智慧城市建設離不開安防云平臺

□ 文/潘新春

背景

隨著經濟的發展和科技的進步，城市發展呈信息化、智慧化的發展趨勢，我國智慧城市發展已進入規模推廣的階段。智慧城市是基于物聯網、云計算、大數據整合與挖掘技術、第三代通信技術、感知技術等信息化技術，為社會各個領域提供智慧應用服務，如智慧醫療、智慧交通、智慧安居、智慧安監、智慧公共服務等等。智慧城市建設呈現如下趨勢：

1、統一規劃，統一建設。解決以往各部門獨自建設、浪費資源的現象。

2、綜合運用物聯網、云計算、大數據等技術，解決城市建設中海量數據的集中及處理問題，為業務創新提供支撐。

安防系統是智慧城市中的關鍵系統，隨著智慧城市建設的不斷深入，安防云平臺的相關需求與日俱增。當前，在安防系統的建設中也逐漸加入了一些云技術的元素，如虛擬化、分布式計算、分布式存儲等等，但總體來說，這些都還處于產品級別，還未形成真正的云服務模式。

安防云平臺需求分析

安防云平臺區別于其他云平臺的地方在于：安防云平臺對視頻物聯網有很高的要求。所以，總結來說，安防物聯網的需求主要是視頻物聯網、云計算相關的需求，具體如下：

1、萬物互聯

城市的觸角越來越多，物聯網越來越發達，如何構建規范的物聯網，成為越來越緊迫的需求。特別是視頻監控，對聯網、傳輸、存儲、分析都有非常高的要求。

2、視頻結構化

視頻是城市中最多的一類數據，也是最難處理的一類數據，主要是因為視頻是非結構化數據，計算機無法直接識別，往往需要通過肉眼識別視頻中的內容，這也導致視頻數據無法很好地被利用起來。所以，視頻結構化成為其中的關鍵需求，要求能夠自動提取出視頻中的特征信息。

3、海量數據存儲及分析

處理海量數據是云平臺首先要解決的問題，這一點可借鑒其他云平臺中的分布式計算、分布式存儲技術，再結合安防云平臺中的數據特點，特別是視頻數據，做一些技術優化，進而為自身所用。

參考架構

安防物聯網參考架構如下圖：

1、角色：參考架構中定義了三種類型的角色：云服務提供者、云服務開發者、云服務消費者。每一個角色可以由單人執行，也可以由一組人或一個組織團體執行。

2、基礎架構：基礎架構包括IT資源及安防資源，由云服務提供者建設和管理。

3、云服務：參考架構中定義了四種云服務模式，基礎設施服務（IaaS）、平臺服務（PaaS）、數據服務（DaaS）、軟件服務（SaaS）。視頻物聯網會是其中最為核心的服務。

4、安防云管理平臺：對資源及服務進集中的管理及運營。

5、共同關注點：是指需要在不同的角色之間協調，且在云計算系統中一致實現的行為或能力，包括可用性、治理、互操作性、維護和版本控制等等。

關鍵技術

安防云平臺需要綜合運用物聯網、云計算、大數據等技術，具體如下：

1、物聯網

物聯網前端形式多樣，包括視頻監控、RFID、GPS、報警、動環等等，如何將各種各樣的前端接入到平臺，首先需要解決聯網和接入的問題，同時要保證安全。視頻聯網、萬物互聯是安防云平臺最基礎、最關鍵的技術。

2、智能分析

城市中，80%以上的是視頻數據，視頻結構化成為其中的關鍵。所謂視頻結構化，就是采用智能分析技術，從視頻圖像中提取出人、車、物、事件等內容信息，這些內容信息是可以通過結構化語言來描述、可以被計算機識別的信息。當積累了大量的視頻內容信息，就可通過專業的大數據處理工具進行分析、研判、統計，從中提取出價值信息。

3、大數據

當前主流的大數據處理技術是以Hadoop為代表的分布式軟件，而且在互聯網及IT領域，這些技術得到了很好的應用。同樣的，在安防云平臺中，可以借鑒這些成熟的處理技術，具體的技術包括分布式文件系統、分布式數據庫、分布式計算、內存計算、圖計算、流計算、全文檢索等等。

