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[導(dǎo)讀] 對于智能視頻圖像分析服務(wù),主要核心是智能分析算法引擎,目前業(yè)內(nèi)普遍采用的是基于深度學(xué)習(xí)的智能視頻圖像分析算法,在IaaS基礎(chǔ)設(shè)施層面上,一般都會采用高性能的GPU服務(wù)器設(shè)備提升算法執(zhí)行效率。因此

對于智能視頻圖像分析服務(wù),主要核心是智能分析算法引擎,目前業(yè)內(nèi)普遍采用的是基于深度學(xué)習(xí)的智能視頻圖像分析算法,在IaaS基礎(chǔ)設(shè)施層面上,一般都會采用高性能的GPU服務(wù)器設(shè)備提升算法執(zhí)行效率。因此,在安防云平臺上,GPU服務(wù)器設(shè)備集群已經(jīng)成為一個必須的資源池,為安防云平臺提供高性能的計算基礎(chǔ)。

針對這方面的需求,科達(dá)自主研發(fā)的智能分析GPU服務(wù)器提供了高密度高性能的GPU計算能力,在標(biāo)準(zhǔn)4U服務(wù)器架構(gòu)上,可提供不少于12套高性能GPU分析處理單元,支持堆疊擴(kuò)展,可充分滿足各類深度分析智能分析算法集群化及高密度的應(yīng)用需求。

在IaaS層系統(tǒng)層面,安防云計算平臺需要將GPU計算資源高效管理和利用,采用集群化、虛擬化的方式進(jìn)行資源的靈活調(diào)度和分配,最大限度地提升視頻圖像分析能力。同時,安防云平臺還需要能夠?qū)PU計算資源使用情況、GPU處理器的狀態(tài)等進(jìn)行密切的監(jiān)控,在單個或者多個GPU計算設(shè)備故障的情況下,能夠保證不會影響已經(jīng)在進(jìn)行的智能視頻分析業(yè)務(wù),實現(xiàn)GPU的池化服務(wù)性能??七_(dá)智能分析系統(tǒng)所采用的GPU服務(wù)器內(nèi)置集群管理功能,可結(jié)合安防云平臺中各類視頻智能分析服務(wù)的需求提供豐富的資源監(jiān)控管理和調(diào)度服務(wù),實現(xiàn)云平臺對GPU計算資源的高效應(yīng)用。

此外,在PaaS層面上,安防云計算平臺還可以進(jìn)一步對智能視頻分析服務(wù)進(jìn)行分層,將算法框架以及具體的算法應(yīng)用分離,能夠提供各種類型的深度學(xué)習(xí)分析算法框架,如TensorFlow、Torch等,保證這些算法框架可以利用強(qiáng)大的云基礎(chǔ)架構(gòu)快速地調(diào)度各類計算資源,為具體的算法應(yīng)用提供統(tǒng)一、可靠、便捷的資源服務(wù)平臺。屆時,各種具體的基于深度學(xué)習(xí)的智能分析應(yīng)用,如:人臉分析、車輛分析、行為分析等即可在云平臺上實現(xiàn)快速的部署和管理。

對于安防大數(shù)據(jù)分析服務(wù),主要核心是各種大數(shù)據(jù)分析挖掘算法(PaaS層面),以及能夠支撐這些數(shù)據(jù)分析算法的分布式數(shù)據(jù)庫(DaaS層面)。安防大數(shù)據(jù)分析面對的是海量的安防數(shù)據(jù)資源,包括幾十億、上百億的目標(biāo)描述信息以及相關(guān)的特征信息,包括人、車目標(biāo)記錄,人像特征、人臉特征、車輛特征以及各種龐大的車輛信息庫、人臉信息庫等。這些數(shù)據(jù)需要高可靠的存儲讀寫,并且要能高性能地分析利用起來。在DaaS層面,科達(dá)采用高性能的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù),通過分布式計算以及橫向便捷擴(kuò)展特性,可以滿足上百億的數(shù)據(jù)存儲、調(diào)用和分析的需求。分布式數(shù)據(jù)庫通過采用數(shù)據(jù)離散存儲、數(shù)據(jù)冗余保護(hù)、數(shù)據(jù)分層存儲、內(nèi)存加速、分布式計算等技術(shù),為海量數(shù)據(jù)提供高可靠、高性能、易擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)系統(tǒng),滿足安防云平臺對海量結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲、讀寫和分析計算的要求。

在分布式數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,安防云平臺在PaaS層面上部署各種分布式大數(shù)據(jù)分析計算引擎,以便對海量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析,比如采用MapReduce的數(shù)據(jù)離線處理,采用spark或者strom實現(xiàn)數(shù)據(jù)的近實時處理或者實時業(yè)務(wù)處理。支持大數(shù)據(jù)全文檢索的引擎如slor+spark,支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的引擎如sparkHive等。通過這些高性能的大數(shù)據(jù)分析的算法、流式數(shù)據(jù)處理技術(shù),以高性能的分布式數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),進(jìn)一步提升了海量數(shù)據(jù)分析的效率,滿足實時的布控報警需求,從而能夠?qū)崿F(xiàn)由事后處理到事前預(yù)警的轉(zhuǎn)變。

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