英特尔：大数据时代的智能安防“挖掘者”

　　英特尔的技术对平安城市的支持有哪些?

　　Todd：给大家举一个例子，我们摄像头拍摄到的每一天城市交通一些摄像的信息，图像的信息，以及其他的数据进行一个交通流的建模。把这个模型建立起来之后，根据这个模型，根本我们所搜集到的相关的数据进行分析。从而分析我们应当在什么时候来进行合适的交通安全指示灯，以及其他的一些交通安全类型，还有交通模型的搭建，采用什么样的方法来管理交通。

　　同时在和其他的一些监测器监测到的数据，比如空气质量数据相融合，将这些数据整合在一起，能够找出一种相应的策略，减少城市的交通拥堵，同时降低尾气的排放，提升城市的空气质量。对于智能城市和平安城市，我们英特尔提供的技术支持其实是非常多的。特别是在安防领域，还有公共产业领域。

　　从我们英特尔的角度来看，我们正在为OEM生态体系内的厂商，提供更多软硬件的支持来帮助他们寻求更好的一些解决方案，从而使我们平安城市、智慧城市的愿景可以实现。

　　关于Hadoop方面，我们的专家可以详细的介绍一下英特尔Hadoop的优势吗?

　　王华斌：在目前来讲，在安防大数据面临的挑战，刚才我提到有三个。这一块实际上英特尔的方案，我们认为是业界当中更能适应这种挑战的。

　　第一、从架构的角度来讲，由于安防领域它本身的数据增长非常快，这样在安防领域的大数据，由于分布集散和分布式的存储，这个在传统的架构下，很难满足这个需求。或者说各个数据的节点之间，都是割裂开的。在安防领域的大数据，他可以灵活的伸缩，还可以灵活的扩展。这一块待会儿我讲到Hadoop，肯定更能满足要求。

　　第二、非结构化的数据。这些对英特尔来讲，前面Todd提过Hadoop的发行。一方面它本身具有一个优势，大家知道Hadoop是谷歌所驱动的分布式文件系统这样的一个开源工程。对英特尔来讲，这个开源工程我们做了很多的优化。我们基于H base之上，会直接做一些分布式的操作，像基础的加法求平均这种计算。这种可以提升我们在一些基础领域，包括查询这方面的性能，是从2到4倍这样的查询和性能的提升。

　　举一个例子，我们有一个客户，我相信你们应该可以在网上下载到我们的白皮书，它在浙江省，实际上有一个交通领域应用的项目。基于Hadoop这样的架构来讲，一个是存储的数据，数据量原先可能只存储3个月时间，现在可能到24个月。这个原因是我们基于后面分析以后的存储，所以延伸了它存储的时间。

　　24个月的存储，或者是一亿七千条数据上的查询时间来看，基于Hadoop分布式的存储和分布式计算这样特点，它在做精确的查询，所耗的时间是三百到一千四百毫秒。如果是模糊查询，大概是从一百到两百毫秒这样的。如果说一个(套牌)查询之类，可能需要10到20分钟这样的一个时间。

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