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周界報(bào)警產(chǎn)品
室內(nèi)入侵和緊急報(bào)警
環(huán)境探測(cè)產(chǎn)品
報(bào)警管理終端和平臺(tái)
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發(fā)布時(shí)間：2018-06-23
來(lái)源：廣拓
傳統(tǒng)視頻監(jiān)控行業(yè)四大難點(diǎn)
行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，到2018年全球視頻監(jiān)控和存儲(chǔ)設(shè)備市場(chǎng)的銷售額將達(dá)到近兩千億，而到2017年，每天全球的視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達(dá)到859PB。面對(duì)如此龐大的市場(chǎng)，每一個(gè)視頻監(jiān)控行業(yè)的微小技術(shù)革新都會(huì)被無(wú)限放大，隨著數(shù)據(jù)量的劇增，和視頻監(jiān)控行業(yè)受到越來(lái)越多的重視，視頻安防難點(diǎn)逐漸暴露，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)受到質(zhì)疑。
我國(guó)智慧城市建設(shè)已經(jīng)成為城市發(fā)展的重要目標(biāo)之一，而視頻監(jiān)控行業(yè)作為城市安防的重點(diǎn)，不僅關(guān)系到城市的安全建設(shè)，同時(shí)也能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得商業(yè)價(jià)值，反過(guò)來(lái)促進(jìn)城市發(fā)展。那么傳統(tǒng)視頻監(jiān)控行業(yè)究竟面臨哪些難點(diǎn)，又該如何解決呢？
第一、提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。
正如前面所提到的，未來(lái)視頻監(jiān)控行業(yè)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量會(huì)不斷增加，視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)所能產(chǎn)生的價(jià)值不斷增加，數(shù)據(jù)的安全性越來(lái)越重要。由此，視頻監(jiān)控的IT系統(tǒng)穩(wěn)定性成為數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。
在傳統(tǒng)視頻監(jiān)控行業(yè)中，存在大量部署低成本磁盤及軟件RAID的現(xiàn)象，存儲(chǔ)RAID重構(gòu)是系統(tǒng)性能嚴(yán)重下降，容易產(chǎn)生因硬盤故障而導(dǎo)致的數(shù)字丟失現(xiàn)象。與此同時(shí)，基于流媒體服務(wù)器實(shí)現(xiàn)海量媒體轉(zhuǎn)發(fā)和集中存儲(chǔ)存在性能瓶頸，可靠性低；存儲(chǔ)數(shù)據(jù)缺少保護(hù)，存儲(chǔ)可靠性低；網(wǎng)絡(luò)安全方面，不具備主動(dòng)防御機(jī)制。
解決這一問(wèn)題要從兩方面著手。一方面，需要穩(wěn)定安全的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)硬件；另一方面，一旦系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，需要能夠迅速反應(yīng)的專業(yè)服務(wù)。
第三、擺脫數(shù)據(jù)孤島。
數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題似乎已經(jīng)是智慧城市實(shí)現(xiàn)路上繞不開(kāi)的難題，在視頻監(jiān)控行業(yè)，數(shù)據(jù)孤島、管理孤島問(wèn)題依然嚴(yán)峻。
視頻監(jiān)控通常是一個(gè)大系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能，在視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上，其他功能也更多被集成到統(tǒng)一的平臺(tái)中，如門禁、防盜檢測(cè)、危急通訊系統(tǒng)等。而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控存在管理孤島現(xiàn)象，攝像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)軟件系統(tǒng)、服務(wù)器和存儲(chǔ)無(wú)法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一擴(kuò)展和升級(jí)。有些系統(tǒng)存在模擬和數(shù)字兩套架構(gòu)，規(guī)模聯(lián)網(wǎng)面臨七國(guó)八制，異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜，工程實(shí)施復(fù)雜，很難實(shí)現(xiàn)有效管理。
此時(shí)，就需要建立一個(gè)為整套安防管理系統(tǒng)提供的統(tǒng)一的管理平臺(tái)，然后將其他系統(tǒng)模塊化，接入平臺(tái)之中。在戴爾的技術(shù)解決方案中，包含了企業(yè)系統(tǒng)管理、統(tǒng)一通訊、互聯(lián)安全等解決方案，能夠幫助用戶靈活的進(jìn)行系統(tǒng)管理，提高IT可用性，降低運(yùn)維成本。
第四、利用智能數(shù)據(jù)分析。
如果說(shuō)目前我們已經(jīng)迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，那么智能數(shù)據(jù)分析就是將數(shù)據(jù)產(chǎn)出價(jià)值的必要條件和基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控缺乏智能化的視頻分析技術(shù)和智能化的數(shù)據(jù)挖掘手段。在今年Gartner公布的高級(jí)分析平臺(tái)魔力象限報(bào)告中，戴爾擠居魔力象限領(lǐng)導(dǎo)行列，Dell從2014年收購(gòu)了StatSoft使得DELL進(jìn)入挑戰(zhàn)者象限，Statistica再?gòu)?015年的挑戰(zhàn)者到2016年成為領(lǐng)導(dǎo)者行列，可以輸歐戴爾的數(shù)據(jù)分析能力取得長(zhǎng)足進(jìn)展。
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