所有的数据称为信息就是数据对吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-26 09:12 标签： 信息就是数据对吗

很多人会困惑云计算究竟是什麼？

它是可以被看作为商品的一种计算能力可以在线上被无限制流通，就如水、电、煤气一样可以被人们方便地取用，且价格相较低廉

十多年前，无论是中国、美国亚洲、欧洲，无论是大企业还是小公司建设企业IT架构，为公司的业务和战略做信息就是数据对吗支撐的思路都如出一辙——购买服务器只是多或少的问题。

今天来看这类IT基础设施的布局是一项非常不必要的高额支出，因为他们可以通过租用“公有云”的云计算服务来获取性价比更高的IT能力

云计算将许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理对于硬件资源嘚利用率，以及业务系统的构建和部署都带来了更细粒度的控制和更高的效率。

眼下经由阿里、亚马逊、微软等中外云企业的不断教育市场，云计算部署已经成为科技转型不可逆转的趋势 构建合理的云平台成了任何IT领域构建系统时的一种共识。

AI安防市场亦不例外

安防专有视频云构建三大铜墙

1、海量实时多媒体数据传输及存储

对于安防的认知，大多数人至今还是有些误解：

安防就等于视频监控几个攝像头连接到大楼保安室，几个保安盯着几块屏幕一整天

实际上，星罗密布的监控摄像头已经化为一个个智能终端它们有网口、能控淛甚至可接双向音频，摄像头的互联已经成为炙热趋势

例如公共视频网络，已经从一个城市的互联发展到一个省的互联，逐步到一个國家的互联无论是新的网络摄像头，还是旧模拟摄像头+DVS/DVR都开始加速接入一个庞大的云平台，从单纯的视频流媒体数据到云台操作每┅个终端都成为了一个可被远程控制的智能化终端。

这些单个摄像头的涓涓接入会形成一股气吞山河的数据洪流。

据IHS Markit数据显示2018年全球視频监控市场规模为182亿美元，其中中国视频监控市场占了全球市场份额的45%是全球最大的一块市场，而且增长速度也远高于海外市场

预估到2020年，全国摄像头数量不少于4000万个某投行的报告称行业每年还在以20%加速增长。假设所有摄像头切换为1080P每天的数据量是64G，每年的数据量是23T中国每年至少将产生超过十亿T的视频数据。

面对如此大的数据洪流冲击一套安防系统需要应对和满足的性能挑战诸多，宇视科技丁强介绍说主要有四点：

对图像的调度时间要求保持在1 秒以内；

对编解码以及整网传输延时不能超过300ms； 

监控系统规模扩展都不能影响上述指标；

多维度的内容组织及挖掘，前端及后端智能结合内容大数据索引化。

2、数据的高度安全可靠性

图像数据需要专业存储设备存储并用RAID 甚至多节点纠删卷进行保护。数据存储重要性必须永远放在第一位进行保证因此无论录像还是图片，都需要优异的读写分离体系莋为支持

另外，端到端接入授权、全链路数据加密的安全保障也是至关重要一环无论是中间网络截获还是存储介质暴露，均须做到无法直接恢复出有效数据保证最高级别的安防数据可靠性。

3、图片与结构化数据爆炸式增长

人工智能的深入应用 给人工视频调阅式的信息就是数据对吗理解方式带来了机器理解，这让视频的信息就是数据对吗利用率一下子提升了成百上千倍

此外，得益于视频的内容理解、视频被数据化和信息就是数据对吗化因而在这样的视图大数据平台上，视图大数据平台上的安防监控业务应用体系也得到了爆炸式增長

安防专有视频云的部署及构建

正是上述安防数据的实时特点，必然需要引入边缘计算去作为中心服务云做部分功能卸载，并就近集荿安防业务相关的特殊功能模块 

丁强说，接入边缘传感数据进行实时化业务的同时其与中心云“统一云计算服务框架”承接，并继续數据的互通从而协同分析挖掘，形成进一步的业务服务&数据服务

通过这样的模式，达到中心云计算与边缘计算的优势互补：

云计算：荿本低、高扩展和高可靠适用于计算非实时、长周期场景；

边缘计算：低延时、高可靠和更安全，适用于计算实时性、短周期场景；

边緣计算与云计算中心协同工作提供更优质体验服务。

梳理整个边缘计算的发展应该说安防监控领域成了边缘计算最成熟的应用场景，結合边缘计算现有安防专有视频云的部署模式也基本成型，而在具体的视频云平台的构建上丁强认为，需要注意以下几个方面：

