视频综合管理平台发展至今，经历了前端接入——互联互通——强化应用等几个阶段：①前端接入阶段：主要解决的是监控前端联网，通过管理平台实现监控前端可看、可控、可管;②互联互通阶段：以GB 28181标准为核心，旨在解决不同厂商之间平台、前端的互联互通与互操作性问题;③强化应用阶段：以监控视频和卡口联网为依托，建设服务于各个警种的专项应用，如指挥调度、图像侦查、治安管理、情报分析等等。
安防大数据对视频监控管理平台的新要求
随着安防视频监控系统技术的进步和安防系统建设规模的增长，安防系统的发展需求也发生了深刻的变化，大集成、大联网、高效数据分析和处理已经成为安防行业的大趋势。视频图像以及相关数据信息的汇聚、整合和集成，逐步形成了海量数据中心，快速的推动安防行业进入大数据时代。在目前的安防行业中，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括了各类非结构化，结构化以及半结构化信息。
非结构化数据，主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像，报警录像，摘要录像，车辆卡口图片，人脸抓拍图片，报警抓拍图片等;
结构化数据，则包括报警记录，系统日志记录，运维数据记录，摘要分析结构化描述记录，以及各种相关的信息数据库，如人口信息，地理数据信息，车驾管信息等;
半结构化数据，如人脸建模数据，指纹记录等。
这些所有数据作为一个整体，从行业层面去观察，则构成了安防系统或者说安防领域的大数据基础，有明显的大数据4V特征。对于通常的大数据特征描述，一般以4V进行概括，即数据体量巨大(Volume)、数据种类多(Variety)、价值密度低但蕴含非常有用的价值信息(Value)、更新速度快、实时性强(Velocity)。
然而，与一般的IT大数据相比，安防大数据特征还要更为明显：
①不管是从数据类型还是信息类型来看，安防大数据的种类都很多，而且主要以视频图像等非结构化信息为主，目前的IT大数据一般仍以文本信息为主，安防大数据更侧重于对非结构化数据的信息分析，提取和挖掘;
②就数据容量而言，安防大数据所产生的数据量更大，所需要消耗的存储空间也更大，对数据的存储、访问和管理要求更高;
③以数据量基础做比较，安防大数据中的信息价值密度更低，往往一个月的录像，真正需要关注事件的时间可能只有几分钟。因此，从海量的图像信息中快速和准确的检测或者挖掘到有用信息的难度更大;
④以单个信息生成点信息更新的频率看，安防数据更新速率更快，视频监控数据7*24时都在持续不断的更新和累积，信息一直不停的产生和更新。
由于这些大数据的特性，对于这些海量非结构化视频数据以及各类图像特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、人脸特征数据等)的存储、管理、分析和应用给安防行业带来巨大的挑战，也促使新的安防信息处理技术和应用架构的出现。科达大数据平台的构建和相关大数据处理技术的开发和部署，正是为了推动安防大数据时代下对海量视频图像资源数据的可靠存储、便捷管理和高效应用。
视频综合管理平台迈入“云与大数据”时代
随着云平台的诞生，视频综合管理平台也已迈入“云与大数据”时代，此阶段平台的主要特征为：重点突出建设平台自身随需应变、灵活伸缩的服务能力，以及面向海量数据的存储、分析、预判等数据综合处理能力。
云平台，就是在云基础设施上运行的应用软件支撑平台，其提供业务软件开发所需的业务接口和公共基础处理的支持，方便开发人员开发特定业务的云服务;同时，云平台为在上面运行的各类业务提供运行时刻的语言运行、网络交互、进程通信、同步控制以及调度等支持，使得云服务能够高效可控地运行。
对比传统平台，云平台的优势主要有以下几点：
①视频图像信息更全面，信息分析更快更准确
云计算平台配置了云存储系统，具备强大的海量信息集中存储能力，支持1000以上存储节点，百PB级容量，并可通过横向扩展的方式，在线透明扩充，扩展后原有数据自动重新分布至所有结点中，实现存储负载和计算负载的均衡。
由于这些视频图像信息都集中存储在统一的云存储系统中，对图像信息的调取、融合和联合分析会更全面、更快速，对信息的综合处理能力会更强。其效果直接反应在公安实战部门实际操作中，就是对于图像信息的检索、视频摘要分析、信息综合分析判断等会更快，应用于综合分析的信息会更多，最终得到的分析结论也就越准确。
②视频监控综合应用更高效、更灵活
在云计算平台中，各类资源进行集中虚拟化管理，通过实时的资源动态监测和调度，可实现业务资源按需调度分配，具备强大的资源管理调度能力。因此，云计算系统相对于传统架构下的系统具备更强的图像综合业务并行处理能力，更灵活的业务扩容能力，更快捷的业务部署能力。
云平台通过虚拟资源集中管理、灵活分拆的技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，支持动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算模式，从而可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。用户只需关心需要什么样的计算能力，需要什么时刻拥有这些计算能力即可，剩下的事情都交由云平台去管理和调度。
在这种虚拟资源池的基础上，云平台支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，亦或任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断。
另外，云平台内资源动态流转，则意味着在云平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源纳入系统中，以提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。在这种按需资源分配特征下，公安视频综合业务资源可以随着工作负荷的增长而增长，不会碰到性能瓶颈而影响业务的执行。
③整个业务系统更智能，更强大
由于云计算系统具备了并行分布式计算处理能力以及计算资源自动扩展的功能，其本身就具备了强大的信息分析处理能力，不仅可以支持多类型信息融合分析，且对于信息的处理实时性也更高。依靠这些能力，在安防视频监控应用中，可以逐步实现从事后追溯到事前预测和分析的转变。
另外，由于具备了更强的信息分析能力，系统对于视频信息的处理更高效，更准确，在智能视频分析中，能更准确地对视频图像信息进行摘要和分析，可以更快速、更精准地发现相关目标的特征和活动轨迹，也因此可以实现更低的智能分析误报率，提高预警的准确度。基于云计算平台提供的大数据分析处理基础，视频分析处理后的各类线索信息以及其他结构化和非结构化数据也可以更快，更准确的进行关联和分析，支持公安部门各种复杂的技战法创新应用。
