大數據流媒體

『壹』 大數據工程師使用的大數據技術架構發生了哪些變化

【導讀】作為大數據工程師，進行數據分析的時候，不可能是採用人工進行的，而是需要藉助一定的工具進行，那就是大數據技術工具。近年來，大數據分析技術興起，而將大數據分析技術運用到企業品牌的營銷上卻並沒有實行太久，大數據技術對各個行業的發展都產生了很大的影響，那麼大數據工程師使用的大數據技術架構發生了哪些變化呢?一起來了解一下吧。

1、從本地數據平台到基於雲的數據平台

雲可能是一種全新的數據架構方法的具顛覆性的推動力，因為它為公司提供了一種快速擴展人工智慧工具和功能以獲取競爭優勢的方法。

2、從批處理到實時數據處理

實時數據通信和流媒體功能的成本已大大降低，這為其主流使用鋪平了道路。這些技術實現了一系列新的業務應用：例如，運輸公司可以在計程車到達時向客戶提供精確到秒的抵達時間預測;保險公司可以分析來自智能設備的實時行為數據，從而將費率客制化;而且製造商可以根據實時的感測器數據來預測基礎設施方面的各種問題。

3、從預集成的商業解決方案到模塊化的同類佳平台

為了擴展應用程序的規模，公司往往需要沖破大型解決方案供應商所提供的遺留數據生態系統的限制。現在，許多公司正朝著高度模塊化的數據架構發展，這種架構使用了佳的，經常使用的開源組件，這些組件可以根據需要被新技術替換而不會影響數據架構的其他部分。

4、從點對點到脫離數據訪問

人們可以通過API來揭露數據，這樣可以確保直接查看和修改數據的做法是受限且安全的，同時還可以讓人們更快地訪問常見的數據集。這使得數據可以在團隊之間輕松得到重用(reused)，從而加速訪問並實現分析團隊之間的無縫協作，從而可以更高效地開發各種人工智慧用例。

以上就是大數據技術架構變化詳情，就給大家分析到這里了，希望對大家能有所幫助，作為一名大數據工程師，還是希望大家學習一些多元化的大數據技術，幫助企業更好的進行企業決策等等。

『貳』 大數據的發展已經不能停下腳步

大數據的發展已經不能停下腳步
隨著大數據時代的逐步發展，大數據的成果必將使廣大用戶受惠，使用戶的行為或消費更有效率。
大數據概念提出和技術的應用，其實是信息大爆炸必須經歷的技術進化，人們為了獲取更豐富的數據，促進了計算機、互聯網、物聯網技術的飛速發展，而獲取數據後，人們如何獲取數據隱含的各種信息？如何更為深刻、全面的洞察數據隱含的內容？這些都為人類提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空間與潛力，當然，如此龐大的數據意味著更多的機會，提純後的數據價值更大，意味著更有分析意義。而這些將成為從業人員的價值寶藏，通俗點說就是數據金礦，意味著財富，人們對海量數據的挖掘和使用，是促使行業增長、促使大眾更多消費的手段，從而推動社會的不斷前進。其實這是一種相互推進的關系，深刻、全面的洞察數據隱含內容後，用科技等手段去推動社會的快速發展，同時社會要更進一步發展則需要去更深層次的鑽研大數據。
如此一來，大數據的發展已經不能停下腳步，它後面有一股強大的力量。
為什麼互聯網能夠發展的如此迅速？矛盾的斗爭性是事物發展的動力，人類社會不斷向前發展，若與人類生活密切相關的互聯網技術停滯不前，則會阻礙社會的進步與發展，說的通俗點就是時代的要求。安防行業的大數據時代也同於此理，它的發展速度能不能像互聯網那樣迅速，小編不敢妄論，但一定會飛一會兒。
面對大數據的存儲、管理、分析，出現了一系列問題，那麼未來的路又該如何走呢？
結合「雲」「物聯網」等技術
傳統IT行業大數據技術的發展，對整個IT產業有著重大的促進作用，積極推進IT技術與安防技術的融合，充分發揮IT行業的技術優勢，特別是大數據方面的技術積累，來解決各行業所面臨的大數據挑戰，推動各行業進入新的大數據時代是重要的一步。大數據概念提出的時候，從業者有狂歡的、有謹慎的、有反對的。但同時人類自己造就了數據，造就了數據的飛速發展，那麼就需要去駕馭這些數據，用這些數據為人類服務，未來需要和和「雲」、互聯網等技術相輔相成，共同推動人類技術的發展和進步。
物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有雜訊的，更大的不同是它的高增長率。物聯網的數據有明顯的顆粒性，其數據通常帶有時間、位置、環境和行為等信息，通過統一物聯網架構設計，將非結構化的數據變得結構化，不同系統之間不同結構的數據盡可能地統一，為決策做出重要的參考。
分布式存儲
PB級數據的存儲管理問題，這個問題主要通過分布式存儲方案來解決。基於分布式存儲、集中管理思路的、以及基於iSCSI技術的IPSAN來作為視頻監控的存儲解決方案，這個方案的主要特點包括：分布式存儲，集中管理、基於iSCSI技術的IPSAN（STorageAreaNetwork）、流媒體網關可以作為存儲解決方案的核心設備。
分布式存儲集中管理共有三級，上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等；本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念；監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。
大數據的分析應用
不管是音視頻、圖片等傳統安防數據，還是信息感知帶來的數據，其數據的價值密度都較低，但是提純後的數據意味著金礦，意味著財富，只有從海量數據中真正分析、挖掘出有意義的信息或規律，才能為商業行為指明方向，才能實現商業價值。如何從音頻、視頻、信息感知等數據中更迅速地完成有價值數據的獲取？將這些安防類信息更好的服務於各種業務部門，如公安、交警等國家政府機構是大數據的方向。
大數據在政府職能部門的應用。藉助數據分析平台，通過對以往大量案件的分析，推斷出一些犯罪的模型和犯罪的「熱點地區」，進行有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的發生等。
大數據在商業領域的應用。藉助數據分析的技術，科技進行人流分析、產品關注度分析、購買消費情況分析等等，這樣能夠形成一個龐大的商業參照表。
大數據在醫學領域、教育領域、金融領域等等已經廣泛涉及。包括對數據的挖掘和分析未來誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，他就將掌握市場和競爭的主動權。

