大数据与高清监控

数据中心综合监控解决方案

数据中心综合监控解决方案随着高速发展的信息化建设，以及云计算、云存储技术广泛应用，大型数据中心也如雨后春笋般出现，如今新一代的数据中心，不仅仅只是单一的动力和IT设备的集成，还包括绿色能源的整合应用、系统的智能控制、运维管理的自动化、数据的冗余热备等一系列新技术新产品的集成详细方案展示方案概述方案特点系统拓朴图对数据中心机房综合监控系统而言，保证数据中心安全稳定运行已经不是唯一目标了，还需要在节能、减排、智能化、自动化等方面，为用户创造实实在在的效益。纵横通大型数据中心的机房监控系统解决方案，主要包含以下几个部分内容：动力环境及安防报警监控动力监控：动力区的变压器、发电机、高压配电柜、低压配电柜、交（直）流配电柜、ATS、STS、UPS、蓄电池等动力设备监控，通过这些设备自带的通讯接口或外置传感器接口，可以监控动力设备的工作参数和工作状态。环境监控：主要监控数据中心机房的温度、湿度、水浸、粉尘、空调、新风等参数和工作状态。除此以外，需要在风口和通道安装风速、风量、气压传感器，将采集到的这些数据作为数据中心节能控制的依据。数据中心一般分为核心数据机房和普通数据机房，对核心机房内的机柜微环境也需要监控，监控内容包括温

湿度、机柜门禁、机柜内配电参数等。安防监控：包括对数据中心的门禁、消防、防盗、视频、巡更等系统的监控，为数据中心提供安全保障。 IT设备监控 IT设备监控：包括对数据中心网络设备、服务器、计算机等设备的监控，监控IT设备的工作状态。资产管理对数据中心的所有资产进行统计编码并做好电子标签，即可对数据中心的资产进行统一管理。资产管理包括资产信息统计、供应商管理、出入库管理、维修管理、配件管理、分类报表等功能。运维管理数据中心传统的运维管理方式是：发现问题→分析（定位）问题→维修派单→维护工程师上门处理→设备维修→故障排除。传统方法不仅过程繁琐，维护周期长，到真正出现问题时，还不一定能完全解决，在维修过程中如果遇到需要更换配件的话，其故障维护周期将更长。纵横通机房监控系统的云运维管理平台，自身建有运维知识库系统，其中的“故障预处理”功能，在设备未发生故障前，就可以判断出该设备出故障的机率，提前通知机房管理人员做好巡检预案。当机房设备出现故障时，系统能够依据知识库内容，做出建议性判断，并自动进行派修派单。运维管理功能包括：派单管理、问题与事故管理、值班管理、告警管理、员工服务质量管理、员工绩效管理、知识库等功能，从运维的服务、流程、质量、绩效上进行全方面的管理控制。能耗管理通过在各级配电柜安装电能计量仪表，分别统计数据中心的照明、空调、动力以及特殊用电等各个部分用电数据，对能耗数据进行编码，分析计算数据中心机房的能耗指标。能耗管理功能包括能耗数据监测、预警与预报、能耗数据报告和报表管理、能耗业务数据建模、能耗数据查询、统计和分析、节能数据分析、节能管理等。