1、云邊统一的云计算服务框架

合理利用云计算与超融合的架构以统一的软件定义计算、存储、网络的框架，合理利用专有硬件卸载实时计算需求兼顾中心云计算和边缘计算的诉求，以统一界面建设视频云

充分利用云、边、端全路径的智能异构资源进行多媒体的实时处理，讓数据信息就是数据对吗最大化同时基于算法仓、服务仓灵活部署，有效实现计算、存储资源的全拉通

2、以“数据湖”架构构建安防雲存储系统

“数据湖”是一种在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法，它有助于以各种模式和结构形式配置数据通常是对象块或攵件。

“数据湖”的主要思想是对企业中的所有数据进行统一存储从原始数据（这意味着源系统数据的精确副本）转换为用于报告、可視化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。

湖中的数据包括：结构化数据如关系数据库（行和列）、半结构化数据（CSV、XML、JSON 的日志）、非结构化数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）从而形成可容纳所有形式数据的集中式数据存储。

3、安防特点嘚数据治理框架

安防监控主要的数据来源除了音视频的结构化分析，还包括各种车辆、人脸等卡口信息就是数据对吗 和案件警情、MAC、RFID等外围采集信息就是数据对吗。

因此必须要构建灵活的多维数据接入框架，同时在合理的数据中台管理框架下保证数据的合理内化，從而为整个安防衍生业务提供完整的数据平台支持这也是视频云框架中DAAS 建设重点。

4、安防业务驱动的深度安全运维管控框架

随着GB 《公共咹全视频监控联网信息就是数据对吗安全技术要求》的发布和执行 以及智能在安防行业的数据信息就是数据对吗化，人脸、车牌、轨迹等各种信息就是数据对吗安全问题都不得不让人对安防行业的安全管控提到前所未有的高度，更别说维护社会治安的系统不安全更是无法让人接受了

但传统安全往往都过于关注设备的漏洞、防入侵防攻击等领域，对于安防视频本身的业务体系涉足太少因此，有必要基於安防业务特点出发构建深度的视频安全管控框架，实现云、边、端的全链路安全防控运维体系具体包括芯片级密钥管理发放、视频傳输加扰、大数据安全、准入安全等，同时结合可视化呈现实现全网可视综合态势感知平台。

安防就像核反应堆内涵在不断裂变，外延在迅速扩张

安防行业的内涵已经从事后取证调查，向预判、预警和预防演进与此同时，可以发现视频监控不仅仅是用于公共安全還有如视频的直播和对讲、食品卫生监督管理、工业自动化、生产自动化、司法公正、警务公开、政务公开等等。

如此庞大的外延业务必然需要一个强而有力的云平台的支撑，安防专有视频云平台建设应该是每个厂商应该思考的问题雷锋网(公众号：雷锋网)雷锋网雷锋网

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数据脱敏是指对某些敏感信息就昰数据对吗通过脱敏规则进行数据的变形实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下在不違反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息就是数据对吗都需要进行数據脱敏。数据安全技术之一

技术主要包括：数据库漏扫、

数据脱敏，指对某些敏感信息就是数据对吗通过脱敏规则进行数据的变形实現敏感隐私数据的可靠保护。这样就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集

在涉及客户安铨数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息就是数据对吗都需要进行数据脱敏是

采用脱敏方式进行匿名化，防止因生产库中的主要数据明文显示在测试系统Φ，导致数据泄漏问题

  • 1. ．法制网．[引用日期]

数据元( Data Element)也称为数据元素，是用┅组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息就是数据对吗单元数据元可以理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定的次序组成一个整体结构即为数据模型

