大數據時代的安防建設

數字安全監控遠非安裝幾個攝像頭那么簡單。除了捕獲數據，還要從中充分挖掘新知，在此基礎上開發更多應用。傳統安防廠商和IT廠商合作是未來的發展趨勢。安防廠商對業務的熟悉度與IT公司的大數據檢索和分析能力是絕佳的互補。

Gartner報告預計，2013年全球各大企業用于大數據業務的投資總額將增至340億美元，同比增長8倍；2013年年初IDC預測，大數據技術與服務市場將從2010年的32億美元攀升至2015年的169億美元，實現高達40%的年增長率，并將是整個IT與通信產業增長率的7倍。大數據的發展趨勢毋庸置疑。

數據越發龐大，積累的商業信息越多，價值也就越大。以海量、多樣、快速為顯著特征的大數據，不像傳統數據庫的數據那么易于管理和分析，在為整個IT及通信行業帶來機會的同時，也提出了更高的要求。大數據時代的戰略意義已超越如何掌握龐大的數據信息，而是實現對這些數據的深層挖掘，進而讓其“增值”。

驅動大數據發展的重要因素主要來自兩個方面：一是消費領域，如網購及社交媒體應用產生的大量數據；另一方面來自城市基礎設施建設，安防便是其中之一。建設平安城市的過程伴隨大量數據的產生，尤其是以視頻監控為主要特征的數字安全監控（Digital Security Surveillance， DSS）。我們所居住的城市中有無數的高清攝像頭，涉及治安監控、指揮通信、偵查破案、規范執法、社會服務等，視頻接入規模從幾千到幾十萬，隨著安防監控對高清、智能、聯網的要求越來越高，每天產生的數據規模正以驚人的速度不斷增長。

安防大數據

從全省、市視頻監控，交通卡口監控，到運營商機房和基站的環境量監控，原有的系統數據查詢越來越慢，寫入的數據越來越多，需要配置的存儲也越來越大，原先使用的關系型數據庫性能壓力激增，IO陷入瓶頸，不得不承認安防領域的大數據時代已經來臨。然而，一直以來，由于安防行業的自身業務特點以及國內廠商受研發方向所限，大數據技術在安防領域并不如在IT、互聯網行業那樣得以深入應用。隨著科技巨頭的入駐，這一市場格局正在發生巨變。

基于安防的大數據同樣引起了計算機和服務巨頭IBM的注意。2012年10月，IBM發布了專為大數據處理打造的專家集成系統PureData，并和南京有關部門達成建設“智慧南京”的戰略合作，綜合應用智慧交通、智慧醫療、智慧數據系統，提高南京市民的生活水平。

云計算解決方案供應商浪潮緊隨其后，于同年年底宣布推出用于大規模部署的公共云數據中心——“模塊化數據中心”。“數字安全監控遠非安裝幾個攝像頭那么簡單。除了捕獲數據，還要從中充分挖掘新知，在此基礎上開發更多應用。傳統安防廠商和IT廠商合作是未來的發展趨勢。安防廠商對業務的熟悉度與IT公司的大數據檢索和分析能力是絕佳的互補。”英特爾公司全球數字安全監控市場總監Todd Matsler如此評價。

智能計算至關重要

隨著政府部門大力推動“平安城市”、“和諧社會”建設，各行各業對安防產品的需求全面爆發。金融、交通、政府等傳統領域的安防應用更加深入，新生領域如教育、衛生、體育、能源飛速發展，社區、居民相關應用也在不斷升溫。根據《安防產業“十二五”規劃》所提到的目標，到“十二五”末期，安防產業規模將翻一倍，年均增長率達到20%左右，2015年總產值達到5000億元。從高端市場如軍隊、政府、司法、金融、交通、核電站、機場與港口，到中端市場如工業設施、教育、醫療，再到居民小區、零售店鋪、倉庫管理、物流等民用市場，安防需求將全面爆發。

與此同時，安防行業在國內的發展表現出一個重要特點，即由政府主導的大型項目推動，如智能交通系統。以視頻監控為主要特征的數字安全監控扮演著無可替代的重要角色，在城際間、城市中的各類設施及行業中不斷部署、滲透。隨著視頻監控與IT、電信行業的聯系日益緊密，數字化、高清化、網絡化和智能化成為其發展方向。

如何從前端攝像頭獲得的數據中挖掘出有用的信息，最終服務于智慧城市、智能交通？我們需要構建一個復雜而精致的系統，并考慮互聯性、安全性和可管理性。英特爾在構建這個系統時，利用主動管理技術實現了設備之間的互聯，并提出了分布式智能計算的構想。后者包含三個重要概念，一是如何從瀚如煙海的數據中挖掘出對各行業有用的知識，二是保證基礎架構及設備與設備間的數據流動，三是降低數據對來自于不同用戶或者不同系統的訪問障礙。”

這套系統化解決方案，從數據獲取、存儲到分析及應用各個層面均有覆蓋，包括軟件。這些基于IA架構的技術，不僅廣泛應用于后端運算系統以及開發系統，也在前端和邊緣設備中發揮著巨大作用，可以幫助設備開發商大幅縮短產品上市周期，降低開發成本，同時，其強大的計算能力以及基于互聯網應用的開放平臺也將進一步促進安防行業的多樣化發展。