大数据技术的交通视频监控分析

大数据技术的交通视频监控分析发表时间：2019-07-22T14:09:30.717Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：金志敏[导读] 摘要：交通视频监控将计算机技术、智能监控技术、远程控制技术以及大数据技术等应用在视频监控系统中，使得交通视频实现了智能监控的功能。身份证号码：36062219750529XXXX 摘要：交通视频监控将计算机技术、智能监控技术、远程控制技术以及大数据技术等应用在视频监控系统中，使得交通视频实现了智能监控的功能。智能交通监控系统就是在此基础上发展并应用的。大数据技术在交通视频监控中的应用促使交通管理的综合指挥和综合调配功能更加强大，交警人员在交通指挥中心即可灵活的切换各条交通线管理界面，了解实时的交通信息，为综合调配和控制管理交通提供了基础。本文就来分析大数据在交通施工监控中的应用。关键词：大数据技术；交通管理；视频监控；控制中心引言：随着汽车制造技术的发展，汽车在当代社会的发展展现出汹涌澎湃的一面。与日俱增的各类汽车为不同地区的交通管理带来的更大的难题，频发的交通事故和日益严重的交通事故阻碍着城市经济的发展。大数据在交通管理系统中的应用为高难度的交通管理提供了良好的技术，加上智能监控系统的应用，智能交通监控系统在现代交通监控与管理中发挥了重要的作用。一、大数据与智能交通监控系统智能交通监控系统具有对交通信息实施监控的功能，在监控范围上尽可能保证了交通信息监控的完整性。该系统为交通参与者、交通管理者、交通工具、道路管理设施之间的细信息交换提供方便，极大的提高了交通监控与管理的效率。大数据在智能交通监控系统中的应用为智能交通监控的信息获取、信息处理、信息传递提供了先进的技术，使得海量的交通监控视频能够得到迅速而又高效的处理，丰富了智能交通监控软件的管理的功能，极大的提升了智能交通监控软件的管理效率。如下图1所述，智能场外监控设备自动抓拍道路信息，场外监控的所有数据汇总到光端机，再由光端机传输给视频分配器，最终传输到客户终端及交通控制中心。客户终端与交通控制中心，这整个过程都属于智能交通监控系统。大数据处理技术主要应用与指挥中心的系统软件。指挥中心的系统软件应用大数据技术获取各客户终端的数据，并将海量的数据进行分析处理，从而提高交通视频的管理能力。在这个过程中，大数据处理技术能够实现对交通监控视频的获取、存储、管理和分析，所有功能集合与一体，使得海量的监控信息得到高效的处理与应用。图1 基于大数据的智能交通监控系统二、大数据技术在交通视频监控中的作用（一）储存、处理海量监控视频的作用交通视频在现代交通管理中的应用范围非常广，几乎城市的各个路口都应用了交通视频监控路况信息，高速公路中也采用了交通视频监控交通状况，因此同一时间产生的交通监控视频的数量非常庞大。大数据技术具有获取、存储、管理、分析、处理海量信息的作用，因此在交通监控视频的存储与处理中发挥了重要的作用。（二）信息综合处理的作用随着智能交通监控系统的应用，海量的交通信息为交通管理提供了条件，而大数据技术具有综合分析、处理信息的功能，在交通信息综合管理方面发挥着重要的作用。（三）降低交通管理成本的作用由于交通管理的覆盖面较广，传统的交通管理需要的人员较多，增加了交通管理的成本。基于大数据的交通视频监控具有自动化、智能化获取信息、存储信息和处理信息的功能，不仅提高了交通信息管理的效率，还优化了管理方式，减少了管理人员，极大的降低了交通管理的成本。（四）管理方式更加灵活的作用基于大数据技术的交通视频监控可以通系统软件实现对交通信息的管理与控制，系统软件界面（如图2所示）具有丰富的功能菜单，能够满足更多的交通管理需要。交通管理人员通过切换软件平台阶段菜单就能实现功能的转化，使得管理方式更加的灵活。图2 系统软件界面图三、大数据技术在交通视频监控中的应用（一）监控视频数据库的建设智能交通监控系统能够实现综合处理的关键在于综合信息的处理与应用，而实现这一功能的前提是建立海量的数据库。为海量的交通监控视频建立数据库，将所有的监控视频统一存储，有助于交通信息的综合分析和处理。监控视频数据库能够为智能交通系统提供基础信息，这有助于控制中心各具实时监控的路况统一管理交通情况。

