因為大數據帶來了很多現實中的難題，為了解決這些難題需要新的技術變革，需要新一代的數據庫技術，業界稱之為大數據技術。IDC這樣定義大數據技術：大數據技術將被設計用于在成本可承受(economically)的條件下，通過非?？焖?velocity)的采集、發現和分析，從大量化(volumes)、多類別(variety)的數據中提取價值(value)，將是IT 領域新一代的技術與架構的變革。Hadoop技術正是在此背景下誕生，歷經數年的積累，Hadoop已成長為一個強大的生態系統，不但衍生出HDFS、HBase、Hive等多個子項目，成為IT領域廣泛采用的大數據模型框架。
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話”，美國著名管理學家、統計學家愛德華·戴明將數據提升到了和上帝平行的高度。視頻監控業務正是一個典型的數據依賴型業務，依靠數據說話。可以說，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。綜合來看，大數據與視頻監控業務的結合主要體現在“存”、“看”、“用”上。
“閃存”：如果類比水庫蓄水的方式，典型的網絡視頻監控數據存儲模型是一個由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據技術支撐下，網絡視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。
“易看”：在視頻監控業務中，錯看漏看、來不及看等是常見的困擾點。大數據監控圖像的回溯給許多安防監控管理人員帶來了生理與心理的雙重挑戰。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞“看到吐”、“看到暈”等無奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I、金融行業等，對于視頻監控圖像的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢已經來臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經不太現實。通過大數據技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，讓看變得簡單迫在眉睫。
“善用”：視頻監控業務中，看只是信息采集的方式之一，用才是業務應用的根本。視頻監控業務的效率問題已經成為阻礙產業發展的關鍵瓶頸。隨著視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。
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