沉默的數據會說話
案例一：某學院的宿舍發生盜竊事件，多臺電腦和手機被盜，當地*機關立刻查詢周邊的視頻監控及周邊卡口的視頻，根據作案時間推算出卡口的嫌疑車輛通過時間，快速鎖定了嫌疑車輛，根據車牌號，警方很快鎖定了*的蹤跡。在“大數據作戰平臺”中，輸入車牌號，這輛車的行動軌跡一目了然，再與能捕捉手機信號的“電子圍欄”信息碰撞，誰在案發后坐上了這輛車，很快有了結果。
案例二：一輛滿載貨物的外地牌照大貨車，從某高速出口進市區道路，司機貪圖快捷，絲毫不理會貨車禁止上市區高架道路的交通警示牌，“步履蹣跚”地駛入了某路高架。沒想到，才行駛出五六公里，車輛就被被*迅速攔下。據當地*介紹，得益于智能化的視頻監控系統，這輛車在違法進入高架上行岔口的瞬間，系統就會在10秒鐘內自動將違法信息發送到距離zui近的*的警務通手機里，*得以及時執法。
*警務云大數據的典型特征
如今，利用大數據手段助力*成功破案的案例不勝枚舉，以上只是兩個普通的案例。隨著信息技術的發展，以情報為主導的警務信息化系統得以推進，幫助*輕松應對挑戰。*系統數據庫里集合了大量警務數據和社會資源數據，警務云作為大數據的載體，具有大數據的典型特征：
一是海量，大到“以目前的技術無法管理的數據量”;
二是多樣，數據種類復雜，不止包括傳統的格式化數據，還包括來自互聯網的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。非結構數據占了存儲數據總量的75%—95%，這些非結構數據無法以現在的技術手段處理;
三是價值密度低，商業價值高。從大量的低質量、低價值的數據中獲取數據成本很高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
四是處理速度快。數據產生的頻率和傳送頻率非常快，需要進行實時處理;這一點和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
警務云大數據對基礎設施的挑戰
隨著*警務云的深入建設，信息系統數據不斷增多，有著爆炸式增長的趨勢。以傳統建設模式構建的*信息系統越來越龐大，越來越復雜，管理和運維壓力也隨之增大。而數據中心基礎設施是跟隨著上層的發展而發展的，傳統的數據中心架構相形見絀，已然適應不了警務云大數據時代下的數據中心建設要求。
一、功率密度低：傳統的數據機房通常采用下送風的形式，支持的功率密度低，在應用高密度服務器時，容易產生局部熱點，導致設備故障。因此，傳統的下送風架構已不再適用于警務云大數據的新型數據中心。
二、運維效率低下：某省廳信通運維人員有6個，需要負責信通、視頻、系統安防、信息化項目管理等，只有1人負責機房基礎設施的運維，且只能通過人工巡檢的方式，效率非常低，甚至出現過設備故障，業務中斷了半天后才響應處理的情況。
三、擴容困難：傳統的數據機房在建設之初就已固化，想要實現后期擴容非常困難，對于需要擴容的數據機房，則必須在設計之初提出方案，一次性預埋所需的基礎設施。
新型模塊化架構應運而生
在這樣的背景下，如果采用模塊化的架構，以上問題的就可以迎刃而解。模塊化數據中心主要面向平安城市在市局、區縣、派出所級的數據中心，為其提供數據中心基礎設施所需的風火水電。方案集成了供配電系統、行級制冷系統、機柜系統、監控系統和綜合布線系統，采用模塊化架構，工廠預制，快速部署，幫助*系統構建可靠、綠色、智能的數據中心。
一、高功率密度：模塊化數據中心采用行級空調靠近熱源方式，相比傳統制冷系統可實現更高功率密度，并且由于行級空調的分散布置特性，可以支持在不同微模塊中實現不同的功率密度的需求，更大程度滿足不同業務所需的功率密度不一致的需求。
二、簡化運維：模塊化數據中心具備統一的運維接口，接口界面更易管理，由統一的模塊化設備提供商負責解決所有基礎設施所涉及專業的銜接問題，從根本上杜絕了不同專業間相互推諉的現象發生。其次，模塊化數據中心具有智能化特性，如電池電容風機預警、電池關斷等功能，使運維更加簡單。
三、靈活擴容：模塊化數據中心實現各子系統在工廠預集成，極大簡化了工程安裝量，減少現場部署時間，并且實現了架構的靈活性，并不需要像傳統機房那樣先確定整個機房格局后再統一規劃基礎設施。模塊化數據中心，可以隨工程建設同步進行工廠預制，按業務需求進行規劃，一步步分期部署，類似搭積木的方式，隨著*系統的需求進行同步擴容。
圖1 中型模塊化數據中心在省廳、市局機房的應用
圖2 小型模塊化數據中心在區縣級機房的應用
圖3 微型模塊化在派出所機房的應用
模塊化數據中心其實不僅適用于*行業的警務云應用，更適用于其它行業中，如金融，交通，能源等。的ICTresearch報告顯示，模塊化數據中心市場規模正逐年增長。2015年華為模塊化數據中心以17%*于行業。(下圖4)
圖4 2015年中國模塊化數據中心市場各品牌銷售額*
（數據來源：ICTresearch 2016）
模塊化數據中心實用性、智能性、靈活性的特性，更適應當今大數據的需求。高密度、低功耗的數據中心將成為主流，相信模塊化數據中心將逐步取代傳統建設模式，為各行各業的數據中心保駕護航。
