如何應用大數據輔助抓捕罪犯

最近波士頓馬拉松賽恐懼襲擊的余波尚在，我偶爾看到了fcw的一篇有趣的 從基本上說，大家所看到的fbi調陶瓷諧振器查只是大數據和數據剖析實際的冰山一角，這只不外是萬里長征的第一步。以下是這篇 在4月15日的波士頓馬拉松賽中，兩場爆炸造成了3人逝世亡和數十人受傷，這之后不到24小時fbi就編譯了10tb的數據，愿望通過海底撈針的方法找出嫌疑人的蛛絲馬跡。 fbi主導的這一調查對海量的手機基站日志、短信、社交媒體數據、照片和視頻監控錄像進行了剖析，盼望快捷找出嫌疑人。 調查應用了面部辨認軟件將照片和視頻上的面貌與護照、簽證、駕照和其它數據上的照片進行對照。觸摸屏控制器 調查職員收集的10tb數據不外是桑田一粟，調查工作實際長進行了大批的數據削減，重要起因是數據量過大，數據介質類型復雜，要處置的數據的整體龐雜渡過高，以及分析數據能夠應用的時光很有限。
處理tb級數據或更多的視頻、數字圖像、文字信息和手機記載就已經非常龐雜了。不難設想，假如再把社交媒體參加進來這會是一個如許漫無邊際、深不見底的泥潭。我發明這篇 終極，這種過細搜尋從兩個嫌疑人1的twitter賬戶上檢討出了包括 bomb 的內容。這種對公共記載的搜尋很可能發明其它一些事實上不利于調查的線索，包含有些用戶轉發了提到炸彈的信息，或者參加了作為嫌疑人定罪證據的聊天等等。此外，topsy的 地輿地位揣測 技術也使調查人員能夠對發出tweet信息的詳細地點進行正確映射。據topsy稱，這些功效比尺度的twitter地位數據的精確度高20倍。
這可真是令人稱奇！
emulex &ndash 我們可以 掌控 大數據
在emulex，我們以為解決大數據問題的中心在于企業網絡的框架。這里有大批的服務器正弦波振蕩器進行著平行處置來發明價值，這些服務器通過以太網和光纖通道協定彼此通信。因而，網絡流量的延時和吞吐速度是疾速實現大數據安排的要害問題。emulex之所以可以解決這些延時問題，并取得寰球眾多企業的選用，是由于我們提供數據采集系統了可能最大限度地擴展數據集群的編碼器i/o解決計劃，使大數據解決計劃能夠實現無縫安排。如需深刻懂得emulex的大數據技巧，請參閱我之前的博客。
可憐的是，在一些反常狂的影響下，咱們的世界充斥著動蕩、膽怯，甚至是屠戮。然而同樣讓我們難以忘記的是，咱們的社會仍能在須要的時候展示出宏大的善良跟愛心，正像波士頓的國民在這次可怕襲擊之后所展示出來的。只管大數據為考察供給了主要輔助，但我們不要忘卻終極仍是一位國民供給的線索把考察職員引向了兩名兇犯。歸根結底，不任何技巧無論其如許進步可能代替人類的仁慈跟卑躬屈膝的意志。