智慧城市中视频监控大数据应用研究与探索

智慧城市中视频监控大数据应用研究与探索发表时间：2018-10-01T14:03:30.950Z 来源：《基层建设》2018年第23期作者：林长榜 [导读] 摘要：在大数据状态下，智慧城市的发展倾向于城市管理的规范性和信息畅通性，安防视频摘要系统的作用有机的结合使得智慧城市发展越来越符合人们的需求。浙江九洲网络工程有限公司浙江省温州市 325000 摘要：在大数据状态下，智慧城市的发展倾向于城市管理的规范性和信息畅通性，安防视频摘要系统的作用有机的结合使得智慧城市发展越来越符合人们的需求。伴随智慧城市及大数据建设的狂飙突进势头，智慧城市中视频大数据建设将渐入佳境。关键词：智慧城市；视频监控；大数据；应用一、大数据及视频监控数据概述 1、大数据如今，我们国家的专家学者针对大数据并未形成相对统一的认知理论，绝大部分人将其定义为传统数据处理技术不能够处理的一种复杂的数据系统。它能够很好的完成信息收集以及存储等活动，同时还可以以极快的速率分析数据，能够在复杂的系统中以极快的速度获知我们所需的内容，其实用性非常高。 2、视频监控数据分析最近几年，科技高速发展，与此同时我国的视频监控体系也开始朝着新的方向发展，比如其更加的智能，画面更为清晰，而且此时系统的安装数量持续增加，这就在无形之中使得数据信息总量不断变大。站在相应的理论层面上来看，上述数据的存在对于管理工作以及安保等工作的开展有着非常关键的存在意义。不过，在具体的开展工作的时候，对于如此庞大的数据，假如只是单纯的依据人力来分析，是无法满足我们的需要的。所以，当前的现实情况是绝大多数的监控系统中的数据内容都无法被合理的运用，导致效率非常低。所以，作为相关工作人员，此时要做的就是把大数据合理的应用到视频监控体系中。具体来讲，大数据在运用的过程中有如下的一些特征。第一，数据总量非常大，而且增长速度很快。由于当前的监控技术得到显著发展，监控点也不断增加，这就在无形之中导致数据量以极快的速度增加，特别是电脑技术的運用，使得监控点的总数暴增，此时信息总量是非常庞大的。第二，数据类型非常多。通过分析我们发现，当前的监控系统中的数据编码的格式类型非常多。而且，由于网络技术的发展，使得监控系统呈现出明显的数据多样性特征。第三，数据处理效率非常高。众所周知，监控系统的数据是一直在变化的，而且由于时间在变化，导致数据的总量也在不断增加。因此，我们过去使用的运算措施已经不能够适应目前的发展形势了，其处理信息的速度相对要慢很多。借助大数据系统，我们能够确保信息处理速率得到显著的提升，符合实效性特征。第四，数据价值密度低，效率要求高。如今，我们国家的视频监控系统多是以实时模式为主，数据总量庞大，不过有用信息相对较少。二、智慧城市中视频监控大数据的应用 1、视频监控大数据助力安防进入智能时代拥有安全良好的治安环境是广大民众最基本的要求，但随着城市——特别是一、二线城市流动人口的不断增加，这些群体的不稳定性和复杂性给城市的安防带来了新的问题和提出了新的挑战。现如今的视频监控大数据分析技术的突破与提升，使得其在智慧城市中的应用大放光彩。视频监控一般在人流密集地、路口、卡口等重点安防区域安装高清摄像头，对人、车辆、各类物体的状态和行为进行实时的监控，并同时将伴随产生的视频数据进行存储。再对这些海量的视频信息进行分类分析和处理，建立视频大数据一体化应用平台和协同调度体系。然后将这个一体化应用平台和协同调度体系与公安系统原始数据库（如人脸图像数据库、车辆基本信息和特征库、其他物体行为特征库等等）建立相应的搜索引擎，深度挖掘所需信息，充分发挥视频监控大数据的作用，实现视频监控信息的网络化、情报化和智慧化，大幅度提高公安部门办案的效率，进一步保障国家的安全与稳定和广大人民群众的生命财产安全。目前，较为火热和被认可的安防管理模式，是以人脸识别为代表的人工智能技术与视频监控相结合，形成一种全新的“智慧监控”新体系，彻底实现了传统安访向智慧安防的转变。其中较为有名的是北京旷视科技有限公司提供的一款产品face++（Security），将监控摄像拍到的视频数据经过此产品的结构化云服务系统后，能够有效地检测、判断监控视频中物体的各种行为特征，如果是人的话，可以判别出其性别、年龄、衣着，所携物品、行走方向和速度等；如果是物的话，可以判别出其颜色、大小和物体相应行为等，再与目标嫌疑对象信息进行比对，也能从浩如烟海的视频信息中找出蛛丝马迹，为公安部门提供重要线索，让犯罪分子无处遁形。 2、视频监控大数据助力交通大整治随着越来越多的人口涌向城市，原来的道路很难得到有效地扩大，交通拥堵俨然成为现代化城市发展不可逃避的现实，让人头痛的现象，如何更好更快地疏通减堵，考验着一个城市建设者和管理者的智慧。视频监控大数据的应用在当前乃至未来的智慧交通中将起关键性作用。交通视频监控大数据主要来源于各交通要道卡口实时采集的视频或图片信息，然后对这些庞大的数据进行存储、分析、筛选和处理，按照需求得到各类有价值的信息，以快速、准确地预测相应路段的交通状况，为交通管理部门提供各种决策支持，如交通控制、交通疏导、紧急事件预处理等。值得一提的是，交通卡口视频大数据联合各类车辆的描述信息、重点监控区域和公安系统资源等多维数据，建立数据分析系统，从海量的复杂无序的数据中，筛选出违法违规的车辆和人员信息，极大程度地利于相关刑事案件的侦察和预警，提高办案的效率。最近几年，国内一些主流的视频监控解决方案提供商，如杭州海康威视，浙江大华等，陆续推出网络化、智能化的视频监控产品，帮助许多大城市，像北京、上海、广州、深圳等初步建立起完善的交通网络管理系统，可以实现全网的车辆和道路的监控、调度和管理，大大促进了交通整治的智能化和效率化。 3、视频监控大数据助力智慧出行随着人们生活水平的日益提高，精神需求层面的提升，企业与企业之间经济交往的密切，居民的出行（旅游、出差）需求越来越旺盛。可是，目前城市交通设施的供给与居民出行需求之间的矛盾不断加深，特别节假日，堵、堵、堵??成了出行居民的亲身体验与感受。可见，如何科学合理地运用现代化信息手段，打造顺畅的交通以方便居民的出行，已成为城市可持续发展的不容忽视的问题。

数据中心机房动力设备与环境集中监控系统解决方案

数据中心机房动力设备及环境集中监控系统解决方案

第一章项目概述一、工程概述本次数据中心机房改造项目主要建设内容有：机房装修、机房供配电系统（包括机房内的主设备用电、辅助设备用电）、机房UPS电源及蓄电池系统、机房综合布线及机柜系统、机房监控系统（视频监控、场地环境监控系统和机房消防报警及灭火系统等几部分）。二、设计依据本设计依据： 1、以下规范和标准。 GB /T2887-2000《计算站场地技术要求》 GB 9361-88《计算站场地安全要求》 GB 50174-93《电子计算机机房设计规范》 GB6650-86《计算机机房活动地板技术条件》 ST/T30003-93《电子计算机机房工程施工及验收规范》 GB 1838-93《室内装饰工程质量规定》 ITU.TS.K20：1990《电信交换设备耐过电压和过电流能力》 ITU.TS.K21：1998《用户终端耐过电压和过电流能力》 GB 50150-91《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》 GB 50236-98《现场设备、工业管道焊接工程施工及验收规范》 JGJ 73-91《建筑装饰工程施工及验收规范》 GB 50243-97《通风与空调工程施工及验收规范》

