如今，伴隨著大數(shù)據(jù)在安防領域越來越深入的應用，也突現(xiàn)出一些技術難點。在IT領域，大數(shù)據(jù)技術發(fā)展較為成熟，針對不同的應用場景有較為豐富的技術選型以及技術路線，其中很多技術可以移植應用到安防領域中。但IT與安防畢竟是兩個不同的領域，兩者之間存在很多不一樣的地方。最大的不同，就是數(shù)據(jù)本身的不同，主要體現(xiàn)在一下方面：

數(shù)據(jù)類型不同。在IT領域，大數(shù)據(jù)處理的對象往往是網(wǎng)頁索引、用戶行為、日志記錄等字符型數(shù)據(jù)，這些是結構化、方便計算識別處理的數(shù)據(jù)。而在安防領域，數(shù)據(jù)往往以圖片、音頻、視頻等非結構化的數(shù)據(jù)，往往計算機不能直接識別，這些數(shù)據(jù)只有在人面前才顯得有意義。

數(shù)據(jù)量在數(shù)量級上的不同。在互聯(lián)網(wǎng)領域，單條日志記錄一般在一百字節(jié)之內(nèi)，到了1PB的日志記錄，已經(jīng)是一個足夠大的量。但在安防領域，一張普通的縮略圖就幾百KB，如果考慮高清攝像，高清視頻，這個數(shù)量要更大。一個普通的中等城市，在主要交通卡口拍攝的圖片，一年下來就能積壓幾個PB的數(shù)據(jù)，如果考慮視頻，這個數(shù)據(jù)量更大。

對數(shù)據(jù)的實時性要求不同。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，以日志型數(shù)據(jù)分析為主的典型應用中，對實時性要求沒那么高，比如淘寶的推薦系統(tǒng)，是否分析最近一個小時用戶的瀏覽記錄對于推薦效果關系不大。而在安防領域，前端攝像頭錄制的都是實時流，這是一個不間斷的數(shù)據(jù)流，最近錄制的數(shù)據(jù)超過一定時間沒有得到有效保存，將會永遠被丟失。

針對安防領域與IT領域在數(shù)據(jù)本身上的異同，把適合IT領域常規(guī)的大數(shù)據(jù)技術搬到安防領域就會碰到一些技術難點，表現(xiàn)如下：

存儲成本問題。在IT領域，海量的數(shù)據(jù)往往保存在分布式存儲系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性，一份數(shù)據(jù)往往復制成幾份相同的副本，分別保存在不同的節(jié)點中，當其中一些副本丟失時，可以從其他節(jié)點讀出數(shù)據(jù)。比如在Hadoop中，一份數(shù)據(jù)往往在集群中保存了相同的3份。如果有1PB的原始數(shù)據(jù)，則至少要占用3PB的磁盤空間。而在安防領域，幾個交通卡口的視頻，在一個較短的時間內(nèi)，如果不覆蓋之前的數(shù)據(jù)，就能輕易積壓幾個PB。由于圖像、音頻、視頻數(shù)據(jù)本身的量太大，生搬傳統(tǒng)的多副本策略成本過高，我們需要設計出一些更高效同時不損失可用性的方案。

小文件存儲問題。這個問題是大數(shù)據(jù)技術面臨的一個共性問題，但在安防領域可能又突現(xiàn)得較為嚴重。在互聯(lián)網(wǎng)，小文本、圖片、音樂都是小文件，當層積較多時，都面臨如何存取這些海量小文件的問題。而在安防行業(yè)，小文件主要以圖片為主，比如一個城市的主要交通卡口在一年內(nèi)，就能產(chǎn)生百億張圖片。對于這些海量的小文件的存儲，涉及到大量元數(shù)據(jù)的管理，保證存取的性能是問題的關鍵。

當然，問題并不可怕，通過分析研究安防應用場景，我們摸索出一些貼合安防大數(shù)據(jù)的解決方案。

D1Net評論:

總而言之，在借鑒互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術的同時，也要深入研究我們的安防場景，探索一些貼切安防應用的大數(shù)據(jù)技術。安防大數(shù)據(jù)第一階段要解決安防大數(shù)據(jù)的存儲問題，當解決好存儲問題后，我們進入到安防大數(shù)據(jù)分析處理階段，當我們具備嫻熟的分析處理技術后，可以進入深度學習，多維數(shù)據(jù)挖掘的深入應用。這一路還很漫長，我們慢慢探索，精益求精，一定能讓安防大數(shù)據(jù)更好的服務安防業(yè)，保證我們的幸福安康。