安防技术真正经历大变革,更注重理念创新

2020-03-25 12:57   51次浏览

“十三五”期间,随着互联网技术的进一步发展,将更多地聚焦如何完善信息基础设施建设,并推动与其他行业快速融合。我国信息基础设施建设投资额有望突破两万亿元,光纤、高速宽带、云计算中心在内的信息基础设施建设,将是重点扶持领域。这些相关重点领域的技术发展,也将对“十三五”期间安防行业的发展起到一定的参考作用。

安防技术正处在大变革的时期,持续的技术创新带给我们全新的时空观、信息观,社会结构、经济活动、信息传播、人际交流等将发生*的变化。面对这样的时代,要做好技术上的准备,但更重要的是思想和观念的转变。

当今的时代、不要过分敬畏技术,不要把云计算、大数据、物联网等看的过于高深、神秘,它们主要是观念转变(创新)带来的技术变化。

从云计算说起

计算机出现时,计算能力是集中的,计算机本身具有强大的计算能力。大家共享这个能力(分时操作)。PC出现后,计算能力分散了,并越来越大,大多用户却仅用于办公、上网,造成资源巨大的浪费。于是、又想到资源集中的方式,但不是通过建立一些强大的计算中心(机)来实现,而是整合分布的资源,虚拟为强大的“计算机”。具体的讲:通过虚拟化技术将分散、分布的资源(数据中心、计算机、存贮),虚拟化为一个巨大、共享的资源库(计算能力),并进行自动、智能、灵活的调控,实现开放、分布、并行的多任务、网格化计算。让每个用户(客户端)都如同在使用一个强大的计算机,共享巨大的计算能力。

这就是云计算,是分布式处理、并行处理和网格计算等计算机科学概念的商业实现。使计算分散在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器。意味着:计算能力可作为一种商品进行流通,像水、电、气一样,取用方便,费用低廉;云计算可依托互联网上,为大众用户提供按需即取的计算服务。

在计算机流程图中,常以一个云状图案来表示互联网,也用来形象地表示云计算,同时、“云”也是对底层基础设施的抽象。云计算的资源是动态、易扩展且虚拟化的。终端用户不需要了解“云”中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制,只要关注自己真正需要的资源、知识或应得到的服务。将来,只需一台PC或手机,就可通过网络服务来获得需要的一切,包括超级计算能力,从这个角度而言,*终用户才是云计算的真正拥有者。

云服务主要包括以下几个层面:

`基础设施即服务(IaaS),提供硬件服务器租用,如云盘;

`平台即服务(PaaS)为用户提供软件研发的平台;

`软件即服务(SaaS)为用户提供基于web的软件。

云计算为许多应用系统提供了强大的技术支撑和理想的平台,特别是信息服务系统,如、大数据、物联网、互联网+等,成为信息服务的主要模式。这段话是对云计算与大数据、物联网等关系的基本解释。

可以说:云计算是由观念创新所产生的资源配置的新模式、信息技术应用的新业态。由于云计算的应用又产生了信息服务的许多新概念和新观念,成为新一代信息技术的基本标志。促进了(现代)信息服务业的发展。

当然、这些观念创新是在计算机和互联网科技进步的基础上产生的,同时、又促进了信息技术的技术创新。

实现大数据的价值

由于采集数据能力(感知手段)的增强,系统可以容易地获得巨量的数据;存贮能力的增强又可以将巨量的数据保存起来。传统观念认为,其中没有价值的数据是垃圾,而在大量的垃圾中寻找有用数据又变得困难。新观念则看到巨量数据所具有的潜在价值。国外把它称为”数据矿藏“(DATAMINING),中文翻译为”数据挖掘“。这就是大数据的由来。它既说明了数据的价值,又指出了获得价值的方法—“挖掘”。

大数据(bigdata),又称巨量资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通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*做出决策更积极的信息。

大数据不能用通常的方法处理数据,如、随机分析法(抽样分析),而是对所有数据进行分析处理。传统处理方法理解数据的表面信息,获得数据价值。而大数据是挖掘所有数据的共性信息,得到具有趋势性和预测性信息,这是增值信息,实现挖掘价值。所以、它无法使用传统流程或工具处理或分析数据。

大数据的核心价值是预测,将为人类的生活创造*的可量化的维度。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价值(资产)。大数据的特点:4V、Volume(大量)、Velocity(速变)、Variety(多样)、value(价值)。但其战略意义(价值)不在于“大”,而在于对数据进行专业化处理(挖掘)。大数据作为一种产业,实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工(挖掘)能力”,通过加工实现数据的“增值”。

大数据与云计算就像一枚硬币的正反面。大数据无法用单台计算机进行处理,必须采用分布式架构,对海量数据进行分布式数据挖掘,必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临,大数据越来越的受关注。大数据可视为大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时,会花费过多时间和金钱。把大数据与云计算联系到一起,可有效地处理大量的、以往时间内的数据。因为、实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

适用于大数据的技术包括:大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

物联网思维

互联网实现了计算机与计算机的互联(交换信息),由此引伸、人们希望通过物与物的互联,来实现对物质世界深刻的感知,产生了物联网(internetofthings)的概念。传感技术的迅速发展支持这一个新思维的实现。

物联网中的“物”是广义、抽象的,包括:人、物、过程、状态等。

物联网的要素是:

感知,采用探测或传感技术,实现对物的感知:探测它的存在、识别它的身份、断它的状态。

交互,实现物与物、人与物、系统与物间的互动,要求各种传感间要协同,系统对感知有反应。

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