城市的視頻監(jiān)控系統(tǒng)正從單個部門或領(lǐng)域安防業(yè)務(wù)的支撐系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄�城市信息化建設(shè)和管理應(yīng)用的支撐系統(tǒng)，其前端錄像設(shè)備已達到數(shù)十萬級的規(guī)模，定位于對整個城市范圍的視頻資源和相關(guān)信息進行有效管理和應(yīng)用，以為各類部門如公安、城管、交通、環(huán)保、能源、安監(jiān)等的業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供服務(wù)支持。而現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)大多為部門自建或獨立項目建設(shè)，存在著各個系統(tǒng)相互孤立、標(biāo)準(zhǔn)不一、系統(tǒng)可擴展性不強、各部門之間難以協(xié)同工作等缺點。這就迫切需要把現(xiàn)有系統(tǒng)升級為可適應(yīng)大規(guī)模信息共享需求和多元化業(yè)務(wù)需求的廣域級視頻監(jiān)控綜合業(yè)務(wù)平臺，實現(xiàn)各業(yè)務(wù)間的集成和整合，以消除信息孤島，提升系統(tǒng)整體運行效率。目前視頻監(jiān)控技術(shù)已進入網(wǎng)絡(luò)和全數(shù)字時代，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控技術(shù)及其應(yīng)用不斷發(fā)展，但基本都采用基于局域網(wǎng)架構(gòu)下的集中式管理模式，不能解決廣域級系統(tǒng)中面臨的問題。云計算可通過虛擬化、分布式存儲、并行數(shù)據(jù)處理等各種手段對各種計算和存儲資源進行統(tǒng)一組織和管理，并以服務(wù)的形式按需提供給云端用戶。SOA是對云計算中資源服務(wù)化的理念上的承接，提供了把云計算服務(wù)集成為系統(tǒng)平臺的解決方案。這種集成正在走向現(xiàn)實應(yīng)用，文獻中提出了一種結(jié)合SOA與云計算系統(tǒng)構(gòu)建的云服務(wù)平臺模型Nebula，能將分布在互聯(lián)網(wǎng)中各個圖書館的資源和服務(wù)整合為一個整體，支持館際資源共享、服務(wù)共享和任務(wù)協(xié)同。但Nebula平臺不需管理廣域級中大量異構(gòu)硬件，也沒有提供對基于海量視頻數(shù)據(jù)的并行計算業(yè)務(wù)支持。本文設(shè)計了一個基于SOA和云計算系統(tǒng)構(gòu)建的廣域級視頻監(jiān)控綜合業(yè)務(wù)平臺(以下簡稱視監(jiān)平臺)，可實現(xiàn)對廣域范圍內(nèi)的視頻監(jiān)控設(shè)備及有關(guān)計算資源和視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的統(tǒng)一組織和管理，具有靈活的可擴展性，彈性的業(yè)務(wù)能力，并以服務(wù)的形式向平臺用戶提供多元化業(yè)務(wù)服務(wù)。

    1.關(guān)鍵技術(shù)概述

    面對廣域范圍密集監(jiān)控下不斷增長的海量視頻數(shù)據(jù)以及多個城市管理部門的多元業(yè)務(wù)需要，廣域級視監(jiān)平臺需要解決數(shù)據(jù)中心管理、底層資源虛擬化、海量數(shù)據(jù)存儲與分析、多元業(yè)務(wù)集成與融合等關(guān)鍵問題。

    1.1數(shù)據(jù)中心與虛擬化技術(shù)