而博康智能副總裁田廣表示，安防行業的數字化、高清化、網絡化和智能化轉變，也契合了國家的物聯網政策。數字安防監控行業的現狀是缺乏標準卻要謀求大發展，這對企業產品兼容性、未來的可擴展性、產品性能、安全性以及穩定性是個很大的挑戰，需要企業在軟件、上層平臺等方面都有很強的規劃和實施能力。

安防的可期未來

全國政協委員、南京政協主席沈健就大數據時代政府的公共基礎建設需求這一主題曾說過：在大數據時代，政府要做的事情，第一應該高度重視數據的采集和生成；第二做好數據的公開工作；第三，數據的整合；第四，建立我們的數據文化；第五，數據安全。這意味著在智慧城市的基礎建設中，大數據將承擔更多信息的挖掘和整合工作。

當數據全面實現聯網、共享，得到有效存儲，并予以充分分析和挖掘，安防領域的大數據時代將真正深化。那時警察可以輕松地搜索某一時段某一顏色或某一品牌汽車的所有視頻并快速識別違章行為；在沒有人為干擾的情況下，視頻監控設備通過自動分析對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，在異常情況發生時做出反應，進行自動報警；現在每年社會走失的老人、小孩成千上萬，開發“人員走失查詢系統”，聯網共享這些視頻資源，將為更多的老百姓服務……

大數據究竟可以帶給安防一個怎樣的未來，我們拭目以待！

-李育新

LSI SAS力挺新型服務器

LSI 公司日前宣布，其12Gb/s SAS存儲解決方案將用于100多款新型服務器，這些服務器均采用日前宣布的IntelXeon處理器E5-2600 v2產品系列。包括Asustek、Fujitsu、Gigabyte、Huawei、Intel、Supermicro等在內的領先服務器制造商，均已選用LSI12Gb/s SAS和MegaRAID解決方案，為其新一代服務器平臺提供存儲性能加速和企業數據保護功能。

LSI 12Gb/s SAS技術能將存儲I/O性能提升50%。Intel Xeon 處理器E5-2600 v2產品系列采用22nm工藝技術，大幅降低了功耗，同時提升了性能。這樣的組合解決方案將為新一代服務器提供強大的平臺。

今年，針對服務器和外部存儲OEM廠商，LSI宣布推出業界首批12Gb/s SAS 片上RAID（RAID-on-Chip）和I/O控制器。7月，LSI率先宣布向市場推出12Gb/s SAS主機總線適配器系列產品。

自SAS誕生以來，LSI推出了眾多領先的產品。LSI SAS解決方案能提供同類最佳的SAS技術，確保互操作性和統一的廠商支持，現已應用于業界最廣泛的服務器平臺之上。

昆騰改變數據存儲、共享和保護方式

昆騰公司近日宣布正在與CommVault一同擴展其對象存儲產品，以便為數據中心融合備份與歸檔提供獨一無二的解決方案。這個經過驗證的解決方案基于昆騰Lattus對象存儲技術以及CommVaultSimpana 10 軟件，能夠實現全面數據保護和歸檔戰略，從而降低了主存儲成本并優化了備份性能，同時在多 PT 級環境中最大程度降低了管理復雜性、管理成本和資本支出。

在一個高度可擴展、高成本效益，并且不需要“叉車式”升級的一種永久性磁盤歸檔的磁盤解決方案中，Quantum Lattus可近線訪問全球各地的歸檔數據。Lattus提供比傳統 RAID 產品更優異的耐用性，其中包括真正的自我修復和自我保護功能，并且無需復制就能自動進行多站點保護。最終實現一個無需備份的高彈性、容災、可擴展的歸檔庫。CommVaultSimpana將備份、歸檔、報告和災難恢復（DR）統一到一個軟件平臺上，提供一個融合數據管理解決方案來控制成本和風險。通過昆騰Lattus-D 與CommVaultSimpana的整合，企業現在可以放心地在Lattus上存儲單一歸檔數據實例。這種方式超出了傳統冗余副本數據保護計劃所提供的保護措施。客戶還能得益于全球規模所實現的低延遲訪問。

Emulex光纖通道助力HP StoreFabric

Emulex公司日前宣布，最新的Demartek實驗室評估1 顯示，基于第五代Emulex Light Pulse光纖通道（FC）主機總線適配器（HBA）的存儲解決方案在性能和動力上大大優于基于上一代8Gb FC的解決方案。Demartek實驗室對Emulex提供的HP StoreFabric SN1000E 16Gb FC HBA和使用全閃存配置的HP 3PAR StoreServ 7450存儲系統的HP SN6000B 16b FC交換機進行了測試，結果顯示惠普Emulex組合解決方案可以為備份/恢復、客戶端虛擬化、軟件服務、OLTP數據庫以及富媒體等存儲密集型應用提供它們所需的卓越吞吐量、低延時和存儲網絡性能。

測試評估顯示，Emulex和博科為HP StoreFabric提供的第五代Emulex光纖通道技術可以提供強大的性能和動力，從而滿足當今不斷增長的性能要求——如部署有虛擬化服務器、數據庫應用、SSD、閃存的環境。采用這些解決方案可以進一步優化IT資源，同時使更大規模的虛擬化部署和云舉措實現最高性能。