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1、英特爾智慧交通解決方案提綱 大數據帶來交通管理上的挑戰 Intel企業級 Hadoop平臺 基于Intel Hadoop構建智慧交通應用解決方案大數據時代-數據爆發性增長3統計、分析、預測、實時處 理IDC預測全球的數據使用量到2020年會增長44倍，達到35.2ZB (1ZB = 10億TB)*Source: McKinsey Global Institute AnalysisSG Cross Asset Research, PwCValue大數據處理速度要求越來越高 大數據與海量數據的一個重要區別，在于不但數據尺寸大，而且對數據處理的響應速度有有著更高的要求 傳統 的以周，天，小時為單 位2、的運算處理周期，下降到以分鐘，秒為單位 大數據高價值的重要體現-處理速度High utilityDiminishing utilityArchival valueTimeHighLowNegative數據的多樣性 數據形式的多樣: 結構化數據 ，數據間有很強的因果關系 半結構化數據 ，數據間因果關系較弱 非結構化數據， 數據間無因果關系 數據來源的多樣性:不同的應用系統各種設備互聯網其它Flat file創造顯著業務 價值（VALUE） Copyright 2011EMCCorporation. All rights reserved.大數據分析顯著的業務 價值3V特性驅動下創建挖掘數據資產價3、值，通過數據驅動業務 ，變成本中心為利潤中心智慧城市-最典型的大數據應用7智能交通系統面臨大數據的挑戰 海量數據 城市A: 500000個探頭, 三個月會產生200PB的視頻數據 城市B: 12,000個ITS探頭, 每天20億條記錄，三個月產生1PB的數據 實時計 算 實時數據的采集、掃描、查詢和共享 實時事件監測 準實時的預測分析 大型跨區域分布式計算數據過于龐大，建設中心機房困難帶寬所限無法將海量數據匯總至總中心數據多為分中心本地用戶訪問數據過于集中，系統風險 加大總中心投資過大，無法分攤到位8數據處理需求與傳統平臺擴展能力之間的差距不斷增大數據處理需求與傳統 平臺硬件擴展的差距不斷擴大Industry Progress大數據處理需要的擴展能力Big DataBig云計算技術是有效處理大數據的有效手段大數據和云是兩個不同的概念，但兩者之間有很多交集。支撐大數據以及云計算的底層原則是一