京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
寻找大数据时代金融集中存储解决方案
银行是我国最早安防应用领域之一,在新时期,历经诸多技术变革后,必然在存储系统出现新变化。
银行监控现状
视频监控是安防行业中发展最快、空间最大的子门类。据悉,到十二五规划末期将实现产业规模翻一番的总体目标,年均增长率达到20%左右,2015年总产值将达到5000亿元,实现增加值1600亿元。金融监控市场约占中国视频监控市场6%左右,就此计算,到今年金融安防在激增,将达到300亿元。
此外,目前我国有各类金融营业网点超过35万个,仅邮政储蓄网点就接近4万个。据有关部门预计,2015年,我国ATM机超过40万台。从每百万人口拥有的ATM数量指标来看,中国ATM需求缺口依然很大。与此同时,更加便捷的ATM机和自助银行将成为下一步各银行发展的重点。目前我国银行安防设备应用已基本形成五年一更新的规律,再加上每年对安防系统必不可少的升级工作,就形成了金融行业几乎每年百亿规模的安防市场需求。因此,我们需要了解到,偌大的市场,我们面对的现实是银行传统监控方案是各银行营业网点采用的是数字图像监控体系。该图像监控体系通常是基于本地监控,即各营业网点各自组建一个完整的监控体系,分别配有监控主机、监视器、数字摄像头等设备。
新时期,这种监控方案已经跟不上时代的发展,出现许多弊端:
1、复杂,成本高昂:各网点均需配备专人负责图像监控、设备保养维护等繁琐工作。
2、安全性低:由于监控中心维护均设在各网点本地后台,极易被人恶意破坏销毁监控信息数据。
3、响应慢:由于网点和支行之间无法共享监控图像信息,一旦网点有事件发生,上级单位不能及时全面地掌握有关情况。
若能在总行统一构建集中监控管理中心,将大大减少维护投入、管理成本,提升安全性和响应速度。而现今各网点构建专线网络,以及网络摄像、网络存储技术的成熟,为实现集中监控提供了技术保证。
大数据时代银行监控存储方案选择
我们所说的新时期,是指大数据安防的到来。大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物,从互联网到物联网,从云计算到大数据,信息技术正在从产业基础走向产业核心。而银行业作为与信息技术深度结合的行业,互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。大数据安防实质是能够为银行提供全方位、精确化和实时的安全保护和决策信息支持。所以,在银行行业集中存储的需求极为明显。
大数据时代银行监控的集中存储是在网点监控分中心的基础上,在总行设立统一的监控中心进行集中存储,从而节省人手,建立网点-支行-总行间的应急快速反应体系。而集中存储在金融行业比较成熟的技术有NAS、SAN两种,而SAN又可分为FCSAN和IPSAN两种。
文件级数据存储。NAS设备最主要的应用就是银行企业或部门内部的文件共享。由于NAS本身就是一台服务器,有自己的操作系统和文件系统,可以直接与本地局域网连接,提供文件级的数据共享,但NAS设备无法成为服务器的本地硬盘,无法提供数据块的存储。NAS是在局域网中传输,且有自己的操作系统和文件系统,这些因素都会导致NAS设备的带宽降低,增加NAS设备的读写响应时间。由此来看,该存储方式对于分行或者小银行企业的信息管理还适用,要架构大数据安防还需要很多地方完善。
IPSAN存储架构。IPSAN中所采用iSCSI通信协议实际上是一个互联协议,是SAN结构的一种。通过将SCSI协议封装在IP包中,使得SCSI协议能够在LAN/WAN中进行传输。该种方案目前而言在是银行大数据监控集中存储应用的主流。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26