視頻云為安防監控帶來哪些好處呢？
近幾年來，視頻監控系統不斷建設和快速發展，其在打擊犯罪、治安防范、社會管理、服務民生等方面發揮著越來越積極的作用。從當前全國視頻監控系統的部署情況來看，視頻云建設模式已成星火燎原之勢。
（一）提升資源使用效率
計算和存儲的資源池化，可以大幅度的提升資源使用效率，實現資源的分時、跨域共享和按需調用，避免重復建設，同時實現資源的快速彈性擴容，加快業務部署。
我們舉兩個典型場景的例子：
場景1：在城市的早晚交通高峰期，視頻云可以分配更多的計算資源給卡口做二次識別，而在非高峰期，則可以把更多的資源分配給重點區域（如火車站），對重點區域進行人員布控。
場景2：在傳統情況下，視頻監控系統新業務上線周期長，不能滿足視頻監控業務的快速增長要求。而視頻監控系統上云后，擴容已有業務和上線新業務都非常便捷，周期從以半年為單位下降為以周為單位。
（二）為數據的融通提供可能
便于市、區、縣之間視頻監控數據的融通，形成"數據湖"，實現視頻監控圖像信息共享，使跨市、區、縣的視頻追蹤辦案成為可能。
在新形勢下，國家發改委、中綜辦、公安部等九部委在2015年聯合發布了996號文，對視頻監控系統提出了"全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控"等立體化防控體系建設的要求。
為滿足"全網共享"的要求，傳統的視頻監控系統采用煙囪式模式來建設，不同廠家系統間的視頻數據共享實現起來難度非常大。云平臺是解決數據共享最佳的模式，通過視頻云來承載視頻監控的圖像信息大數據，具有平滑擴容、便于共享、便于處理、便于管控等優點。
（三）解決海量視頻圖像信息大數據和AI處理的算力問題
視頻監控圖像信息大數據和AI的處理、分析需要用到超高性能計算能力，上云可以解決算力不足的問題。
海量的視頻圖像信息，需要遠超出普通數據處理技術的存儲、分析、搜索等能力。視頻大數據可以分析間接的人與人、物與物、人與物間的關系，這對視頻監控系統的計算能力提出了非常高的挑戰。而視頻云的方案，可為視頻監控系統按需提供計算能力。例如某省大數據平臺，強大的計算能力支撐業務快速響應，可在1分鐘內實現億條過車數據分析。有一次發生山體滑坡，有車輛被掩埋。當時通過大數據平臺匯聚75個收費站、4042公里省內高速、13.3萬輛車的信息，結合時空軌跡等信息準確分析出被埋車輛車型、乘員、數量等信息，為搶險工作提供有力支撐，而傳統的服務器集群方案無法滿足以上要求。
（四）開放的云模式構建繁榮的生態
云平臺是一種生態，向下可對接琳瑯滿目的不同廠家攝像頭，向上承載百花齊放的行業最優算法和應用。通過靈活組合，始終保持實戰能力的領先。
采用通用服務器來構建基礎設施是視頻云的基本能力，在此之上構建基于OpenStack開放架構的云平臺和基于Hadoop架構的大數據平臺作為統一的安防云計算存儲環境，真正做到軟件與硬件解耦、前端與后端解耦、應用與平臺解耦。對上支持各種算法和應用的部署，讓各個廠商做自己擅長的事情；對下提供可靠、開放、易維護、易管理的統一接入服務和視頻轉碼服務，兼容各主流廠商的各種前端設備，滿足公安機關日常立體化防控的業務需求。
視頻云是平臺和生態基礎，開放、共享是必要基因。在某省，創新的組件化開發模式供警局敏捷開發了100多種通用組件方便各警種根據業務需要直接調用，提高了效率，達成優異的實戰效果。
（五）云端智能化比前端智能化更強大、更豐富
視頻云建設的核心就是拉通共享，所有攝像頭及視頻數據資源應該是隨需而動，比如市區道路卡口的主要工作是車輛識別，但在重要安保或緊急抓捕行動時，還需具備人臉識別功能，在前端攝像頭中無法內置所有的算法，需要部署多類攝像頭才能滿足需求，而從云端實現多業務算法是更優途徑。
五大驅動力使得越來越多的視頻監控系統采用云模式進行規劃、建設和部署，實現了資源的共享、數據的融通、算力的提升；而開放的生態和業務的智能，讓視頻監控