。

因此，基于统一的技术规范建立多级视频监控联网平台，实现公安机关内外部图像信息资源的整合与共享显得十分必要和迫切，《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》（GB/T28181-2011）联网标准在这样的背景下应运而生，为今后公安视频图像信息联网整合工作奠定了技术基础，有效推动了跨区域、跨部门、跨警种的图像信息系统整合工作。

视频监控全国“大联网”机遇与挑战并存。在技术上，IP技术、网络技术发展、统一联网标准规范的制定，都意味着目前阶段我们面临实现视频监控全国“大联网”的历史机遇；但另一方面，在网络安全、权限认证、监控点检索、监控平台互联改造、接入网关标准化、视频图像信息数据库建立等领域都需要做大量深度细致的工作，来满足安全、高效、可靠的全国大联网要求。

“大联网”进一步促进视频监控IP化

前端设备兼容问题

为了实现统一平台控制和调度，监控平台必须要适应越来越多的前端编码设备，如不同品牌的IPC、DVR、DVS等，随着高清设备的使用越来越广泛，监控平台对后端的存储设备也要具备相当的兼容性，另外，针对指挥中心上墙显示的需要，需提供一套适应不同厂家高清、标清、模拟多种码流类型的切换及控制系统。由于前端编解码设备采用的大多是私有协议，没有统一可行的行业标准，因而无法稳定可靠地组成能容纳不同厂商产品的监控系统，尽管有些设备厂商以开放性的心态将自己产品的SDK提供给第三方平台厂商，但平台对不同厂商设备、不同型号设备的兼容都要进行一次接入开发，开发工作量巨大，有些部门为了解决设备接入的问题迫于无奈只能部署多套平台，政府部门在产品选型、系统扩容时由于没有相关的标准参照而变得束手束脚。

平台与平台的兼容问题

平安城市视频监控大联网一方面需要解决系统平台与前端设备的接入问题，另一方面需要解决系统平台之间的联网问题，每个厂家都有自己的私有协议，协议之间不能相互兼容，意味着每个平台都是一个大的信息孤岛，如果没有一个统一的联网标准，会导致系统平台之间的联网实施起来难度非常大，平安城市视频监控系统存在着大量重复、交叉、空白的建设区域，视频资源的综合利用率较低，平安城市的高清监控建设在一种无序的、局部的建设背景及环境下，势必会影响它的发展速度及态势。

GB/T28181大联网标准的发布，这标志着我国平安城市视频监控系统的建设终于有了顶层规划参考。无论是前端设备与系统平台的对接，还是平台与平台之间的联网都有了参考的标准，可以说，GB/T28181标准从根本上支撑起了我国平安城市的下轮建设，GB/T28181的制定与推广很大程度上提升了整个视频监控行业的规范程度，为视频监控互联互通以及深度应用提供了技术依据，标准化的技术开发，可以有效避免监控产品在开发过程中的重复性劳动，缩短产品设计和研发的周期，为下一步大规模新建高清视频监控奠定了互联互通的基础。

59%的企业表示“大数据倡议”将成为未来一个高级或关键首选措施。视频大数据的使用有可能与云基础架构的形成相结合，这在2012年已经取得了一些成功。尽管大数据不会成为2013年视频监控的主流概念，但IHSIMSResearch预测，分析技术及大数据视频元数据的使用和整合将继续增加，着眼于利用大数据的企业将越来越多地将视频元数据流纳入其数据集中。

“大数据”是指一组数据集非常庞大且复杂，以致于很难利用现有的数据库管理工具进行处理。它有助于统一大型数据集，并能够从分析中得出其它信息，而不是来自具有相同数据总量的单独的较小数据集。企业领导者已对此作出回应，CEO们是大数据倡议的头号支持者。在互联网极为发达的今天，大数据时代即将来领。本文重点分析大数据时代，监控储存模式的变化以及大数据带来带的智慧城市新面貌。

大数据时代的来临

互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。

信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。

数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

大数据：分隔的存储系统

大的数据并不是一种特定类型的数据。每一种非结构化数据均可被视为大数据。这包括在社交网站上的数据、在线金融交易数据、公司记录、气象监测数据、卫星数据和其他监控、研究和开发数据。大数据的量是巨大的而且是非结构化的。

1、通过隔离管理大数据存储

如果您在您的企业中有多个存储箱，那么将数据库、线交易处理（OLTP）和微软Exchange应用到特定的存储系统绝对是一个好主意。而专其它存储系统则用于大数据应用，如门户网站，在线流媒体应用，等等。

如果您的企业负担不起分隔的存储系统，将特定的前端存储端口到数据库，OLTP，等等;致力于大数据应用到其他端口。背后的基本原理是使用专用端口，而大数据流量是以千字节或兆字节衡量，OLTP应用流量是以每秒的输入/输出操作（IOPS）衡量，因为数据块的大小是比大数据更大而比OLTP应用程序更小。OLTP应用程序是CPU密集型的，而大数据应用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以专注于大数据应用。

2、大数据分析

如今，很多公司提供兼容数据管理的存储系统。你应该在寻找你的大数据存储管理解决方案时评估这些公司。如EMCIsilon的集群存储系统对于大数据存储管理是一个更好的选择，因为在一个单一的文件系统中大数据能增长到多字节的数据。除了存储，大数据管理的另一项大的挑战是数据分析。一般的数据分析应用程序无法很好的处理大数据，毕竟涉及到大量的数据。

目前，诸如EMCGreenplum这样的公司就在采用专门针对大数据的管理和分析的工具。这些应用程序运行在集群存储系统上，缓解大数据的管理。建议选择应用程序可同时工作在群集存储系统，并迅速有效地分析数据。快速索引，确保元数据始终驻留在固态硬盘（SSD），如果存储箱为您提供了这样的选择的话。

管理大数据的另一个需要重点考虑的是未来的数据增长。你的大数据存储管理系统应该是可扩展的，足以满足未来的存储需求。

大数据：智慧城市的智慧引擎

大数据应用于智慧城市，推动我国城市化进程。智慧城市是城市信息化向智慧化发展的必经阶段，同时在建设智慧城市过程中也会带动相关产业的整体发展，成为经济转型、产业升级、城市提升的新引擎。

从智慧城市的体系结构来看，由于智慧城市的基础在于物联网技术，因此智慧城市体系架构和物联网的体系结构相类似，也可分为四层，分别为感知层、传输层、平台层、应用层。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理，因此也可以认为智慧城市是数字城市的升级版。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。

大数据技术是处理感知层数据的必然选择。

感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络，海量的数据在感知层产生。以视频监控为例，北京目前用于视频监控的摄像头有50万个，一个摄像头一个小时的数据量就是几G，每天北京市的视频采集数据量在3PB左右，而一个中等城市每年视频监控产生的数据在300PB左右，这些摄像头实时回传信息，海量数据对数据存储、并发处理的要求是近乎苛刻的。同时，对于海量数据的处理不单是智慧化的必然要求，同时也是对IT投资的一种保护，否则非但不能充分挖掘数据的价值，还将为海量数据所累。

智慧城市的建设带来数据量的爆发式增长，而大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市建设的各个方面，城市管理正在从“经验治理”转向“科学治理”。

大数据为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪。在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。

（编辑：daisy）