『叄』 什麼是大數據技術現在發展怎樣

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數版據集合，是需要新處權理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。簡單通俗的來說就是處理數據分析。不久前順豐和菜鳥的數據之戰，證明誰掌握了用戶大數據，誰就占據了利益高端。互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產

『肆』 大數據時代下的三種存儲架構

大數據時代下的三種存儲架構_數據分析師考試

大數據時代，移動互聯、社交網路、數據分析、雲服務等應用的迅速普及，對數據中心提出革命性的需求，存儲基礎架構已經成為IT核心之一。政府、軍隊軍工、科研院所、航空航天、大型商業連鎖、醫療、金融、新媒體、廣電等各個領域新興應用層出不窮。數據的價值日益凸顯，數據已經成為不可或缺的資產。作為數據載體和驅動力量，存儲系統成為大數據基礎架構中最為關鍵的核心。

傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。除了傳統的高可靠、高冗餘、綠色節能之外，新型的大數據中心還需具備虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特徵，才能滿足具備大數據特徵的應用需求。這些史無前例的需求，讓存儲系統的架構和功能都發生了前所未有的變化。

基於大數據應用需求，「應用定義存儲」概念被提出。存儲系統作為數據中心最核心的數據基礎，不再僅是傳統分散的、單一的底層設備。除了要具備高性能、高安全、高可靠等特徵之外，還要有虛擬化、並行分布、自動分層、彈性擴展、異構資源整合、全局緩存加速等多方面的特點，才能滿足具備大數據特徵的業務應用需求。

尤其在雲安防概念被熱炒的時代，隨著高清技術的普及，720P、1080P隨處可見，智能和高清的雙向需求、動輒500W、800W甚至上千萬更高解析度的攝像機面市，大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

目前市場上的存儲架構如下：

（1）基於嵌入式架構的存儲系統

節點NVR架構主要面向小型高清監控系統，高清前端數量一般在幾十路以內。系統建設中沒有大型的存儲監控中心機房，存儲容量相對較小，用戶體驗度、系統功能集成度要求較高。在市場應用層面，超市、店鋪、小型企業、政法行業中基本管理單元等應用較為廣泛。

（2）基於X86架構的存儲系統

平台SAN架構主要面向中大型高清監控系統，前端路數成百上千甚至上萬。一般多採用IPSAN或FCSAN搭建高清視頻存儲系統。作為監控平台的重要組成部分，前端監控數據通過錄像存儲管理模塊存儲到SAN中。

