大数据融合应用探讨

一、大数据发展概述随着信息化时代的飞速发展,大量数据快速积累,大部分行业都形成海量、高增长率和多样化的信息资产。为充分利用这些信息资产,同时为行业发展提供更强的洞察力、决策力以及流程优化能力,实现业务的突破性发展,必须设法解决大体量数据的处理问题。因此,大数据时代的主要挑战就体现在如何处理大体量数据并快速的从海量数据中获取有价值的信息。     

大数据在视频图像信息数据库应用中的安全解读

正随着网络技术的飞速发展和各行各业所产生的数据爆炸性的增长,海量数据的大数据处理技术应运而生。传统的数据存储和分析技术如数据库、数据仓库和商业智能技术处理的数据量都很有限,无法实现对TB甚至PB级以上数据量的支撑,而针对非结构化数据,更是很难满足分析和处理的需求。为此,大数据技术利用云计算来提供计算服务,填补了对海量非结构化数据处理方面的空白,极大地扩展了搜集、分析和挖掘信息的能力。     

大数据如何监管危化品安全

正大数据平台已被越来越多的行业所应用。在危化品生产、存储、运输领域,大数据可以掌握行业动态变化、预测事故概率、加强安全管理。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、管理和处理的数据集合,是需要新处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。     

安防行业新趋势下的存储系统

一、当前安防存储的需求 在当前安防应用场景下,随着智能化和大数据技术的发展,针对安防数据的存储主要有海量视频存储需求、海量小文件存储需求以及安防大数据的存储和处理需求. 1.海量视频流存储需求 随着安防行业高清化持续发展,监控点位的持续增加,联网规模的日益庞大,产生了海量的视频流存储需求,而视频云存储则是当前满足海量视...     

大数据在安全生产中的应用

大数据的诞生使人类具备了获取海量数据和处理规范化数据的能力,安全生产与经济社会发展密切相关,因此提升大数据技术在安全生产领域的应用至关重要。阐述了大数据的技术、应用和发展趋势,总结了目前安全生产中大数据的应用现状,探讨了大数据在安全生产中的应用方向。从数据源建设入手,提出了一个统一的安全生产大数据架构,以及采用分布式内存计算技术实现该架构的方法。     

安防行业进入大数据时代 数据分析和治理仍待突破

正起初人们对于大数据的定义是指,无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。一般不用随机分析法而采用所有数据进行分析处理,使其分析结果更加具有普遍性和准确性。PP     

安防行业进入大数据时代 数据分析和治理仍待突破

起初人们对于大数据的定义是指,无法在一定时间范围内用常规软件工具迸行捕捉、管理和处理的数据集合,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。一般不用随机分析法而采用所有数据迸行分析处理,使其分析结果更加具有普遍性和准确性。     

基于云中心的视频大数据实战应用平台建设

常州市平安城市视频监控技术已经从联网整合阶段.发展到视频实战深度应用阶段。常州市公安局根据本地的视频实战应用需求,建设了基于云计算的视频实战应用平台。面对视频资源整合规模的持续扩大、视频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海量结构化数据,如何充分利用海量的视频数据,实现海量视频数据的高效检索以及基于实战需求构建警务视频大数据应用平台,成为视频深度应用亟待解决的问题。建设统一开放的视频云计算平台,并在视频云计算架构基础上,实现视频信     

大数据时代能给安防行业带来什么

正今天的时代是一个信息大爆炸的时代,每一个现代人都无时无刻不在与各种各样的信息打交道,这些信息是由无穷无尽的数据组成。世界上每天产生的数据信息如同大海中的水滴一样,达到了无法估量的庞大规模。云计算和大数据是顺应信息爆炸时代发展而产生的一门新兴科学技术,它们相互依存、并行发展。大数据技术是指海量信息的处理(海量     

美国情报机构大数据处理与分析能力建设研究——基于情报机构主导的科研项目与投资

<正>大数据时代的来临,使得各国情报机构迫切需要能够从海量数据中提取出有价值信息的工具,对大数据处理和分析技术的需求十分强烈。通过梳理美国情报高级研究计划局(IARPA)和In-Q-Tel公司等美国两大情报科技创新机构在大数据领域开展的科研项目与投资,总结美国情报机构不同阶段的大数据处理与分析能力建设情况。     

云计算在物联网中的应用研究

随着物联网技术迅速发展,物联网产生的海量数据需要云计算平台优化存储和处理。云计算平台上的应用和服务是物联网的核心。基于物联网的云计算平台目前在多个行业实施,云计算的应用将会实现统一的数据中心和服务中心,并实现海量数据的处理、共享和整合。     

安防大数据时代需要云存储

安防行业随着监控点的不断增加、应用需求的不断增多,开始正式迈入大数据时代.以一个中等城市的视频监控系统为例,600个卡口点位和10000路的视频监控,一年的过车记录就有20亿条左右,而一年的录像数据则达到1万3千个TB,即13个PB,面对这样的海量数据,以IPSAN为代表的传统存储已经很难适应应用,云存储正是在这样的形势下应运而生,它通过存储虚拟化、分布式系统、集群化应用等一系列技术,满足大数据时代下的海量视频存储需求. 近日,科达发布了全新“天际”云存储系统,本文将以该系统为例,阐述云存储如何高效应对安防大数据.     