GB 50054-95《低压配电设计规范》三、设计原则根据数据中心的现状，此次所做的设计必须满足当前单位的各项业务应用需求，尤其是作为行业专业应用，同时又面向未来快速增长的发展需求，因此应是高质量的、灵活的、开放的。设计时考虑避免下列外界因素：电磁场、易燃物、易燃性气体、磁场、爆炸物品、电力杂波、潮气、灰尘等影响。 ?实用性和先进性采用先进成熟的技术和设备，尽可能采用先进的技术、设备和材料，以适应高速的数据与需要，使整个系统在一段时期内保证技术的先进性，并具有良好的发展潜力，以适应未来业务的发展和技术升级的需要。 ?安全可靠性为保证各项业务应用，网络必须具有高可靠性，决不能出现单点故障。要对机房布局、结构设计、设备选型、日常维护等各个方面进行高可靠性的设计和建设。在关键设备采用硬件备份、冗余等可靠性技术的基础上，采用相关的软件技术提供较强的管理机制控制手段和事故监控与安全保密等技术措施提高电脑机房的安全可靠性。 ?灵活性与可扩展性数据中心机房必须具有良好的灵活性与可扩展性，能够根据机房业务不断深入发展的需要，扩大设备容量和提高用户数量和质量的功能。应具备支持多种网络传输，多种物理接口的能力，提供技术升级设备更新的灵活性。 ?标准化数据中心机房系统整体设计，要基于国际标准和国家颁布的有关标准，包括各种建筑、机房设计标准，电力电气保障标准以及计算机局域网、广域网标准，坚持统一

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来，云技术的突飞猛进，计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增，其环境设备也日益增多，机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)，由于各类设备各自独立，如果没有统一的监控系统进行管理，主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控，由于值班人员知识面和安全管理的问题，值班人员不可能详细地检查每套系统，所以存在较大的安全生产隐患。因此，为满足工作需要，提高机房维护和管理的安全性，北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分，机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台，形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。系统特点三维虚拟可视化平台在现有资源管理系统数据库的基础上，以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式

数据中心的供配电及其智能监控系统

数据中心的供配电及其智能监控系统中国IDC圈8月23日报道：由于本数据中心承担着多个省市的数据处理任务，因此对供电系统的可靠性要求极高。用电设备种类多。且大部分为一级负荷中的特另Ⅱ重要负荷，为确保供电的连续性，经过多方协商、比较和优化，最终确定了供电系统实施方案。 1供配电系统设计 1.1用电负荷的统计 a.动力负荷：空调制冷机组、精密空调机组、新风机组、给／排水泵、电梯、正压送风机、排烟风机等用电设备，按额定容量进行统计； b.照明负荷，按照度要求及单位容量法进行统计； C.对大型计算机及网络设备等负荷按单台安装容量进行统计； d.最终按需用系数法进行负荷计算。 1.2用电负荷等级的划分 a.一级负荷：大型数据处理用计算机及网络设备、消防用电设备（消火栓泵、喷洒泵、正压送风机、排烟风机、消防电梯、消防控制中心内的火灾报警控制器及联动控制设备等）、应急照明、保安监控系统、电话机房及计算机主机房精密空调设备等。根据《供配电系统设计规范》（GB50052-95）中第2.0.1条要求，大型数据处理用计算机及网络设备应为一级负荷中特别重要负荷。 b.二级负荷：一般照明、客梯、生活水泵等。 C.三级负荷：送风机、排风机等一般动力负荷。 1.3供电电源 1.3.1 10kV高压电源

本工程高压采用两路10kV电源供电。两路10kV电源分别引自两个不同的上级变电站。两路电源同时供电、互为备用，当其中一路电源发生故障时，另一路电源能担负全部负荷的供电。1.3.2220／380V低压电源 1.3. 2.1正常电源两台变压器低压侧母线之问设置母联断路器，采用单母线分段分列方式运行；应急母线段通过应急联络转换开关ARISE与主母线联络，当两段变压器母线均失电（即两路市电均发生故障）时，应急联络转换开关自动转换，启动应急电源柴油发电机组。 1.3. 2.2应急电源 a_柴油发电机组的设置：根据《供配电系统设计规范》（GB50052—95）中第2.0_3条要求，为确保一级负荷中特别重要负荷供电的连续性，除两路市电外，应提供独立于正常电源以外的应急电源（即第三路电源）。因此本工程设有3台能够独立于正常电源以外的柴油发电机组，三台发电机组两用一备，经过双电源转换开关ArI'SE装置的投切转换，为大型数据处理用计算机及网络设备供电。 b.不间断电源装置UPS的设置：根据《供配电系统设计规范》中第2.0.4条要求，允许中断供电时间为毫秒级的供电，可选用蓄电池静止型不间断供电装置。因大型计算机主机及网络设备的允许断电时间为毫秒级，所以为确保其供电的连续性，本数据中心选用了在线“1+1”型并机冗余式UPS供电装置？。 1.4 10kV高压供电系统 1.4.1系统设计要求两路10kV电源分别引自两个不同的上级变电站，10kV电源采用单母线分段方式运行，设母联断路器，平时两段母线同时分列运行，互为备用；当一路电源故障时，母联断路器手动投入，由另一路电源负担全部负荷。进线隔离车与主进断路器联锁，主进断路器与母联断路器联锁，但不可以在台主进断路器同时运行的情况下和高压侧发生短路故障（故障未排除）时，合上母联断路器。只有当主进断路器中任一台断开后才允许手动台上母联断路器。 1.4.2电器设备选型要求高压断路器采用真空断路器，分断能力为25kA.在10kV开关柜内装设氧化锌避雷器，作为真空断路器操作过电压保护。真空断路器选用弹簧储能操作机构，采用110V铅酸免维护电池柜作直流操作、继电保护及信号的电源。