此種架構接入高清前端路數相對節點NVR有了較高提升，具備快捷便利的可擴展性，技術成熟。對於IPSAN而言，雖然在ISCSI環節數據並發讀寫傳輸速率有所消耗，但其憑借擴展性良好、硬體平台通用、海量數據可充分共享等優點，仍然得到很多客戶的青睞。FCSAN在行業用戶、封閉存儲系統中應用較多，比如縣級或地級市高清監控項目，大數據量的並發讀寫對千兆網路交換提出了較大的挑戰，但應用FCSAN構建相對獨立的存儲子系統，可以有效解決上述問題。

面對視頻監控系統大文件、隨機讀寫的特點，平台SAN架構系統不同存儲單元之間的數據共享冗餘方面還有待提高；從高性能伺服器轉發視頻數據到存儲空間的策略，從系統架構而言也增加了隱患故障點、ISCSI帶寬瓶頸導致無法充分利用硬體數據並發性能、接入前端數據較少。上述問題催生了平台NVR架構解決方案。

該方案在系統架構上省去了存儲伺服器，消除了上文提到的性能瓶頸和單點故障隱患。大幅度提高存儲系統的寫入和檢索速度；同時也徹底消除了傳統文件系統由於供電和網路的不穩定帶來的文件系統損壞等問題。

平台NVR中存儲的數據可同時供多個客戶端隨時查詢，點播，當用戶需要查看多個已保存的視頻監控數據時，可通過授權的視頻監控客戶端直接查詢並點播相應位置的視頻監控數據進行歷史圖像的查看。由於數據管理伺服器具有監控系統所有監控點的錄像文件的索引，因此通過平台CMS授權，視頻監控客戶端可以查詢並點播整個監控系統上所有監控點的數據，這個過程對用戶而言也是透明的。

（3）基於雲技術的存儲方案

當前，安防行業可謂「雲」山「物」罩。隨著視頻監控的高清化和網路化，存儲和管理的視頻數據量已有海量之勢，雲存儲技術是突破IP高清監控存儲瓶頸的重要手段。雲存儲作為一種服務，在未來安防監控行業有著客觀的應用前景。

與傳統存儲設備不同，雲存儲不僅是一個硬體，而是一個由網路設備、存儲設備、伺服器、軟體、接入網路、用戶訪問介面以及客戶端程序等多個部分構成的復雜系統。該系統以存儲設備為核心，通過應用層軟體對外提供數據存儲和業務服務。

一般分為存儲層、基礎管理層、應用介面層以及訪問層。存儲層是雲存儲系統的基礎，由存儲設備（滿足FC協議、iSCSI協議、NAS協議等）構成。基礎管理層是雲存儲系統的核心，其擔負著存儲設備間協同工作，數據加密，分發以及容災備份等工作。應用介面層是系統中根據用戶需求來開發的部分，根據不同的業務類型，可以開發出不同的應用服務介面。訪問層指授權用戶通過應用介面來登錄、享受雲服務。其主要優勢在於：硬體冗餘、節能環保、系統升級不會影響存儲服務、海量並行擴容、強大的負載均衡功能、統一管理、統一向外提供服務，管理效率高，雲存儲系統從系統架構、文件結構、高速緩存等方面入手，針對監控應用進行了優化設計。數據傳輸可採用流方式，底層採用突破傳統文件系統限制的流媒體數據結構，大幅提高了系統性能。

高清監控存儲是一種大碼流多並發寫為主的存儲應用，對性能、並發性和穩定性等方面有很高的要求。該存儲解決方案採用獨特的大緩存順序化演算法，把多路隨機並發訪問變為順序訪問，解決了硬碟磁頭因頻繁尋道而導致的性能迅速下降和硬碟壽命縮短的問題。

針對系統中會產生PB級海量監控數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。傳統文件系統中，文件檢索採用的是「目錄-》子目錄-》文件-》定位」的檢索步驟，在海量數據的高清視頻監控，目錄和文件數量十分可觀，這種檢索模式的效率就會大打折扣。採用序號文件定位可以有效解決該問題。

雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷；若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。

對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。

雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。承建大型系統、構建雲存儲的商業模式也亟待創新。受限於寬頻網路、web2.0技術、應用存儲技術、文件系統、P2P、數據壓縮、CDN技術、虛擬化技術等的發展，未來雲存儲還有很長的路要走。

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