云计算在物联网中的应用研究

随着物联网技术迅速发展,物联网产生的海量数据需要云计算平台优化存储和处理.云计算平台上的应用和服务是物联网的核心.基于物联网的云计算平台目前在多个行业实施,云计算的应用将会实现统一的数据中心和服务中心,并实现海量数据的处理、共享和整合.     

云计算、云存储重构安防系统

正安防大数据的挑战在宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算的催生下,大数据时代翩然而至。大数据时代的数据不仅仅是数据总量的庞大,同时也是种类的庞大。安防行业有着海量的视频、图片数据,一个大型城市每天产生的数据就可以达到1 PB,同时还有飞速增长的特征数据,包括卡口过车数据、人脸抓拍数据、报警数据等。繁多的数据种类、PB级的数据量、低价值密度的视频数据、快速的数据更新处理需求,这些特性都预示着安防行业已经进入大数据时代。看,数据经历了采集-传输-存储-处理这几个过程,存储和处理需要大量的服务器,占用了安防系统80%以上的     

智能交通在智慧城市建设发展中的大数据应用

<正>大数据在智能交通领域已经得到广泛应用,随着经济快速发展,城市机动车保有量持续增加,不仅加大了交通管理的难度,而且因此而产生的海量过车数据也面临着如何存储和高效应用等难题。为了能够解决上述问题,使得海量数据能够方便存储、快速检索、高效的研判分析,目前市场上推出了交通大数据系统解决方案。系统基于大规模集群上的分布式并行运算,在工作调度、负载平衡、容错容灾等方面都进行了深入的研究,并形成了一套便于开发、灵活定制、     

大数据视野下公安警务云平台建设及应用探讨

<正>随着互联网和移动互联网的飞速发展,数据规模和种类急剧增长,海量数据的涌现为公安工作带来了新的机遇和挑战。如何利用云计算、大数据等核心技术对海量数据进行深度挖掘并服务于公安实战,已经成为公安警务工作迫在眉睫的任务。本文从大数据的特点已以及警务云平台建设需求、建设目标、建设理念和实际应用等方面阐述在大数据视野下公安警务云平台建设及应用。     

大数据时代计算机网络信息安全研究——评《网络安全态势感知:提取、理解和预测》

数据是计算机网络最主要的信息交流内容,数据信息安全关系着整个计算机网络的安全.在大数据时代,海量数据蕴含着丰富的信息,通过对海量数据进行建模分析,可以对事物发展态势进行有效预判,并提前制定应对方案.大数据技术在信息安全领域有着广泛的应用,尤其是在计算机网络安全领域,利用大数据态势感知安全技术能够构建主动防御体系,提高计算机网络安全防护水平.     

大华

正深度挖掘过车数据价值,全方位管控交通违法行为产品名称:大华车辆大数据管控平台产品型号:DH—DSS-T8500公司全称:浙江大华技术股份有限公司公司网址:http://www.dahuatech.com/一、研发背景通过近几年智能交通系统建设,在海量视频、图片等数据的采集、存储、处理、共享方面已经有所积累和应用,但大部分数据仍处于"沉睡"状态。大华车辆大数据管控平台通过深度挖掘卡口系统数据价值,有效利     

大数据安全技术在涉众型经济犯罪案件侦查中的应用——评《数字经济时代的智慧城市与信息安全》

<正>大数据技术赋予人类前所未有的对海量数据处理和分析的能力,这就促使数据成为国家基础战略资源和创新生产要素,其战略价值和资产价值急速攀升。但是,当数据成为新时代的新生产资料的同时,信息安全也受到了更多、更大的威胁,涉众型经济犯罪案件发生数量、总涉案金额和危害程度均呈现快速增长的势头。《数字经济时代的智慧城市与信息安全》全书共3个部分。第1部分为"大数据驱动下的智慧城市",全面分析现时代对大数据安全的要求,指出在现代城市内网络安全威胁无处不在,网络安全是现代社会健康发展的重要基石。第2部分为"大数据时代智慧城市‘数据大脑’的安全建设",共6章,分别从物联网安全、云计算安全、数据资源安全、工业互联网安全、个人信息和隐私保护、区块链安全这6个领域构建起现代大数据安全体系,论述如何应用大数据     

大数据在智能交通与公共安全领域的具体应用

<正>伴随近年来智慧城市的兴建,云计算、人工智能等网络技术愈发精进,高速发展下的网络数据日益激增,大数据技术应运而生。大数据技术主要是通过对海量数据的收集整理、归纳分析,得出其中蕴含的价值信息。大数据应用极具代表性的是目前的新闻、电商客户端,通过分析网络用户的浏览数据得出用户的偏好,由此制定特定向的服务,精准推送给用户。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何从海量的数据资源中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展前沿。