    數(shù)據(jù)中心與虛擬化技術(shù)為廣域級視監(jiān)平臺統(tǒng)一組織管理密集分布在城市范圍內(nèi)的大量異構(gòu)硬件資源提供了有效的手段。在1萬路的視頻監(jiān)控項目中，若有10%的設(shè)備需要保留24小時連續(xù)的視頻編碼數(shù)據(jù)，則每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約為10TB。因此，海量的存儲資源和數(shù)目巨大、品牌各異、分布范圍廣泛的攝像槍、監(jiān)控器等各種異構(gòu)視頻I/O設(shè)備是本視監(jiān)平臺的管理重點。云計算的數(shù)據(jù)中心技術(shù)為廣域范圍內(nèi)包括計算節(jié)點、存儲節(jié)點、視頻I/O節(jié)點在內(nèi)的各種底層異構(gòu)物理資源提供低成本、高帶寬、高可靠的網(wǎng)絡(luò)連接，并快速有效地存儲由監(jiān)控業(yè)務(wù)產(chǎn)生的海量視頻數(shù)據(jù)資源。在此基礎(chǔ)上，采用云計算虛擬化技術(shù)對其進行統(tǒng)一的抽象管理。虛擬化技術(shù)可分為基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化和系統(tǒng)虛擬化�；�礎(chǔ)設(shè)施虛擬化技術(shù)包括CPU虛擬化、內(nèi)存虛擬化和I/O設(shè)備虛擬化，可用于對平臺底層各種異構(gòu)資源按大類進行整合，并通過構(gòu)建資源池實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化表示，向上層提供訪問這些物理資源的統(tǒng)一接口。系統(tǒng)虛擬化技術(shù)是對基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化技術(shù)的進一步擴展，應(yīng)用傳統(tǒng)虛擬化技術(shù)VMWare可實現(xiàn)資源定制，為視監(jiān)平臺上不同部門多元化的業(yè)務(wù)應(yīng)用需求提供相應(yīng)的虛擬機運行環(huán)境。而新的系統(tǒng)虛擬化技術(shù)，支持虛擬機快速部署和在線遷移，可進一步提高虛擬機的可靠性。

    1.2分布式文件系統(tǒng)和分布式編程框架

    Hadoop是由Apache基金會管理的一個開源項目，其組成部分HDFS、HBase和MapReduce分別是云計算技術(shù)下分布式文件系統(tǒng)和分布式編程框架的開源實現(xiàn)。這三者互相配合，可以實現(xiàn)本視監(jiān)平臺中海量數(shù)據(jù)的分布式存儲管理及并行處理，并具有以下優(yōu)點：①可擴展性強，在存儲和計算兩個層面上都可實現(xiàn)可擴展的分布式處理；②經(jīng)濟性好，系統(tǒng)可以運行在廉價的大規(guī)模服務(wù)器集群上；③可靠性高，HDFS的設(shè)備恢復(fù)機制以及MapReduce的任務(wù)監(jiān)控機制保證了分布式處理的可靠性。

    1.2.1 HDFS分布式文件系統(tǒng)

    HDFS主要用于對以視頻數(shù)據(jù)為主的海量數(shù)據(jù)提供分布式存儲和管理，以利于在數(shù)據(jù)規(guī)模日益龐大的情況下實現(xiàn)有效的分布式并行調(diào)度。本視監(jiān)平臺上視頻數(shù)據(jù)的存儲管理具有如下特點：①需要存儲大量GB級甚至TB級的大文件；②文件具有一次寫多次讀的特點；③文件讀操作以大規(guī)模的流式讀和小規(guī)模的隨機讀構(gòu)成；④系統(tǒng)需要有效處理并發(fā)的追加寫操作；；⑤權(quán)衡高持續(xù)I/O帶寬與低傳輸延遲時傾向于前者。

    為了滿足系統(tǒng)的上述特點，在HDFS分布式文件系統(tǒng)中，大文件被拆分為大小相等的若干固定塊分散存儲于計算節(jié)點的本地硬盤中，并通過較大的分塊粒度(如64MB)保證HDFS對PB級超大文件的存儲能力。此外，為保證數(shù)據(jù)和文件的可靠性，HDFS系統(tǒng)設(shè)置了元數(shù)據(jù)管理節(jié)點管理文件和數(shù)據(jù)塊副本的元數(shù)據(jù)，為每一個數(shù)據(jù)塊維持多個副本。通過文件的分布式存儲，HDFS可并行讀取文件，提供高I/O吞吐率，同時還簡化了數(shù)據(jù)塊副本問的數(shù)據(jù)同步問題。