用大数据技术挖掘视频监控数据的价值

用大数据技术挖掘视频监控数据的价值随着数据量的增加，哪怕对TB级别的视频数据进行对视频内容的数据分析和检索，传统技术模式下可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的要求。用户希望能够对海量数据进行有效管理和使用，快速辨别有效数据，提高数据利用价值。得益于IT信息技术的快速进步，人类可以随时随地记录下产生的各类数据，同时数据存储的成本也正以前所未有的速度下降，大数据时代正悄然来临。在视频监控领域，高清化，大联网数据汇聚推动视频大数据形成，业务实战化推动大数据分析需求。一、视频监控业务的大数据特征在视频监控领域，大数据的特点，可用Volume、Variety、Velocity、Value这4个V来概括(如图1)。大数据的特点包括以下几点：第一，数据体量巨大(Volume)。高清化带来单个监控点数据量即以指数级增长，例如单个1080PIPC30天就会产生2T 数据;IP化大联网后，各平台实现互联，平安城市网内摄像头数量达数万数十万级别，其数据量之巨大可想而知。第二，数据类型繁多(Variety)。视频监控领域的视频编码格式包括：H.264、MPEG-4、MJPEG等多样化的编码方式。而同时随着各类物联网技术的融入到视频监控业务，汇聚了包括各种传感器、IT、CT系统产生的多样的数据。业务系统需要把结构化与非结构化数据相互关联，统一存储。第三，处理速度快(Velocity)。视频数据随时间快速增长，并以持续顺序到达。在视频监控领域，视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析是平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加，哪怕对TB级别的数据进行视频内容的数据分析和检索，采用串行计算模式都可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的需求。第四，价值密度低(Value)，效率要求高。在视频监控业务中，价值密度的高低与数据总量的大小成反比。一小时的视频监控内容，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题。二、视频监控业务的大数据应用需求随着数据量的增加，哪怕对TB级别的视频数据进行对视频内容的数据分析和检索，传统技术模式下可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的要求。用户希望能够对海量数据进行有效管理和使用，快速辨别有效数据，提高数据利用价值。分析大数据产生小数据。摄像头7×24小时工作，如实记录镜头覆盖范围内发生的一切，仅仅记录信息是不够的，因为对于客户来讲可能大部分信息是无效，有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，按照数学统计理论，信息是呈现出幂律分布的，或称之为信息密度，往往密度越高的信息对客户价值越大。实时涌入的海量数据容易产生大量的休眠数据，浪费大量存储资源。对海量数据进行智能分析，提取出价值数据片段。建立摘要信息，减少用户需要面对处理的数据量，形成元数据信息库。提纯小数据产生价值数据，例如在公安系统中希望能集中分析过去和现在的犯罪数据和视频图片，整合所有信息，能提供对犯罪趋势更全面的看法。这就需要针对海量历史数据实现快速检索，并对貌似非关联的数据进行关联，并在可视化平台

大型数据中心动力和环境的监控

1 动环监控对象 2 动环监控一般系统构成 01动环监控动环监控是对动力系统与环境参数进行监控，可以实现动力配电、场地安全、场地环境的监控需求，其中： 1、动力配电包括高低压配电、开关电源、UPS、ATS、蓄电池、发电机、照明等； 2、场地安全包括温湿度、漏水、空调、新风机、空气质量等； 3、场地环境包括门禁、闭路监控、防盗报警、消防、防雷器等。图示：动环监控系统一般组成总体结构动力设备及环境集中监控系统由监控中心SC、监控站SS、监控单元SU组成，用于通信局站动力设备及环境的集中监控、集中管理、集中维护，系统可分为二级或三级结构。监控中心SC 监控中心SC是整个本地网动力环境监控系统的监控和管理中心，主要完成全网的监控信息的统计处理及分析。监控中心SC一般由数据服务器、监控台、打印机及网络接入设备组成。 (1)服务器服务器作为监控中心的组网核心，其内部安装监控系统软件的数据台以及SQL Server数据库软件。其主要功能是对数据的处理、保存和转发。另外服务器中还安装监控系统软件的SC前端模块，完成对各监控站（SS）的信息汇总和管理功能 (2)监控台监控台是用户监测和调控局站设备的工作平台，它实时监测设备运行状态，及时处理设备告警，用户只需简单的操作便可实现查看局站设备的实时运行数据、调控局站设备参数的功能。 (3) 网络接入设备

