数据存储

分布式并行编程模式创立的初衷是更高效地利用软、硬件资源，让用户更快速、更简单地使用应用或服务。在分布式并行编程模式中，后台复杂的任务处理和资源调度对于用户来说是透明的，这样用户体验能够大大提升。MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。

云计算采用了分布式存储技术存储数据，那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术，它是保证系统状态的关键。

随着平安城市建设的深度推进和视频监控数据暴增，监控系统与数据中心里硬盘占了服务器及存储设备50%以上的成本。然而过去中国安防产业发展的黄金10年,安防企业购买的硬盘一直依附于IT市场的存在。随着网络监控的诞生解决了传统监控效果的难题，改变了传统的连接方式，更简单更便捷，但同时衍生了更庞大的存储需求和

随着人工智能技术的发展，多种人工智能应用纷纷涌现，主要体现如下几个方面：（1）行为类，如绊线、区域、聚集、遗留等；（2）行人类，如人脸识别、行人识别；（3）车辆类，如车牌识别，车型识别。这些智能分析功能，由于其算法的优化越来越精简，大有智能前移的趋势，在这种形势的驱使下，移动视频不可避免要融入人工智能成分，如人证核验、便携式布控、移动视频结构化采集等设备纷纷涌现，因此后续如何做好人工智能与移动设备的紧密结合将迫在眉睫。

就当前的技术发展现状来说，移动视频监控尚处于快速上升发展阶段，如何提高网络宽带、传输的稳定性、视频存储的空间，加强数据防护措施，保障用户的隐私安全等方面仍是移动监控亟待解决的问题。虽然3G、4G的网络费用都有所降低，但是通过运营商提供的手机网络实时预览、回放监控视频，还是会产生不易被接受的流量费用，事实上目前的移动监控多依托于wifi无线网络，但中国目前城市wifi的覆盖面还很债，这一定程度上会限制移动视频监控的发展。

当前，随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，企业数据量呈爆炸式增长，新一代IT应用的迭代速度让人目不暇接。对于企业而言，如何借助高性能的IT基础架构高效利用数据，并在业务上实现更快、更高、更强的增长成为了核心关切。面对这一挑战，本次上市的FP5280G2服务器将凭借其卓越的性能、全模块化的弹性配置以及随需优化的能力成为本地用户一个极具技术优势的全新选择。

在最基本的层次上，人工智能已经改变了数据输入、存储和分析的方式。如今，云计算不仅仅是一个数据仓库，还是一个“智能仓库”。机器学习和云计算可以一起从信息中保存、分析和学习，并将其传递给其他服务器或云平台，以帮助框架信息和响应支持的决策。人们也希望有一种智能云计算能够预测基于用户数据输入的趋势。

2014年5月，工业和信息化部电信研究院发布了云计算白皮书（2014年）。本白皮书通过梳理和分析国际、国内云计算（以公共云服务为主）发展状况和特点，总结我国云计算发展形势，同时也分析了我国云计算发展面对的关键问题，提出了未来发展建议。

随着信息技术的不断创新和发展，特别是物联网和人工智能等新兴技术的日渐成熟，将增加用户对平台软件的需求并引起软硬件设备兼容性的障碍，也将带来核心技术的更新需求，视频监控行业将进入重新洗牌的过程，传统的以设备为主的制造厂商面临向全系统、整体方案提供商转变的新挑战。

物联网这张有史以来最大的“网”正在悄然地改变着我们的生活方式。我们更加喜欢将照片存入云端，而不是简单地放在手机内存；更喜欢在家连上WiFi，在户外更愿意接入4G网络；相比于繁琐的购买信息的输入，更愿意一键网购……