    1.2.2 HBase分布式存儲系統(tǒng)

    在HDFS文件系統(tǒng)基礎(chǔ)上，進一步建設(shè)了HBase分布式存儲架構(gòu)，適用于廣域級視監(jiān)平臺上的各種應(yīng)用，如視頻實時預(yù)覽、視頻錄像回放等數(shù)據(jù)存儲與查詢服務(wù)。HBase架構(gòu)的數(shù)據(jù)模型方面，數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)項可由無結(jié)構(gòu)的字節(jié)數(shù)組表示，可以以行名、列名、時間戳為數(shù)據(jù)表建立索引，以便于對視頻流數(shù)據(jù)為主的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的進行存儲管理；在數(shù)據(jù)存儲上，HBase可將規(guī)模巨大的整張數(shù)據(jù)表拆分成多個HDFS文件子表，由HDFS系統(tǒng)保證其健壯性和擴展性，同時采用分布式鎖機制Chubby負(fù)責(zé)多個子表間的數(shù)據(jù)同步，保證其可用性。

    1.2.3 MapReduce分布式編程框架

    MapReduce是由Google提出的一個軟件架構(gòu)，是目前云計算平臺上實際公認(rèn)的并行編模型標(biāo)準(zhǔn)，運行于HDFS和HBase系統(tǒng)之上。HDFS和HBase實現(xiàn)了對海量視頻數(shù)據(jù)高效的分布式存儲，MapReduce在此基礎(chǔ)上提供由編程框架自動控制的、對用戶透明的計算資源和數(shù)據(jù)資源的并行調(diào)度和數(shù)據(jù)同步機制，可根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)模自動伸縮、從而為程序開發(fā)者屏了底層的復(fù)雜性，簡化了分布式并行處理業(yè)務(wù)的編程開發(fā)工作。一個典型的MapReduce計算處理通常可以分布到上千個計算節(jié)點中來處理上TB的數(shù)據(jù)，這對海量視頻數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的并行處理尤為重要。

    1.3 SOA架構(gòu)與云計算系統(tǒng)的整合

    云計算系統(tǒng)和SOA架構(gòu)分別完成用戶功能實現(xiàn)和服務(wù)提供，形成完整的基于SOA的云計算框架模型。如圖1所示。

圖1 基于SOA的云計算框架模型

    作為服務(wù)提供者，云計算系統(tǒng)涵蓋如前所述的數(shù)據(jù)中心、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)和分布式編程框架等各項基本技術(shù)，統(tǒng)一組織管理各種資源并把用戶所需功能實現(xiàn)為云服務(wù)。云計算系統(tǒng)由云服務(wù)接口層、云計算服務(wù)層、云計算資源層和云服務(wù)管理層組成。其中，云服務(wù)接El層通過對外提供統(tǒng)一的綁定接口而實現(xiàn)各種云服務(wù)的輸出；云計算服務(wù)層提供了云服務(wù)應(yīng)用程序的運行環(huán)境，由開發(fā)語言和相應(yīng)的軟件工具組成，可根據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)者上傳的程序代碼和數(shù)據(jù)提供相應(yīng)服務(wù)，完成各種底層資源如網(wǎng)絡(luò)、存儲、計算等的調(diào)度工作及操作系統(tǒng)管理。云計算資源層為上層提供各項基礎(chǔ)設(shè)施。云服務(wù)管理層負(fù)責(zé)進行服務(wù)資源調(diào)度和管理過程操作，并對云服務(wù)的可用性、可靠性和安全性提供保障。