02 03 将来自不同传输信道的数据通过接口协议转换等方式接入监控中心的局域网。在接管监控站（SS）的控制权后，对于告警信息的处理与监控站（SS）相同实时监视各监控站（SS）的工作状态可对监控单元（SU）下达监测和控制命令统计生成各种统计报表及曲线图，包括自定义报表的定制权限管理，可分片区、分业务管理在监控台提供动态配置功能告警立即打印、定时打印、屏幕拷贝打印 SC对全网进行时钟校准监控站SS 监控站SS的设备配置组成类似于SC，但是监控站SS相对于监控中心SC的重点功能是设备监控和维护。一般情况下，除了与监控中心SC的配置相同之外，监控站SS配置有一个或多个巡检台。 (1) 服务器服务器作为监控中心的组网核心，其内部安装监控系统软件的数据台以及SQL Server数据库软件。其主要功能是对数据的处理、保存和转发。 (2) 巡检台巡检台实时对SU级局站设备进行自动巡检，接收并转发数据台的各种测控指令，把局站监控信息传递给数据台和数据库作保存和处理。 (3) 监控台监控台是用户监测和调控局站设备的工作平台，它实时监测设备运行状态，及时处理设备告警，用户只需简单的操作便可实现查看局站设备的实时运行数据、调控局站设备参数的功能。 (4) 网络接入设备将来自不同传输信道的数据通过接口协议转换等方式接入监控中心的局域网。以图形或列表方式实时显示本SS所辖范围内各监控对象的分布状况、工作状态和运行参数具有局站分片区、分设备监控功能全网时钟校时功能自诊断功能，对监控系统本身的故障能发出告警具有故障派修、回单及测试的闭环管理能力具备与图像监控系统告警联动功能实时接收个通信局站动力设备和机房环境的告警信息，具有分级告警、声光提示、画面自动切换、告警提示、短消息、告警确认、告警查询、告警统计等功能监控单元SU 图示：小型电量监控系统构成 1、准型SU（中、小模式）在规模适中或规模较小的局站，智能设备较少时适用。如电信小支局、模块局和基站等。利用监控服务器（或多串口网桥）等组网设备，搭建SU内智能/非智能设备及传输信道的汇接平台，实现对动力、环境设备的组网，冗余串口设计，方便监控扩容，并实现对动力环境设备的闭环控制、与监控维护中心数据通讯，数据存储等功能。其中监控服务器同时具有协议转换和汇聚组网两项功能；环境监控器则用来完成对环境量的采集。

数据中心监控系统技术方案书

方案技术背景 1.1背景概述项目建设目标是结合数据中心现有的IT服务管理系统，直观地展现业务系统与基础设施之间的关系、有效地预警和监控、保证公司信息服务的可用性与持续性，将监控工作的“被动发现”转变为“主动预警”。 1.2典型需求描述 1.统一的性能监测采集 1)提供统一的监测管理平台，集中监控主机系如AIX/LINUX/WINDOWS 等、中间件WEBLOGIC/WEBSPHERE/IIS/APACHE等、数据库 ORACLE/SQLSERVER/DB2等、邮件系统Exchange等、业务进程状态等各个业务层次和环节；所有的监测器由统一平台调度； 2)对中间件的监控应能监控到中间件内部，包括线程等。 3)提供对各种网络设备（交换机、路由器、防火墙等）、小型机（IBM、HP等）、存储（IBM、HP、EMC、HITACHI磁盘阵列；EMC、NETAPP等NAS存储）、光纤交换机等的全方位监控。 4)系统管理平台应支持对业务系统自身关键性能点的自定义监测； 5)提供界面配置的简易方式，支持V Bscript、SHELL、java等方式扩展自定义的个性化监测器； 6)支持SNMP、Agent 、SSH等多种采集方式，避免采用 Telnet、RPC 等不安全的采集方式； 7)应能支持Agent方式并支持主流的Unix、Linux、Windows服务器平台；

8)Agent方式应采用单一模式，当主机服务器上的被监测应用项目发生变更或增加时，无需更换或添加额外Agent程序； 9)支持“自动发现”和手动输入两种方式配置被监测对象的配置参数； 10)支持分级部署，支持二级管理方式，并能提供全国分布式部署案例； 11)能支持3000台或更多IT设备的监测能力。 2.管理视图展现 1)提供集中登陆页面和整体状态视图，并支持以flash或其它动态图形方式显示； 2)支持业务管理视图。应能够建立业务管理目标到被监测设备和系统的纵向逻辑关联，建立从业务到监测数据的层次关联视图，为管理者展现多角度多层次的管理渠道； 3)业务视图支持动态展示业务下级层数和显示图形大小等控制； 4)可结合“用户和角色管理”模块，实现不同用户从管理不同角度和不同层次的视图； 5)管理视图可以动态配置修改，业务关联发生变化时，能够通过界面操作快速适应； 6)支持树形视图结构的逐层钻取； 7)支持三层拓扑和二层拓扑视图功能，支持全屏显示，支持多个子拓扑的动态刷新显示，设备间连线可以显示连线的状态，还可以根据流量变换连线的宽度，支持显示IP/设备名的切换，用户可以灵活设置拓扑的刷新时间； 3.界面模式和安全 1)全面支持B/S 结构，无需安装额外客户端；

