四、大数据如何真正落地安防

　　目前，数据分析往往在数据中心执行，市场缺少一个端到端的计算架构，使不同摄像设备的关键信息被快速关联起来，从而迅速、及时地进行分析。如何有效提取高质量的视频信息以及实现更高效的数据中心智能搜索和分析正在成为业界的重要诉求。而在前端设备中使用更高性能、整合了GPU(图形处理单元)的CPU(中央处理器)的芯片，通过相应的开发工具使GPU和CPU的能力得到充分利用，可使前端视频的解析更有效率;同时，在后端使用对于开源或其它Apache Hadoop商用版(如Cloundera)深度优化的至强系列服务器集群，可以合理地分配系统整体的计算资源，使图像视频处理及智能分析得以高效实现。

　　安防系统性能问题

　　安防大数据以视频数据为主，然而视频数据则对带宽有着很高的要求，海量视频数据的快速调取对高分辨率视频数据的处理能力也有着很高的要求。目前安防行业对图像信息的分析处理过程中，应用的性能瓶颈虽然会出现在计算层面，但对于大容量的数据上传而言，下载和调度也是一个重要的瓶颈。

　　数据安全问题

　　在IT行业中，数据安全问题很是令人担忧的，这个问题在安防行业内同样不容忽视。大华王海丰认为数据安全问题主要分为三个方面：数据丢失、数据篡改以及数据泄露。针对这些问题，除了可采用多副本存储、算法容错技术之外，还可采用视频水印及进行信道加密、存储加密、数据加密技术等。

　　对于安防领域而言，数据量大，图像信息蕴含的信息量更多，且还涉及到个人隐私，公共安全等问题。所以，在系统安全方面更不容忽视。在安防领域，由于其公共安全的特性，除一般的如采用信息加密、传输加密、数据冗余、安全账号控制、系统安全检测、入侵检测等信息数据安全措施外，更需要一些特殊保护措施。如从法规层面的保护，即涉及个人隐私和公共安全视频信息的使用和控制，要加强对重点领域敏感数据的监管，特别是在公安和政府层面，需要明确重点领域数据内容和范围，制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强日常对信息数据监管。另外，还需要规划信息敏感域，做好本域的信息隔离和保护工作，如使用安全边界接入平台等方式，切断直接的数据通讯链接，减少甚至避免受攻击的情况。实际上，数据安全问题的解决，并不是靠一个人，一个企业或者一个行业就能彻底解决的，而是需要整个社会，各行各业的共同努力。

　　四、大数据如何真正落地安防

　　大数据如何才能真正落地到安防行业?英特尔顾典为我们分享了他的观点：

　　1、由于大数据基础软件Apache Hahoop是一个通用的平台软件，所以安防行业的厂商如软件供应商、系统集成商仍需和最终客户之间有深入的交流，了解需求，根据客户需求构建新的大数据解决方案。这样可以把一个通用的数据平台设计成更加符合安防行业应用的数据平台，并考虑设计一些标准的API，使系统能够灵活地应对将来的业务扩展。

　　2、大数据的应用还涉及到一些新的行业技术标准，如某些视频信息抽象出的元数据等。有了这些针对数据处理的行业标准才可能使系统在处理海量异构数据时减少由于不必要的数据转换带来的系统资源损耗，使系统更加专注于分析、挖掘，从而更有效率地实现数据带来的价值，如提高应用的实时性。

　　3、因大数据技术相对较新，产业链中包括方案提供商、系统集成商以及客户本身，都需要增加熟悉大数据软硬件的技术人才。比如，方案提供商需要有熟悉Apache Hadoop基础平台软件的开发人员，需要有熟悉如何将基于Apache Hadoop的应用与现有的其它业务流程进行系统对接的应用开发人员，而系统集成商和客户也需要有相应的Hadoop基础软件平台的维护人员。有了这些人才，才能使方案不断、快速地优化，从而实现稳定及高效运作。

　　大数据时代，安防企业如何规划未来发展之路?安防大数据又如何摆脱好事多磨的窘境?还让我们且行且看!