大数据流媒体

『壹』 大数据工程师使用的大数据技术架构发生了哪些变化

【导读】作为大数据工程师，进行数据分析的时候，不可能是采用人工进行的，而是需要借助一定的工具进行，那就是大数据技术工具。近年来，大数据分析技术兴起，而将大数据分析技术运用到企业品牌的营销上却并没有实行太久，大数据技术对各个行业的发展都产生了很大的影响，那么大数据工程师使用的大数据技术架构发生了哪些变化呢?一起来了解一下吧。

1、从本地数据平台到基于云的数据平台

云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力，因为它为公司提供了一种快速扩展人工智能工具和功能以获取竞争优势的方法。

2、从批处理到实时数据处理

实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低，这为其主流使用铺平了道路。这些技术实现了一系列新的业务应用：例如，运输公司可以在出租车到达时向客户提供精确到秒的抵达时间预测;保险公司可以分析来自智能设备的实时行为数据，从而将费率客制化;而且制造商可以根据实时的传感器数据来预测基础设施方面的各种问题。

3、从预集成的商业解决方案到模块化的同类佳平台

为了扩展应用程序的规模，公司往往需要冲破大型解决方案供应商所提供的遗留数据生态系统的限制。现在，许多公司正朝着高度模块化的数据架构发展，这种架构使用了佳的，经常使用的开源组件，这些组件可以根据需要被新技术替换而不会影响数据架构的其他部分。

4、从点对点到脱离数据访问

人们可以通过API来揭露数据，这样可以确保直接查看和修改数据的做法是受限且安全的，同时还可以让人们更快地访问常见的数据集。这使得数据可以在团队之间轻松得到重用(reused)，从而加速访问并实现分析团队之间的无缝协作，从而可以更高效地开发各种人工智能用例。

以上就是大数据技术架构变化详情，就给大家分析到这里了，希望对大家能有所帮助，作为一名大数据工程师，还是希望大家学习一些多元化的大数据技术，帮助企业更好的进行企业决策等等。

『贰』 大数据的发展已经不能停下脚步

大数据的发展已经不能停下脚步
随着大数据时代的逐步发展，大数据的成果必将使广大用户受惠，使用户的行为或消费更有效率。
大数据概念提出和技术的应用，其实是信息大爆炸必须经历的技术进化，人们为了获取更丰富的数据，促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展，而获取数据后，人们如何获取数据隐含的各种信息？如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容？这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力，当然，如此庞大的数据意味着更多的机会，提纯后的数据价值更大，意味着更有分析意义。而这些将成为从业人员的价值宝藏，通俗点说就是数据金矿，意味着财富，人们对海量数据的挖掘和使用，是促使行业增长、促使大众更多消费的手段，从而推动社会的不断前进。其实这是一种相互推进的关系，深刻、全面的洞察数据隐含内容后，用科技等手段去推动社会的快速发展，同时社会要更进一步发展则需要去更深层次的钻研大数据。
如此一来，大数据的发展已经不能停下脚步，它后面有一股强大的力量。
为什么互联网能够发展的如此迅速？矛盾的斗争性是事物发展的动力，人类社会不断向前发展，若与人类生活密切相关的互联网技术停滞不前，则会阻碍社会的进步与发展，说的通俗点就是时代的要求。安防行业的大数据时代也同于此理，它的发展速度能不能像互联网那样迅速，小编不敢妄论，但一定会飞一会儿。
面对大数据的存储、管理、分析，出现了一系列问题，那么未来的路又该如何走呢？
结合“云”“物联网”等技术
传统IT行业大数据技术的发展，对整个IT产业有着重大的促进作用，积极推进IT技术与安防技术的融合，充分发挥IT行业的技术优势，特别是大数据方面的技术积累，来解决各行业所面临的大数据挑战，推动各行业进入新的大数据时代是重要的一步。大数据概念提出的时候，从业者有狂欢的、有谨慎的、有反对的。但同时人类自己造就了数据，造就了数据的飞速发展，那么就需要去驾驭这些数据，用这些数据为人类服务，未来需要和和“云”、互联网等技术相辅相成，共同推动人类技术的发展和进步。
物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性，其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息，通过统一物联网架构设计，将非结构化的数据变得结构化，不同系统之间不同结构的数据尽可能地统一，为决策做出重要的参考。
分布式存储
PB级数据的存储管理问题，这个问题主要通过分布式存储方案来解决。基于分布式存储、集中管理思路的、以及基于iSCSI技术的IPSAN来作为视频监控的存储解决方案，这个方案的主要特点包括：分布式存储，集中管理、基于iSCSI技术的IPSAN（STorageAreaNetwork）、流媒体网关可以作为存储解决方案的核心设备。
分布式存储集中管理共有三级，上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等；本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念；监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
大数据的分析应用
不管是音视频、图片等传统安防数据，还是信息感知带来的数据，其数据的价值密度都较低，但是提纯后的数据意味着金矿，意味着财富，只有从海量数据中真正分析、挖掘出有意义的信息或规律，才能为商业行为指明方向，才能实现商业价值。如何从音频、视频、信息感知等数据中更迅速地完成有价值数据的获取？将这些安防类信息更好的服务于各种业务部门，如公安、交警等国家政府机构是大数据的方向。
大数据在政府职能部门的应用。借助数据分析平台，通过对以往大量案件的分析，推断出一些犯罪的模型和犯罪的“热点地区”，进行有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的发生等。
大数据在商业领域的应用。借助数据分析的技术，科技进行人流分析、产品关注度分析、购买消费情况分析等等，这样能够形成一个庞大的商业参照表。
大数据在医学领域、教育领域、金融领域等等已经广泛涉及。包括对数据的挖掘和分析未来谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，他就将掌握市场和竞争的主动权。

『叁』 什么是大数据技术现在发展怎样

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数版据集合，是需要新处权理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单通俗的来说就是处理数据分析。不久前顺丰和菜鸟的数据之战，证明谁掌握了用户大数据，谁就占据了利益高端。互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产

『肆』 大数据时代下的三种存储架构

大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试

大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

目前市场上的存储架构如下：

（1）基于嵌入式架构的存储系统

节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

（2）基于X86架构的存储系统

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高；从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度；同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。

（3）基于云技术的存储方案

当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。

与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备（满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等）构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。

高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。

对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。

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