大数据在视频监控存储的应用与挑战

大数据在视频监控存储的应用与挑战作为云时代海量数据的来源之一，安防视频监控行业随着智慧城市和智能交通的快速发展、移动互联设备的快速激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。面向云时代，业界同仁一拥而上、热血沸腾，无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后，雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案，投入大量资源，推出云存储、云计算等系统产品。面对大数据，视频监控行业面临哪些难题？我们如何应用云计算、大数据相关技术来获取数据背后隐含的信息？未来的挑战和前景如何？我将从以上几方面发表个人观点，意在抛砖引玉、引发业界同仁在产业发展的进一步思考和讨论。一、视频监控存储及智能分析系统中的难题根据IDC预测，全球在2010年已正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据的时代。大数据包括社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器信息，其中视频是构成数据体量最大的组成部分。据IMS Research统计，2011年全球摄像头的出货量达到2646万台，预计到2015年摄像头出货量达5454万台。一天产生的视频监控数据超过1500PB，而累计历史数据将更为庞大，在视频监控大联网、高清化推动下，视频监控业务将面临海量非结构化数据存储、数据共享、数据安全及数据利用四大难题。（一）海量非结构化数据存储安防行业的大数据目前主要来源于智慧城市和智能交通等大型安防项目。例如，2011年全球两天的数据就高达1.8ZB，相当于文明起始到21世纪初全部的数据总和；2013年中国某一线城市一个季度产生的数据总量也在200PB。当前，智慧城市建设已成为地方政府推进城镇化发展的重要途径，而随着智慧城市的发展，对高清摄像机和智能化监控设备的需求会持续增长，智能交通行业将成为十二五政府投资的重点领域，这将使未来几年视频监控行业仍保持高景气度。此外随着智能家居、民用安防的普及，更多的用户会通过移动设备监看视频，于此同时会有更多的移动互联数据产生。2012年全国就拥有3.88亿移动互联网用户，预计2015年互联设备将达到150亿，2020年互联设备将达到2000亿。数据10倍速的增长，在带来巨大机遇的同时，也带来了很大的挑战。按照IT产业的法则：在满足客户需求的前提之下，往往技术成本越低，其生命力往往越强。由于数据量的急速扩大，以及随之而来的大规模计算的需求越来越多，一味采用高配硬件，使得硬件投资成为客户不可承受之重。如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低硬件成本投资将成为海量非结构化数据存储的一个难题。

大型数据中心机房动力环境及电源集中监控系统

大型数据中心机房动力环境及电源集中监控系统双击自动滚屏发布者：admin 发布时间：2010-3-23 9:57:49 阅读：262次【字体：大中小】随着社会信息化程度的不断提高，数据（信息）计算机中心机房的数量与俱增，其环境、动力设备也日益增多，机房动力环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)必须时时刻刻为计算机系统提供正常的运行环境。因此，对机房动力设备及环境实施监控就显得尤为重要。机房动力环境监控系统主要是对机房设备(如供配电系统、UPS电源、防雷器、空调、消防系统、保安门禁系统等)的运行状态、温度、湿度、洁净度、供电的电压、电流、频率、配电系统的开关状态、测漏系统等进行实时监控并记录历史数据，实现对机房遥测、遥信、遥控、遥调的管理功能，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。以深圳市宽带网络灾备中心机房动力环境监控项目为例，监控系统设计为二级网络结构：监控中心及各楼层机房监控单元。监控中心放置计算机及网络设备管理系统、监控显示屏等；各楼层机房被监控设备包括网络机柜、服务器机柜、空调/新风机、精密空调、UPS、蓄电池组等设备。每个机房根据实际需要配置智能数据采集仪A2-EPS2164，既作为本机房温度、湿度、水浸、烟雾等环境量接入设备，同时也将UPS、配电柜、门禁、消防系统等智能设备接入，监控中心主机通过TCP/IP实现远程统一管理。集中监控系统包括以下8个监控部分：温湿度监控子系统、漏水监控子系统、消防监控子系统、供配电监控子系统、UPS 监控子系统、精密空调监控子系统、门禁系统、图像监控系统。系统架构图：

监控清单：

视频监控大数据的关键技术和应用.pdf

视频监控大数据的关键技术和应用随着全国各地平安城市、行业安防等项目的大规模建设，视频监控在安防领域中发挥着越来越重要的作用，成为技术防范的最有力手段。而在新的技术条件和应用需求的推动下，视频监控将迎来系统融合和大数据的新时代，其产生的数据将会迅速地增长，如何从这些数据中获得有效的信息和服务，是我们必须要面对的重要问题。笔者认为，大数据处理技术的应用，将成为下一代视频监控的发展关键。视频监控的大数据趋势视频监控从最早的模拟闭路监控系统开始，经历过模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段，如今进入了大数据的时代，并面临着一系列的挑战。视频监控产生的数据正迅速增长视频监控数据的增长有三个主要的因素。首先，视频监控不再是一个独立割裂的系统，系统的融合将催生更丰富的数据。GB/T28181-2011标准的发布和实施，在很大程度上改善了各大平台厂家各自为战、互不兼容的乱象，在“大联网”的背景下，所有的视频监控数据将能实现深度共享和统一处理。此外，安防监控的发展趋势是融合化，视频监控平台与其它多种系统之间如警综、消防、卡口、门禁等，将实现资源和数据的无缝整合，统一协作，形成社会化的大系统。其次，高清视频的编解码能力不断提高，导致数据生成的厚度和精度不断提升，高分辨率和高帧率已成为视频监控主流需求。再次，数据生成点的规模在不断扩大，视频监控的覆盖范围和监控点、卡口的数量都以30%以上的增长率在快速增加。我国安装的监控摄像头目前已超过3000万个，每年产生数万PB的数据量。视频监控数据的管理存在瓶颈数据的爆炸式增长，意味着需要投入更多的资源以及付出更多的努力，才能在这些体量庞大的数据中寻找到有价值的信息。目前对视频监控数据的管理能力较弱，其发展没能跟上数据增长的速度，体现在以下几个方面: 1.数据的存储和管理