4、視頻云存儲

視頻云存儲是基于分布式存儲技術，結合視頻流的特點，形成的專業級的云存儲。視頻云存儲與通用的云存儲在技術上有相似之處，同時也有許多不同之處，這些不同之處是為了保證視頻流的高效可靠存儲。安防云中視頻數據占據了大部分的體量，所以視頻云存儲的作用也就不言而喻了。

5、虛擬化

虛擬化是整合服務器、存儲、網絡等物理資源，提供虛擬計算資源，具備彈性可擴展的特性。虛擬化技術發展了這么多年，相對來說已經比較成熟，只是在安防行業中當前還用得比較少。在安防云平臺中，只需將業界成熟的虛擬化技術移植過來，并為自己所用即可。

建設難點

安防云的建設當前還處于初級階段，建設中也出現了一些問題。

1、技術上的難點。

上面提到安防云平臺的許多關鍵技術，有些技術還不夠成熟完善。一、物聯網技術有待完善，物聯網發展了那么多年，但我們還遠沒看到萬物互聯的景象；二、智能分析技術不夠成熟。基于智能分析技術的視頻結構化是實現大數據分析的基礎，當前，交通卡口的車輛信息提取技術較為成熟，但是，像人體信息提取、物體信息提取、人臉識別等技術還不夠成熟；三、數據應用不夠深入。當整合足夠多的數據后，如何構建數據分析模型，如何契合業務應用挖掘價值信息，當前還處于萌芽階段。當然，其中也有一些可以借鑒的例子，比如卡口大數據系統，它可以對過車數據進行深度的智能研判，如區域碰撞、軌跡分析、跟車研判等，有助于刑偵破案效率的大幅提升。

2、云計算模式上的難點。

提起云計算，其實我們首先講到的是它的商業模式，云計算的商業式與傳統模式有很大的不同。云計算有幾個突出的特征：大規模、低價格、可運營。然而，由于安防云主要是面向行業專有用戶，而非互聯網用戶，所以安防云與以上的幾個特征有點格格不入。一、針對專有云，規模上無法與物聯網中的公有云相比，由于規模不大，彈性、可擴展性、資源按需分配等云平臺所必需具備的特性就容易被忽略；二、低價格，這個倒是私有云（專有云）不需要重點關注的內容；三、可運營，由于歷史原因，IT基礎設施要完全做到集中建設也是比較困難，很多資源往往還是分配到各部門使用，這樣一來，運營也就顯得不那么重要，運營所需具備的多租戶、資源隔離等特性也就不具備了。所以，這也就是當前的安防系統建設雖具備了一些云的技術特性，但離真正的云還有一段距離的原因。

建設意義

安防云平臺的建設是一種趨勢，它能為智慧城市建設帶來許多便利：

統一規劃，消除信息孤島

傳統信息化建設中，各部門獨自建設，各系統相互孤立，存在重復建設、數據共享困難等問題。基于安防云的建設要求，數據能夠集中、共享，構建統一的云服務平臺，并符合標準化規范。所以，安防云的建設過程中，必須要統一規劃，首先這可以消除重復建設的問題；其次，基于統一的安防云平臺，消除了信息孤島問題，使得各系統之間能夠方便地進行數據共享。

萬物互聯變得更加簡單

物聯網前端更加規范、更加安全地接入，是安防云平臺的基礎能力。安防云平臺可兼容接入多廠家、多類型、多協議的前端，并可對數據進行存儲和處理，使數據變得更加規范、更易使用、更具價值。

數據更易使用

安防云平臺集成云計算、大數據等技術，同時集成智能分析、數據挖掘等多種算法，可對接入云平臺的物聯網數據進行初步分析、二次分析、甚至深度分析，分析結果提供給用戶使用，使用戶可以更加容易地使用數據、更加容易地挖掘數據中的價值。

結束語

隨著信息化的不斷深入，安防云平臺的建設成為一種趨勢。安防云平臺的建設可借鑒其他通用云平臺的技術及成功經驗，同時結合自身對物聯網、云計算的需求，構建安防領域中獨一無二的云平臺。當然，當前的安防云平臺還存在技術及模式上的許多問題及困難，只要這些逐一加以解決，安防云平臺也就會趨向成熟，也必然會給智慧城市的建設添磚加瓦。