未核实，仅供参考如今，伴随着大数据在安防领域越来越深入的应用，也突现出一些技术难点。在IT领域，大数据技术发展较为成熟，针对不同的应用场景有较为丰富的技术选型以及技术路线，其中很多技术可以移植应用到安防领域中。但IT与安防毕竟是两个不同的领域，两者之间存在很多不一样的地方。就是数据本身的不同，主要体现在一下方面：
数据类型不同。在IT领域，大数据处理的对象往往是网页索引、用户行为、日志记录等字符型数据，这些是结构化、方便计算识别处理的数据。而在安防领域，数据往往以图片、音频、视频等非结构化的数据，往往计算机不能直接识别，这些数据只有在人面前才显得有意义。
数据量在数量级上的不同。在互联网领域，单条日志记录一般在一百字节之内，到了1PB的日志记录，已经是一个足够大的量。但在安防领域，一张普通的缩略图就几百KB，如果考虑高清摄像，高清视频，这个数量要更大。一个普通的中等城市，在主要通卡口拍摄的图片，一年下来就能积压几个PB的数据，如果考虑视频，这个数据量更大。
对数据的实时要求不同。在互联网行业，以日志型数据分析为主的典型应用中，对实时要求没那么高，比如淘宝的推荐系统，是否分析*近一个小时用户的浏览记录对于推荐效果关系不大。而在安防领域，前端摄像头录制的都是实时流，这是一个不间断的数据流，*近录制的数据超过一定时间没有得到有效保存，将会永远被丢失。
针对安防领域与IT领域在数据本身上的异同，把适合IT领域常规的大数据技术搬到安防领域就会碰到一些技术难点，表现如下：
存储成本问题。在IT领域，海量的数据往往保存在分布式存储系统中，为了提高数据的可靠，一份数据往往复制成几份相同的副本，分别保存在不同的节点中，当其中一些副本丢失时，可以从其他节点读出数据。比如在Hadoop中，一份数据往往在集群中保存了相同的3份。如果有1PB的原始数据，则至少要占用3PB的磁盘空间。而在安防领域，几个通卡口的视频，在一个较短的时间内，如果不覆盖之前的数据，就能轻易积压几个PB。由于图像、音频、视频数据本身的量太大，生搬传统的多副本策略成本过高，我们需要设计出一些更同时不损失可用的方案。
监控安防|监控防盗|防盗安防系统
