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案例要点：台州市交通部门在不到1秒内即可得到从24亿条过车数据中根据车牌号查询出的行车轨迹.
浙江省台州市经济发展迅猛,地方交通持续拥堵,机动车辆不断增加.为此,地方交通部门采用了数据驱动的方法,在市内重要检查点安装了上千台数字监控设备,7×24小时不间断捕获图像和视频数据,每月数据量达到TB量级.
台州市交通部门利用22台基于英特尔至强 E5系列的服务器、198TB存储空间构建了台州市交通数据中心,对交通信息实现集中存储与管理.利用Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和Apache HBase实现基础过车结构化数据的永久存储,可以实时对数据检索,并随时无缝扩容.依托英特尔开放数据分析平台的优势,实现海量数据的挖掘和分析.
英特尔数据中心:英特尔固态硬盘和以太网技术助力数据中心建设
英特尔至强E5系列增强了系统I/O处理能力,单服务器允许平均每秒250次500KB尺寸图片同步传输或2000次异步并发存储.Apache Hadoop软件的英特尔分发版提供了高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案,可为海量信息提供可靠存储,并无缝容量扩充.Apache Hadoop软件的英特尔分发版满足了车辆监控系统复杂的数据查询需求,不到1秒的时间即可得到从24亿条过车数据中根据车牌号查询出的行车轨迹.
台州市机动车违法图像信息在系统的保存周期从3个月延长到24个月,交通部门可根据车辆的颜色、车型、号牌等信息实时查询其历史行为、行车路线和车辆营运公司、驾驶人等关联信息.交警可以从24亿条过车数据中轻松检索被监测机动车的行车轨迹.管理部门可以便捷利用关联车辆的分析数据.根据24亿条实际过车数据进行两卡点、多卡点的伴随车辆和碰撞车辆的复杂分析,耗时仅为10秒左右.
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