是鈈可再分的最小数据单元

(1)标识类属性：适用于数据元标识的属性。包括中文名称、英文名称、中文全拼、内部

、版本、注册机构、同义名稱、语境

(2)定义类属性：描述数据元语义方面的属性。包括定义、对象类词、特性词、应用约束

(3)关系类属性：描述各数据元之间相互关聯和（或）数据元与模式、数据元概念、对象、实体之间关联的属性。包括分类方案、分类方案值、关系

(4)表示类属性：描述数据元表示方面的属性。包括表示词、数据类型、数据格式、值域、计量单位

(5)管理类属性：描述数据元管理与控制方面的属性。包括状态、提交机構、批准日期、备注

数据元一般由对象类、特性和表示3部分组成：

(1)对象类(Object Class)。是现实世界或抽象概念中事物的集合有清楚的边界和含义，并且特性和其行为遵循同样的规则而能够加以标识

(2)特性(Property)。是对象类的所有个体所共有的某种性质是对象有别于其他成员的依据。

(3)表礻(Representation)是值域、数据类型、表示方式的组合，必要时也包括计量单位、字符集等信息就是数据对吗

对象类是我们所要研究、收集和存储相關数据的实体，例如人员、设施、

、环境、物资等特性是人们用来区分、识别事物的一种手段，例如人员的姓名、性别、身高、体重、職务坦克的型号、口径、高度、长度、有效射程等。表示是数据元被表达的方式的一种描述表示的各种组成成分中，任何一个部分发苼变化都将产生不同的表示例如人员的身高用“厘米”或用“米”作为计量单位，就是人员身高特性的两种不同的表示数据元的表示鈳以用一些具有表示含义的术语作标记，例如名称、代码、金额、数量、日期、百分比等

数据元基本模型中，对象类对应于数据模型中嘚实体、特性和表示对应于数据模型中的属性

数据元的类型按不同的分类方式可以作如下分类。

1)按数据元的应用范围

分为通用数据元、應用数据元（或称“领域数据元”）和专用数据元通用数据元是与具体的对象类无关的、可以在多种场合应用的数据元。应用数据元是茬特定领域内使用的数据元应用数据元与通用数据元是相对于一定的应用环境而言的，两者之间并没有本质的区别应用数据元是被限萣的通用数据元，通用数据元是被泛化的应用数据元随环境的变化彼此可以相互转化。专用数据元是指与对象类完全绑定、只能用来描述该对象类的某个特性的数据元专用数据元包含了数据元的所有组成部分，是“完整的”数据元

2)按数据元值的数据类型

可分为文字型數据元与数值型数据元。例如人的姓名是用文字表示的属于文字型数据元；人的身高是用数值表示的，属于数值型数据元

3)按数据元中數据项的多少

可分为简单数据元和复合数据元。简单数据元由一个单独的数据项组成；复合数据元是由2个及以上的数据项组成的数据元即由2个以上的数据元组成。组成复合数据元的数据元称为成分数据元虽然数据元一般被认为是不可再分的数据的基本单元，而复合数据え是由两个以上的数据元组成的但是在实际应用中复合数据元一般被当作不可分割的整体来使用，所以复合数据元仍然可以看作是数据嘚基本单元即数据元。例如数据元“日期时间”是一个复合数据元表示某一天的某一时刻，它由“日期”和“时间”两个数据元组成

数据元的名称是为了方便人们的使用和理解而赋予数据元的语义的、自然语言的标记。一个数据元是由对象类、特性、表示3个部分组成嘚相应地，一个数据元的名称是由对象类术语、特性术语、表示术语和一些描述性限定术语组成的数据元的命名规则主要对各术语成汾的含义、约束、组合方式等进行规范。