    SOA架構(gòu)是一種系統(tǒng)的建模思想和軟件構(gòu)建方法，側(cè)重于采用服務(wù)的形式進行系統(tǒng)的構(gòu)建，其結(jié)構(gòu)包括服務(wù)提供者、服務(wù)消費者和服務(wù)代理三部分。在云計算系統(tǒng)對外提供多種云服務(wù)的基礎(chǔ)上，SOA架構(gòu)下的云服務(wù)可部署在各種分布式平臺上，通過網(wǎng)絡(luò)以統(tǒng)一的Web接口形式對最終用戶提供各種服務(wù)�；�于SOA架構(gòu)，可以根據(jù)視監(jiān)平臺各使用部門的多元化業(yè)務(wù)用戶需要對任意內(nèi)部和外部的云服務(wù)進行統(tǒng)一組織整合，快速地構(gòu)建和部署新的應(yīng)用程序和服務(wù)，提供最終服務(wù)與任務(wù)協(xié)同，從而解決特定的業(yè)務(wù)需求。

   2.綜合平臺的架構(gòu)與實現(xiàn)

    2.1綜合平臺的架構(gòu)

    本文提出的基于SOA與云計算技術(shù)的廣域級視頻綜合業(yè)務(wù)平臺由物理資源層、功能服務(wù)層、SOA構(gòu)建層、服務(wù)中心和服務(wù)管理層組成，其具體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 廣域級視頻監(jiān)控綜合業(yè)務(wù)平臺的架構(gòu)

    2.1.1 物理資源層

    視監(jiān)平臺的物理資源層的主要任務(wù)是統(tǒng)一組織管理平臺涉及的各種物理資源，包括攝像槍，網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器，數(shù)字硬盤錄像機，各種服務(wù)器，集中式/分布式存儲設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備，傳感設(shè)備，定位設(shè)備等，將硬件資源封裝成服務(wù)，分別提供給中間服務(wù)層和用戶使用。本層依次解決以下兩個問題。首先建立以廣域網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的、低成本、高效能的數(shù)據(jù)中心，采用高帶寬、高可靠性、兼容大量異構(gòu)設(shè)備和計算節(jié)點的二層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，連接各種異構(gòu)硬件資源，存放海量數(shù)據(jù)。其次，應(yīng)用虛擬化技術(shù)，為系統(tǒng)整體管理、配置、檢索所有的設(shè)備提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，保證品牌繁多、架構(gòu)各異、視頻碼流格式不同的眾多設(shè)備被抽象成相同的接口，使上層調(diào)用可忽略底層的復(fù)雜物理特性，透明地訪問各種類型的設(shè)備，從而為上層提供彈性、可靠的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。同時，通過對系統(tǒng)中現(xiàn)有的集中式/分布式存儲設(shè)備的虛擬化，物理資源層建立界面統(tǒng)一的海量存儲硬件資源池，供上層云計算服務(wù)按需取用。

    2.1.2 功能服務(wù)層

    視監(jiān)平臺的功能服務(wù)層對資源進行了更進一步的抽象，提供用戶應(yīng)用程序的運行環(huán)境，負(fù)責(zé)資源的動態(tài)擴展和容錯管理�；�于底層的硬件資源，本層向上屏蔽底層系統(tǒng)的復(fù)雜性，優(yōu)化存儲系統(tǒng)的I/O性能，提高文件系統(tǒng)的可靠性與可用性，完成存儲、管理與調(diào)度海量視頻數(shù)據(jù)的任務(wù)，實現(xiàn)強大的計算能力。為此，本層采用HDFS技術(shù)和HBase技術(shù)，實現(xiàn)對海量視頻數(shù)據(jù)高效的分布式存儲；并在此基礎(chǔ)上基于MapReduce技術(shù)進一步向上層提供面向服務(wù)架構(gòu)的并行編程框架。由于本平臺建立在大規(guī)模硬件資源上，所以該編程框架支持規(guī)模擴展、屏蔽底層細(xì)節(jié)并且簡單易用。同時，該編程框架從兩方面提供對數(shù)據(jù)資源的高效的分布式并行處理。第一方面是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)模并行地調(diào)度下層的數(shù)據(jù)和計算資源，通過統(tǒng)一的抽象接口訪問各種資源，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)，設(shè)備信息等，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的并行處理。第二方面是向上層提供簡單的、屏蔽下層復(fù)雜細(xì)節(jié)的、使并行調(diào)度對用戶透明的編程環(huán)境和編程模型SDK。用戶使用本層SDK開發(fā)各種基本功能，如視頻實時預(yù)覽、視頻錄像回放、圖像相似度計算、平臺管理和設(shè)備的控制、配置和查詢、平臺管理等。通過在本層中統(tǒng)一實現(xiàn)各種基本功能，并供上層不同應(yīng)用程序調(diào)用，使上層盡量使用底層中統(tǒng)一的服務(wù)功能，可消除軟件上的重復(fù)建設(shè)、相互孤立和標(biāo)準(zhǔn)不一。