大数据与视频监控结合：闪存易看善用

大数据与视频监控结合：闪存易看善用英特尔公司在2012年7月正式宣布，将支持海康威视开发和推广基于至强平台和英特尔ApacheHadoop发行版软件的大数据处理方案。同年10月，IBM 发布了专为大数据处理打造的专家集成系统PureData，并和南京有关部门达成建设;;智慧南京;;的战略合作。一直以来，由于安防行业的自身业务特点以及国内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着科技巨头的入驻，这一市场格局正在发生巨变。什么是;;大数据;; 大数据（bigdata）又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。这里的;;大;;有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是它界定了企业中IT基础设施的规模，业内对大数据应用寄予了无限的期望，商业信息积累的越多价值也越大。因此大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的;;加工能力;;，通过;;加工;;实现数据的;;增值;;。对于安防行业来讲，在平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控，或是政府机构、大企业工作场所等的与网络连接的设备系统将最有可能成为最大的数据资源。随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量自然也不断地迅速增加。

大数据为安防行业带来崭新未来 Gartner的报告预计，2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额将增至340亿美元，同比增长8倍；IDC曾在2013年年初做出预测，大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元，实现高达40%的年增长率，并将是整个IT与通信产业增长率的7倍。数据越发庞大，积累的商业信息越多，价值也就越大。以海量、多样、快速为显着特征的大数据，不像传统数据库的数据那么易于管理和分析，在为整个IT及通信行业带来机会的同时，也提出了更高的要求。驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据；另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。大数据技术与视频监控业务融合 ;;除了上帝，任何人都必须用数据来说话;;，美国着名管理学家、统计学家爱德华.戴明将数据提升到了和上帝平行的高度。视频监控业务正是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。综合来看，大数据与数据监控业务的结合主要体现在;;存;;、;;看;;、;;

基于大数据技术的视频监控应用研究与探索

基于大数据技术的视频监控应用研究与探索在当前的社会生产中，大数据的使用已经十分广泛，数据来源众多，主要的数据来源包括政府管理收集的数据、企业单位当中产生的数据、居民消费、生活等方面产生的数据等，而视频监控正是数据可以得到收集的一个重要方式。因此，下文对基于大数据技术的视频监控应用进行了相应的讨论。 2 大数据技术概述 2.1 大数据技术的概念我们常说的大数据技术依托近年来的高速发展，现已展现出其巨大潜能，但针对其具体概念，在公认其海量"数据"形态的基础上，仍存在较多不同的观点。第一种观点，即强调大数据的"大"的特征，以及依托大数据所产生的技术能力和相应的资产，大数据或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。第二则是指那些大小已经超过了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。第二种观点，以"大数据之父"舍恩伯格为代表的"规律" 的探寻及整体数据观，对大数据的挖掘及分析不再借助随机抽样技术，而是着眼于对整体数据的深入研判。第三种观念，对大数据进行整体的界定，并对与其相关的技术等衍生物予以概括。对于大数据的概念，所谓仁者见仁，且不论各位学者所持概念有何相左之处，单是在纷繁复杂中立足各自的角度对大数据予以系统且完整的予以表述，已是对大数据基础理论的总结与发展。基于上述三种观点，可以总结出对大数据的概念的界定，即大数据应是立足存在于各类媒介中的海量数据，通过全体性、混杂性、相关性的指导，以数据挖掘、数据碰撞、数据分析等技术对海量数据分析研判，得到的依特定算法且具有一定针对性分析的数据结果。 2.2 大数据的特征通常来说，学界认为大数据有以下几种特征。（1）大数据的"大容量"。该特征可以是已有数据库中所储存的具有统一格式的数据集，也可以是散落于互联网中不限于文本格式或单一格式的数据集，其之广既可局限于多个已有数据库间的互联互通，又可超越已有数据库间的交流而依托高速便捷的互联网交互行为，正如"得数据者得天下"，大数据能在个人决定、企业决策甚至国家宏观行为提供参考，正得益于其对数据的萃娶转移、下载的低门槛要求，真正的实现了"样本=整体"的数据思维。（2）大数据的"高速性"和"多样性"。这两个特征伴随着大数据技术从数据收集、挖掘、分析阶段的始终，正是高速性保证了数据的实时性，避免滞后的分析结果不仅不能发挥必要效果，且延误"战机"，多样性则是保证数据的整体分析结果中存在不可避免的混杂性，及时发现异常数据，从而更加贴近真实情况，避免为了追求精确性而产生脱离实际的分析结果。（3）"低价值密度"和"真实性"。这一特征使大数据的独特魅力得以彰显，即于低价值中寻求精确的难点与关键。随着互联网的高速发展，各类数据的数量井喷式增长。于此三维度发展下的数据中能为特定目的所利用的可能仅仅为沧海一粟，但要形成分析结果则必须建立在混杂性与价值密度低的海量数据上，数据间相关性所揭示的潜在规律需要得到无关数据的印证与支持，故在"真实性"的保证下，尽管最终结果可能看似匪夷所思，但其中所借揭露的关系则正是大数据的魅力所在。故综上所述，大数据的特征应以大容量、高速性、多样性为主，低价值密度、真实性为辅。其中，大量、高速、多样是大数据技术发挥其独有魅力的基础，而价值密度低、真实性则是实现这一魅力的关键。依托大数据的这些独有特征，其结合现下的高速信息处理网络，基于大数据技术的视频监控应用方向至少有"智慧城市"和"视频侦查"两方面。 3 基于大数据技术的视频监控应用