來源：安防展覽網
大資料與雲端運算在安防領域的應用，從2013年就開始持續加溫，而經歷了一年的鋪墊與技術發展，在未來一年隨著高清網路監控的大範圍普及，隨之帶來的大資料與海量儲存都需要雲計算的協助。隨著網路頻寬的提高和網路費用的產品定價下降，基於雲端運算的影像監控解決方案已制定更多的供應商的關注。
大資料成安防監控發展潮流
最早提出“大資料時代”已經到來的機構是全球知名諮詢公司麥肯錫。麥肯錫在《大資料時代到來》報告中指出，大資料現在已經進入全球經濟的各個部門，就像其他的生產必備要素一樣，許多現代經濟活動離開了它根本不能發生，大資料將帶來一波生產率增長和消費者盈餘浪潮。而至今，它也將開啟監控資本市場的新一輪的尋寶遊戲。
在影像監控領域，伴隨著高清監控時代的大潮，產生了越來越多的海量影像資料。但是，大量的影像資料仍然是獨立的、零散的。影像錄影資料散佈在各個行業、單位獨立的系統中，沒有發揮達到聯網、共用，業界也沒有形成對資料採擷、利用的通用方法，核心技術仍然在研究中，尚沒有實現重大突破。
目前大量的影像監控資料運用于安防領域，但主要以人工搜索為主，政府之間跨警種、跨部門、跨區域的聯網共用應用仍然較少，更不用說為老百姓、為社會所用的應用還沒有啟動。如能開放這些影像資源，為老百姓服務，而不僅僅用於治安、刑事案件，能通過資訊公開、資料共用、資料採擷推動新型的資料服務業的大發展，將是社會的福音。
大資料是未來發展趨勢，很多公司現在都在做大資料業務，但真正將大資料的挖掘和應用落到實處，轉變為商業模式的企業還是很少，目前很多大資料概念都是噱頭。
而安防企業需要做的，便是積極加強內功，提高研發能力，加強技術儲備，應對更大資料量帶來的衝擊。後期安防廠家會進行分化，部分傳統安防廠家更加專注于某固定安防領域繼續深耕，專注於產品和技術，一部分安防廠家會向大安防集成平台轉變，專注於業務整合和資料分析處理。
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大資料與儲存技術
這裡所說的大資料儲存，可以認為是儲存廠商基於現有大資料應用的特點進行優化的解決方案。利用大資料分析可以為客戶提供客製化的服務，實現精準行銷。大資料正在改變企業業務模式，也讓人們的生活變得更加便利和豐富多彩。大資料儲存是一類單獨的產品嗎？把大資料軟體與儲存進行整合，就稱為大資料儲存，未免有些牽強。如果非要說出大資料儲存的特徵，那麼我認為它至少應該能讓大資料的"4V"發揮出應有的效果，滿足大資料對性能和擴展性的要求。
與其說大資料儲存是一類產品，不如說它是下一代的儲存架構。這種架構可以將傳統的DAS、SAN和NAS有效地整合起來，以滿足上層計算平台的要求。大資料儲存本身的性能與傳統企業級儲存並沒有顯著差異，它主要依賴於上層計算平台的分散式並行處理能力，但其擴展性一定要強。
在市場上，大資料應用還沒有真正普及，許多用戶談的還是BI。而從國際市場的實踐看，BI只是大資料的一部分，屬於大資料的起步階段，真正的大資料應用是近即時或即時的資料分析。計算、儲存、網路等都與大資料的價值有關。大資料儲存並不是一類單獨的產品，它也可以通過類似公有雲或私有雲的方式提供給使用者。應用和資料量的增加，對資料的存取提出了更高要求。因此，並行儲存能力的增強對大資料儲存來說非常重要。
大資料儲存有很多實現方式，不過它應具備以下特性：海量資料儲存能力、全域命名空間、支援標準介面、讀寫性能優異、易於管理維護、基於開放架構、多級資料冗餘、多級儲存備份等。儲存產品並不像網路產品那樣有嚴格的界線，因此很難將大資料儲存單獨劃分出來。其實，大資料儲存並不是只有分散式儲存這一種方式，傳統的儲存也可以成為大資料儲存解決方案的一部分。
目前，業內並沒有關於大資料儲存產品的通用定義，但是綜合考慮廠商的產品以及使用者的需求，可以簡單概括出大資料儲存的特徵：首先，大資料儲存必須能夠支援全類型資料，包括結構化、半結構化和非結構化資料，實現統一資料支援;其次，在保證可靠性的基礎之上，大資料儲存必須具備線性擴展能力，同時還要具有很強的批次處理和即時處理能力;最後，在系統達到一定規模後，大資料儲存平台的易用性和可管理性也是不可或缺的。
在大資料處理過程中，使用者發現性能的瓶頸並不在計算層面，而在於海量資料的上傳和下載。因此，極高的資料載入速率是大資料儲存必須具備的特性。大資料解決方案通常包含資料儲存、計算及分析，儲存是大資料基礎架構中的一部分。
大資料與智慧影像分析技術
在大資料時代，人們對智慧影像分析技術越來越看重。智慧影像分析依賴於影像演算法對影像內容進行分析，通過提取影像中關鍵資訊，進行標記或者相關處理，並形成相應事件和告警的監控方式，人們可以通過各種屬性描述進行快速檢索。如果把攝影機看作人的眼睛，而智慧影像監控系統可以理解為人的大腦。智慧影像技術借助處理器的強大計算功能，對影像畫面中的海量資料進行高速分析，獲取人們需要的資訊。
現在智慧影像分析技術已經逐漸被人們所接受，但是在智慧影像分析技術出現之前，海量影像的分析一直是困擾人們的一個難題，比如人們如果不小心將貴重物品遺留在計程車或公車上該怎麼辦？很多人認為有了監控攝影機，事情會好辦很多，可事實如此麼？對於相關辦案人員來說，查詢海量的影像監控資訊是件苦不堪言的差事，大有茫茫大海撈針之焦慮與糾結。
智慧影像分析技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的，其可以從海量資訊中迅速搜索到需要的資訊。對於重大刑事案件而言，可以協助警方儘快破案，節省了警察的辦案時間。
另外，利用智慧影像分析系統可以進行事前預警防範。比如人臉辨識比對系統，公安機關通過搭建人臉識別比對系統，建立人臉捕捉資料庫，將人臉資訊歸檔，並與個人身份建立關係，在實際運用過程中採用人臉搜索、黑名單佈防、陌生人辨識等多項智慧分析技術，大大提高影像監控的防範功效，可以讓犯罪分子無可遁形。
由於和智慧影像分析相關的高清產品並未得到真正的普及，社會上的高清監控佈局點也並不完善，目前還只是針對某些行業進行使用，還遠遠未達到全面普及。只有大批量的使用高清攝影機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰效果。此外，還需要公安和企業加強合作，加大監控點的部署密度。由於大量監控點的部署會帶來海量影像，需要重視智慧影像分析技術的應用，合理利用技術，人機配合，發揮技術的長處，從而有效輔助偵辦人員。
目前智慧影像分析技術已經逐漸的趨於成熟，這和安防企業的努力和貢獻是分不開的，他們是智慧影像分析的先行者，智慧影像分析技術的發展或許可以成為榜樣，帶動業內企業研發的腳步，真正為海量影像分析和檢索帶來革命性的變化。
關於大資料：
大資料(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有資料的方法[1]）大資料的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
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