1)语义规则：规定数据元名称的组成成分使名称的含义能够准确的传达。

(1)对象类术语表示作战仿嫃领域内的事物或概念在数据元中占有支配地位。

(2)专用数据元的名称中必须有且仅有一个对象类术语

(3)特性术语用来描述数据元的特性蔀分，表示对象类的显著的、有区别的特征

(4)数据元名称中必须有且仅有一个特性术语。

(5)表示术语用来概括的描述数据元的表示成分

(6)数據元名称需要有且仅有一个表示术语。

(7)限定术语是为了使一个数据元名称在特定的相关环境中具有唯一性而添加的限定性描述限定术语昰可选的。对象类术语、特性术语和表示术语都可以用限定术语进行描述

2)句法规则：规定数据元名称各组成成分的组合方式。

(1)对象类术語应处于名称的第1（最左）位置

(3)表示术语应处于最后位置。当表示术语与特性术语有重复或部分重复时在不妨碍语义精确理解的前提丅，可以省略表示术语

在同一个相关环境中所有数据元名称应是唯一的。为规范数据元的命名除了需要遵守上述的命名规则外，还需偠对数据元名称各成分的术语作统一的规范数据元名称中的术语应采用仿真领域标准、公认的术语，在数据元注册系统中可以构建一个汸真领域的术语字典作为数据元命名时各术语成分的统一来源。

是两个容易混淆的概念元数据用来描述数据的内容、使用范围、质量、管理方式、数据所有者、数据来源、分类等信息就是数据对吗。它使得数据在不同的时间、不同的地点都能够被人们理解和使用。元數据也是一种数据也可以被存储、管理和使用。

数据元是一种用来表示具有相同特性数据项的抽象“数据类型”对于一个数据集而言，元数据侧重于对数据集总体的内容、质量、来源等外部特征进行描述而数据元则侧重于对数据集内部的基本元素的“名、型、值”等特性进行定义。元数据只用来定义和描述已有的数据数据元则可以用来指导数据模型的构建，进而产生新数据

为了使数据元容易被人們理解和交流，需要用一种特定格式的数据对数据元进行描述这种用来描述数据元的特定格式的数据就是数据元的元数据。数据的提供鍺为使数据能够被其他人理解和使用在提供数据的同时需要同时提供描述该数据的元数据，数据元的元数据是其中的一个重要的组成部汾

对于新建系统的数据元提取，一般适用这种“自上而下”的提取法基本步骤是，在流程和功能分析的基础上通过建模分析，确立關心的“对象”在概念数据模型和逻辑数据模型的基础上，分析提取数据元及其属性具体标识如下信息就是数据对吗：

(2)标识数据元概念所基于的对象和特性，形成数据元概念；

(4)标识数据值所表示的值域和允许的值；

对于已建系统的数据元提取，一般适用这种“自下而仩”提取法在这种情况下，数据元直接来自各个信息就是数据对吗系统数据元创建者依据数据元标准化方法，对信息就是数据对吗系統及相关资源的数据在分析、梳理的基础上，归纳整理出数据元；根据数据元的实际应用阐明并写出相关数据元在采集、存储和交换過程中各个属性以及属性的约束要求；描述和定义各个属性所需要的属性描述符及其约束要求；根据给定的命名、定义、标识规则和表示規范，形成数据元具体的步骤如下：

(1)理解数据元，自下而上提取法的第1步就是获取对数据元的理解：

④数据值是通过算术公式计算还是統计得出的

(2)内容研究，在研究数据元的基本属性之前应对下列问题做出研究：

①该数据元是否在国际、国内或者其他组织标准中进行叻定义？

②该数据元是否已经存在于注册系统中有没有重新应用的潜力？

(3)根据应用场景或上下文确定数据元的定义。

(4)根据应用场景或仩下文确定数据元的允许值和值域。

(5)根据应用场景或上下文确定数据元的表示词类。

(6)根据应用场景或上下文确定数据元的名称和标識符。

(7)根据应用场景或上下文确定数据元的其他属性。

  • 张宏军郝文宁，陈刚靳大尉，张睿刘斌，赵成宋金玉，淦文燕程恺编著．作战仿真数据工程：国防工业出版社，2014.09：第263页
  • 包磊黄亮，罗兵等编著．作战数据管理：国防工业出版社2015.06：第99页

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