    2.1.3 SOA構(gòu)建層與服務(wù)中心

    視監(jiān)平臺的SOA構(gòu)建層將下層實現(xiàn)的功能封裝成標(biāo)準(zhǔn)的Web服務(wù)，并通過SOA架構(gòu)進行管理和使用。作為服務(wù)提供者，本層可提供諸如監(jiān)控、回放、搜索等業(yè)務(wù)的使用界面和應(yīng)用軟件，用戶只需要直接使用或通過配置進行組合集成使用，而不需要編程。同時，本層還提供更高層次的業(yè)務(wù)領(lǐng)域軟件，可供用戶根據(jù)特定的業(yè)務(wù)使用，例如：人臉識別，移動目標(biāo)跟蹤，危險行為分析，傳感器上傳的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，人流車流物流統(tǒng)計分析等。

    作為服務(wù)提供者和服務(wù)消費者間的聯(lián)系紐帶，服務(wù)中心面向終端用戶，為SOA構(gòu)建層封裝的服務(wù)完成注冊、查找、訪問、綁定和構(gòu)建服務(wù)工作流等工作，并通過既定的通信協(xié)議實現(xiàn)各服務(wù)間的互操作，最終提供基于網(wǎng)絡(luò)的軟件應(yīng)用。需要特別指出的是，基于業(yè)務(wù)領(lǐng)域的整合及服務(wù)提供商復(fù)雜多變等原因，服務(wù)中心可連接多個云計算系統(tǒng)，即，各云計算系統(tǒng)為服務(wù)中心提供了多元的遠(yuǎn)端服務(wù)，本平臺同時為每個服務(wù)提供了統(tǒng)一的接口，用戶通過SOA架構(gòu)能有效的進行服務(wù)的組合以生成新的業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用系統(tǒng)，各種業(yè)務(wù)可以跨云計算系統(tǒng)實現(xiàn)，而新生成的系統(tǒng)同樣可以被當(dāng)作新的服務(wù)進行注冊、發(fā)布。對于視監(jiān)平臺的服務(wù)對象一工作地點在城域范圍內(nèi)隨時變換的城市管理部門來說，這種可通過網(wǎng)絡(luò)隨時發(fā)現(xiàn)和綁定服務(wù)的應(yīng)用管理機制有著重要的實際應(yīng)用意義。

    2.1.4 服務(wù)管理層

    服務(wù)管理層完成系統(tǒng)資源管理，任務(wù)調(diào)度，用戶管理和安全機制等工作。資源管理模塊負(fù)責(zé)均衡地調(diào)度各物理資源，實時更新可用資源庫，并對使用情況進行統(tǒng)計和監(jiān)測。任務(wù)管理模塊負(fù)責(zé)分析、執(zhí)行用戶提交的任務(wù)，包括任務(wù)的分解和映射，任務(wù)調(diào)度，任務(wù)執(zhí)行、任務(wù)生命期管理等。用戶管理模塊包括用戶交互接口，用戶程序執(zhí)行環(huán)境創(chuàng)建及回收、計費等。安全機制主要通過各種措施保障本系統(tǒng)的整體安全，包括防火墻，身份認(rèn)證，訪問授權(quán)、安全審計等，是保證本系統(tǒng)可靠性、可用性、安全性的基礎(chǔ)。

