图1.视频大数据处理系统总体架构
资源层：包括IT基础资源、数据资源、视频资源等。能够产生、存储、处理海量数据的资源如过车数据、人脸数据、案事件数据等。
平台层：即视频大数据平台，包括数据存储、数据处理、数据迁移、集群管理等功能，同时为上层应用提供接口。视频大数据平台地位类似于数据库，但是它比数据库的处理能力要强大很多，可以对海量数据进行处理。
应用层：基于视频大数据平台提供的高效数据处理服务，行业应用平台(公安、交通、司法、能源、教育等)能够为用户提供海量数据的高效存储、检索、分析和统计等功能。
二、视频大数据技术在智慧交通中的应用
在智慧交通的道路交通应用中，卡口过车数据呈爆炸式增长。对于一个城市，每个卡口每天会经过成千上万辆车，假设一个城市有1000个卡口，每个卡口每天平均过车记录数为10000次，需要对一年内的数据进行处理，则过车记录总数为36.5亿。当卡口过车数据规模达到十亿级别甚至更大后，当前系统的运行速度越来越慢，过车信息检索、研判和分析的耗时越来越长，用户体验越来越差。使用传统的关系型数据库解决方案会使效率大大降低，或者在保证效率的情况下，会使软件、硬件投入成本大大增加，如采用小型机等。针对此类场景，可采用大数据技术，数据量特别大的过车数据由视频大数据平台来处理，视频大数据平台可提供足够大的内存和本地存储，同时，采用分布式计算，各节点并行进行计算，极大地提高数据处理的能力。视频大数据平台具有系统可靠、数据安全、数据处理能力高效、投入成本低、扩展能力强等特点。
交通卡口大数据应用设计如下图所示：
图2.交通卡口大数据应用示意图
