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蜂巢多人.jpg

一、簡介

“蜂巢”是基于最新 AI深度學習技術研發的全新一代智能單兵系統,具備視頻結構化、人臉識別比對,車型二次識別比對,極端場景視頻檢索和多人聯網協同分析五大功能,同時具備貼近實戰的技戰法分析研判功能,用人工智能打造新型視頻偵查。

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其中的多人聯網協同分析功能,蜂巢支持1+4工作模式,同檢同看,全后臺分析,杜絕臨時組網不穩定,視頻檢索、視頻結構化等分析功能從開始即可同步審看實時結果。



二、遇到的問題

蜂巢在實現多人聯網協同分析功能上也遇到如下問題:

性能問題:

在蜂巢進行視頻分析過程中,會產生大量的結構化結果,如果采用傳統數據庫進行結構化結果的實時存儲,對性能要求較高。而且隨著存儲數據量的增加,傳統數據庫的性能會有所降低。不利于實現客戶程序實時獲取視頻分析的結果。

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并發問題:

在蜂巢進行視頻分析過程中,會有數個分析進程和數個客戶端程序同時對結構化結果數據進行讀寫,對傳統數據庫進行同時讀寫需要數據庫支持原子性操作,或者有開發人員實現原子性操作數據庫,否則將影響數據的正確性和程序的穩定性。


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三、解決方案

為了解決蜂巢在實現多人聯網協同分析功能遇到的問題,蜂巢引入了Redis作為數據緩存系統,降低數據庫的讀寫壓力,提升視頻分析的結構化數據展示的實時性。

Redis是一個完全開源免費的,遵守BSD協議的,高性能的key-value數據庫。其具有如下有點:

性能優越,可以支持每秒十幾萬次的讀/寫操作,性能超過傳統數據庫;

數據多樣,除了支持簡單的key-value類型的數據,同時還提供list、set、hash等較復雜的數據結構的存儲,為存儲各種類型的視頻分析結構化結果提供了可能;

分布式,除了支持單機部署,也支持集群、分布式、主從同步等配置,方便進行服務的擴展。

基于Redis的優勢,結合蜂巢程序的架構,將Redis作為蜂巢系統的緩存系統,傳統數據庫作為數據的持久化方式,增加了多客戶端展示視頻分析結構化結果的實時性,降低了對傳統數據庫的讀寫壓力。


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四、擴展信息

Squirrel(松鼠)是美團技術團隊基于Redis Cluster打造的緩存系統。經過不斷的迭代研發,目前已形成一整套自動化運維體系:涵蓋一鍵運維集群、細粒度的監控、支持自動擴縮容以及熱點Key監控等完整的解決方案。同時服務端通過Docker進行部署,最大程度的提高運維的靈活性。分布式緩存Squirrel產品自2015年上線至今,已在美團內部廣泛使用,存儲容量超過60T,日均調用量也超過萬億次,逐步成為美團目前最主要的緩存系統之一。




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