    2.2 綜合平臺上并行業(yè)務(wù)處理的實現(xiàn)

    本視監(jiān)平臺的核心功能是基于大規(guī)模硬件資源實現(xiàn)并行處理海量視頻數(shù)據(jù)的各項基本功能，包括：本地/遠(yuǎn)程實時監(jiān)控，視頻數(shù)據(jù)存儲、轉(zhuǎn)發(fā)、檢索，設(shè)備管理和設(shè)置，數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計，各種信息系統(tǒng)的整合等。用戶可通過本平臺提供的二次開發(fā)接口，開發(fā)自己所需要的業(yè)務(wù)，也可以直接使用本平臺提供的應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)流程，通過組合和集成，直接形成自己的業(yè)務(wù)。

    以視頻檢索功能的實現(xiàn)為例，例如人臉識別，移動目標(biāo)跟蹤，危險行為分析等屬于數(shù)據(jù)分析功能的業(yè)務(wù)需求，無一例外都需要調(diào)用視頻檢索的基本功能圖像匹配，即計算圖片的相似度。

    可利用視監(jiān)平臺的功能服務(wù)層提供的MapReduce編程環(huán)境編寫算法，實現(xiàn)圖像匹配基本功能。如圖3所示，圖像匹配算法在MapReduce框架下的執(zhí)行可分為以下幾個階段：

圖3 MapReduce下圖像匹配并行計算流程

    (1)初始化階段�？蛻舳讼蛞暠O(jiān)平臺中的任務(wù)控制節(jié)點提交一個包含某視頻片段的圖像匹配MapReduce作業(yè)，任務(wù)控制節(jié)點據(jù)此進行檢索條件的初始化工作。包括：①對此視頻片段進行內(nèi)容分析，抽取包含有效數(shù)據(jù)的幀作為示例圖像(例如人臉)，求得此示例圖像特征數(shù)據(jù)的分片(圖像的特征包括形狀、紋理、顏色等，特征數(shù)據(jù)以文本形式表示)，并作為檢索條件存入本地HDFS中。②MapRe—duee程序初始化。由檢索條件、檢索方式和相似度匹配算法決定圖像檢索的MapReduce程序，即相關(guān)Map()函數(shù)和Reduce()函數(shù)，形成任務(wù)文件。③調(diào)度初始化。任務(wù)控制節(jié)點根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)模決定并行執(zhí)行MapReduce程序的計算節(jié)點，即確定任務(wù)執(zhí)行節(jié)點，并將每個特征數(shù)據(jù)分片和任務(wù)文件一起分發(fā)到各個任務(wù)執(zhí)行節(jié)點中去。

    (2)Map階段。任務(wù)執(zhí)行節(jié)點將特征數(shù)據(jù)分片復(fù)制到本地的文件系統(tǒng)中，并把任務(wù)文件中的程序本地化，形成實例運行任務(wù)，由Map任務(wù)讀取數(shù)據(jù)分片，提取圖像特征數(shù)據(jù)，以鍵/值對的形式傳遞給Map函數(shù)。Map函數(shù)從HDFS中讀取本地視頻圖像的相關(guān)特征數(shù)據(jù)并進行判斷，如滿足檢索條件則進行相似度計算，得到中間結(jié)果是以相似度和特征庫中的圖像名作為Key/Value對，并輸出到本地文件系統(tǒng)中。由于Map函數(shù)的檢索內(nèi)容一般都是本地存儲的HDFS文件，從而降低了網(wǎng)絡(luò)傳輸所帶來的帶寬消耗，減小了系統(tǒng)的阻塞。

