京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据存储平台发展必须具有弹性
大数据已经成为安防行业不能不提的话题,它涵盖了4V面向,分别是处理时效、数据格式、数据量与真实性,通过快速的采集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显着的特征就是数据共享,提高数据处理能力。粗略计世界至少有1亿个摄像头在角落静静的看着,这样的视频监控将是数据的大生成器。从摄像前端的海量数据和到有效数据之间的也存在矛盾,摄像头不停歇的工作,如实记录镜头覆盖范围发生的一切,但对于客户来讲大部分信息是无效,有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,大量的数据存储给数据库带来不小的压力,而无效的数据更是对于资源的浪费。
近日,美国市场研究公司IDC发布报告称,大数据技术和服务的不断升级,拉动全球存储市场将在2011至2016年间实现53%的复合年增长率。在可预见的未来,多数组织产生、处理、存储的数据都将继续保持快速增长。“在可预见的未来,存储是大数据和分析领域最大的基础设施开支之一。”IDC存储系统研究总监阿西什·纳卡尼说,“大数据和分析领域所产生的存储开支将从2011年的3.799亿美元,激增至2016年的60亿美元。”
在受访企业中,有68.6%在选择存储架构时主要看重性能,有59.5%更加看重成本。接近31%的受访企业表示,虽然尚未针对数据分析基础架构部署企业存储系统,但准备在今后6个月内部署。
在实际应用方面,63.7%的受访企业主要借此分析运营数据,还有53.3%主要分析交易数据。IT是数据分析基础架构的最大影响因素,远高于排名第二的运营。有超过61%的受访企业,将提升客户满意度作为数据分析方案所应解决的最大商业挑战。
大数据存储容易出现问题
在大数据时代来临之际,我们面临的挑战还有存储问题。大数据中的大容量通常可达到PB级的数据规模,那么对于海量数据存储系统扩展能力的要求也会很高。以国内某省为例,公共视频监控已经超过100多万个摄像头,总保有量近400万,以此估计,全国摄像头数量不少于4000万,某投行的报告称行业每年还在以20%加速增长,行业龙头海康威视12年的年报披露的销售量就达570万套(含前后端),增长37%。而另一个数据也很惊人,英国的摄像头数量与人口数量之比已经达到1:15。
粗略计世界至少有1亿个摄像头在角落静静的看着,这样的视频监控将是数据的大生成器。从摄像前端的海量数据和到有效数据之间的也存在矛盾,摄像头不停歇的工作,如实记录镜头覆盖范围发生的一切,但对于客户来讲大部分信息是无效,有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,大量的数据存储给数据库带来不小的压力,而无效的数据更是对于资源的浪费。
与此同时,存储系统的扩展一定要简便,尽量能通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。基于这样的需求,客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外,内部还具备数据处理能力以及互联设备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09