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绝望的数据不会说出案例一：某学院的宿舍再次发生偷窃事件，多台电脑和手机被盗，当地公安机关马上查找周边的视频监控及周边卡口的视频，根据作案时间推算卡口的指控车辆通过时间，较慢瞄准了指控车辆，根据车牌号，警方迅速瞄准了嫌疑人的踪迹。在“大数据登陆作战平台”中，输出车牌号，这辆车的行动轨迹一目了然，再行与能捕猎手机信号的“电子围栏”信息撞击，谁在案发后走到了这辆车，迅速有了结果。
案例二：一辆装载货物的外地牌照大货车，从某高速出口入市区道路，司机贪恋快捷，丝毫不理会货车禁令上市区高架道路的交通警示牌，“步履蹒跚”地驶进了某路高架。没想到，才行经出有五六公里，车辆就被被交警很快逃离现场。
据当地交警讲解，归功于智能化的视频监控系统，这辆车在违法转入高架下行岔口的瞬间，系统就不会在10秒钟内自动将违法信息发送到距离最近的交警的警务通手机里，交警以求及时执法人员。公安警务云大数据的典型特征如今，利用大数据手段助力公安顺利侦破的案例不胜枚举，以上只是两个普通的案例。
随着信息技术的发展，以情报为主导的警务信息化系统以求前进，协助警员精彩应付挑战。公安系统数据库里子集了大量警务数据和社会资源数据，警务云作为大数据的载体，具备大数据的典型特征：一是海量，大到“以目前的技术无法管理的数据量”；二是多样，数据种类简单，好比还包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。非结构数据占到了存储数据总量的75％—95％，这些非结构数据无法以现在的技术手段处置；三是价值密度较低，商业价值低。
从大量的低质量、较低价值的数据中获取数据成本很高。以视频为事例，倒数不间断监控过程中，有可能简单的数据意味着有一两秒。四是处理速度慢。
数据产生的频率和传输频率十分慢，必须展开实时处理；这一点和传统的数据挖掘技术具有本质的有所不同。警务云大数据对基础设施的挑战随着公安警务云的了解建设，信息系统数据大大激增，具有爆炸式快速增长的趋势。以传统建设模式建构的公安信息系统更加可观，更加简单，管理和运维压力也随之减小。而数据中心基础设施是跟随着上层的发展而发展的，传统的数据中心架构相形见绌，早已适应环境没法警务云大数据时代下的数据中心建设拒绝。
一、功率密度较低：传统的数据机房一般来说使用下送风的形式，反对的功率密度较低，在应用于高密度服务器时，更容易产生局部热点，造成设备故障。因此，传统的下送风架构已仍然限于于警务云大数据的新型数据中心。二、运维效率低落：某省厅信通运维人员有6个，必须负责管理信通、视频、系统安防、信息化项目管理等，只有1人负责管理机房基础设施的运维，且不能通过人工通判的方式，效率非常低，甚至经常出现过设备故障，业务中断了半天后才号召处置的情况。
三、配套艰难：传统的数据机房在建设之初就已烧结，想构建后期配套十分艰难，对于必须配套的数据机房，则必需在设计之初明确提出方案，重复使用预埋所需的基础设施。新型模块化架构应运而生在这样的背景下，如果使用模块化的架构，以上问题的就可以迎刃而解。模块化数据中心主要面向五谷丰登城市在市局、区县、派出所级的数据中心，为其获取数据中心基础设施所需的风火水电。方案构建了供配电系统、行级制冷系统、机柜系统、监控系统和综合布线系统，使用模块化架构，工厂钢架，较慢部署，协助公安系统建构可信、绿色、智能的数据中心。
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