    (3)Reduce階段。在各任務(wù)執(zhí)行節(jié)點上，對Map任務(wù)輸出的中間結(jié)果Key/Value對進行分區(qū)，將Key值相同的結(jié)果合并及排序，然后傳遞Reduce任務(wù)。Reduce任務(wù)接收Map輸出的鍵值對中間結(jié)果，對收集的中間結(jié)果進行匯總、按相似度的大小進行排序，最終得到圖像檢索的結(jié)果，并將結(jié)果寫入HDFS中。在Map和Reduce階段中，任務(wù)控制節(jié)點要同時進行相關(guān)的任務(wù)調(diào)度工作，包括協(xié)調(diào)各節(jié)點以及主節(jié)點之間的信息交互，及實現(xiàn)監(jiān)控和容錯機制。

    (4)結(jié)束階段。當(dāng)任務(wù)控制節(jié)點收到作業(yè)完成信息，則將任務(wù)標(biāo)識為成功，通知用戶。最后，清空作業(yè)的工作狀態(tài)和相關(guān)中間輸出，并把最終的檢索結(jié)果發(fā)送給用戶。由以上MapReduce作業(yè)的執(zhí)行過程可見，通過任務(wù)控制節(jié)點的控制調(diào)度可支持業(yè)務(wù)的規(guī)模擴展，簡化了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的難度，實現(xiàn)業(yè)務(wù)并行計算的伸縮性。各個任務(wù)計算節(jié)點上的Map任務(wù)和Reduce任務(wù)都可以并發(fā)執(zhí)行，并可在計算節(jié)點規(guī)模擴展時提高處理性能。因此，一些與數(shù)據(jù)的智能分析有關(guān)的業(yè)務(wù)，如人臉識別、移動目標(biāo)跟蹤和危險行為分析等，都可以通過MapReduee編框架提供的并行計算獲得其所需要的計算能力，有利于任務(wù)的實時完成。任務(wù)控制節(jié)點在調(diào)度完成并行處理的同時，還負(fù)責(zé)各任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的監(jiān)測工作，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果重新執(zhí)行異常狀態(tài)任務(wù)。任務(wù)控制節(jié)點實際上為程序開發(fā)者屏蔽了并行和容錯等繁瑣的細(xì)節(jié)問題。

    進一步地，SOA構(gòu)建層提供獨立于硬件平臺、操作系統(tǒng)和編程語言的、采用中立方式定義的統(tǒng)一接1：3，與圖像匹配基本功能一起封裝為web服務(wù)。最后，服務(wù)中心對此web服務(wù)進行注冊管理，供位于網(wǎng)絡(luò)上不同節(jié)點的服務(wù)消費者視監(jiān)平臺上各部門各客戶端程序查找、綁定和組合，最終形成各種業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，如安防部門的人臉識別，交通部門的移動目標(biāo)跟蹤，城管部門的危險行為分析等。一個業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)可能是由位于不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上的云服務(wù)動態(tài)配置而成。

    3.結(jié)束語

    云計算技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)和分布式計算方面有著自己獨特的優(yōu)勢，SOA是一種建模思想和軟件構(gòu)建方法，SOA與云計算技術(shù)的結(jié)合，為廣域級的此類業(yè)務(wù)平臺提供了一個新的解決思路和實現(xiàn)方案。一方面，可以把服務(wù)的消費者和服務(wù)的提供者分開，業(yè)務(wù)部門不需要去管理底層的視頻資源，可更加的專注于自身的特長，從而使得BT(建設(shè)轉(zhuǎn)讓)、BOT(建設(shè)一經(jīng)營一轉(zhuǎn)讓)等商務(wù)模式得到逐步的推廣，實現(xiàn)信息化系統(tǒng)的運維外包。另一方面，基于此種架構(gòu)，多元化業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的各種新需求、新技術(shù)可以得到快速的部署。同時，隨著城市信息化水平的不斷提高，基于SOA和云計算技術(shù)的視頻綜合平臺可很容易的與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合在一起，向公眾開放運營型業(yè)務(wù)，推進數(shù)字城市、智慧城市的建設(shè)，從更高的層上提升城市的運營水平。

核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。

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