¿Le interesa saber cómo analizar datos de video usando Hadoop?
Eso es exactamente lo que responderemos aquí.
El análisis de datos se está volviendo muy importante para los negocios en línea. Escribimos sobre esto todo el tiempo aquí en DevTeamSpace. Se generan tantos datos cada segundo y tanto potencial para hacer crecer su negocio al comprenderlos.
Pero, ¿cómo se empieza a procesar tantos datos? Afortunadamente, hay algunas personas muy inteligentes que han dedicado tiempo a pensar en este problema y han desarrollado algunas herramientas excelentes. Hoy hablaré sobre cómo analizar datos de video usando Hadoop.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un marco de código abierto creado por Apache. Está diseñado para el almacenamiento distribuido y el procesamiento simultáneo de grandes conjuntos de datos. En otras palabras, es una tecnología construida para manejar grandes cantidades de datos.
Lo hace con una idea de programación inteligente llamada MapReduce, que permite que el procesamiento se realice en miles de servidores al mismo tiempo. Al hacer esto, puede resolver problemas rápidamente que le tomarían días o incluso semanas en una sola computadora.
Hadoop funciona con un ‘clúster’ de muchas computadoras o servidores creados a partir de hardware básico relativamente económico. Todos estos trabajan juntos para resolver problemas de procesamiento muy grandes.
Por supuesto, cuando se ejecutan muchas computadoras (especialmente durante largos períodos de tiempo), puede esperar que las cosas salgan mal. La belleza del marco de Hadoop es que se esperan fallas y el manejo de problemas es una funcionalidad integrada.
Hadoop para datos de video
Si está diseñado para cantidades masivas de datos, ¿por qué necesitarías usar Hadoop para el procesamiento de video?
Imagínese tratar de enseñarle a un automóvil a conducir solo con codificación manual. La cantidad de comandos e instrucciones que tendría que dar al automóvil para cada escenario posible es de miles de millones, probablemente billones.
Eso es completamente inviable, incluso para grandes empresas como Google y Uber, que actualmente trabajan con vehículos autónomos.
La forma en que lo hacen es procesando miles de horas de video con algoritmos inteligentes de aprendizaje automático y haciendo que los autos se programen solos.
Además, el video se ha convertido en el tipo de contenido más grande e importante en Internet. A la gente le encanta ver videos, especialmente en sitios como YouTube y Facebook. Mira este gráfico que muestra el increíble crecimiento de los videos subidos a YouTube en los últimos 10 años. 
Combine esto con la tendencia hacia videos de mayor calidad, y tiene una gran cantidad de datos que se crean y consumen.
Oculta dentro de todos esos marcos y píxeles hay información valiosa sobre los clientes que las empresas pueden usar. Los hábitos y las tendencias se pueden utilizar para detectar brechas en el mercado y oportunidades de inversión.
Para descubrir estas ideas, primero necesita un lugar para colocar todos esos datos de video, y su computadora probablemente no esté preparada para la tarea.
Almacenamiento Distribuido
El análisis de video a gran escala en Hadoop requiere analizar grandes conjuntos de datos, y necesita un lugar para colocarlos.
En lugar de tener un sistema de archivos masivo (como una supercomputadora), Hadoop usa lo que se llama un sistema de archivos distribuido. Distribuye los archivos entre cualquier cantidad de dispositivos para que se pueda acceder fácilmente a ellos para su procesamiento. El marco maneja automáticamente todas las fallas de los dispositivos, por lo que si una sola parte del sistema falla, no derribará el resto.
Esto es excelente para las empresas, ya que se puede usar hardware barato y listo para usar en lugar de costosos sistemas especializados. Si necesita aumentar su poder de cómputo, simplemente agregue algunos servidores más a su sistema actual. No hay necesidad de empezar de nuevo.
Procesamiento concurrente – MapReduce
Una vez que tenga un sistema de archivos distribuido en línea y un conjunto de datos listo para funcionar, la siguiente pregunta es cómo procesar archivos de video con Hadoop.
Con un sistema Hadoop, esto se hace simultáneamente. Eso significa que cada uno de los dispositivos del sistema realizará tareas y procesará datos al mismo tiempo, independientemente unos de otros.
MapReduce es la parte del marco que coordina todo esto. Es responsable de leer los archivos del sistema de archivos distribuido, programar tareas para todos los dispositivos simultáneos, monitorear esas tareas y asegurarse de que las tareas fallidas se vuelvan a ejecutar.
No te preocupes, es difícil entender todo esto al principio. Echemos un vistazo a un ejemplo del mundo real.
Ejemplo de procesamiento de video de Hadoop
Un ejemplo de dónde se usa Hadoop es en los sistemas de videovigilancia. En lugar de mantener costosos equipos de seguridad para monitorear interminables horas de metraje, se puede usar un sistema de procesamiento de video Hadoop para filtrar todos los datos automáticamente.
Para lograr esto, una empresa de seguridad necesitaría monitorear grandes cantidades de datos de video muy rápidamente. Los incidentes o peligros potenciales deben detectarse en minutos o segundos, no en días.
La vigilancia podría entregarse al sistema de archivos distribuidos en tiempo real. Luego, un clúster de Hadoop lo analizaría cuadro por cuadro, detectando cualquier actividad sospechosa lo más rápido posible.
Verificar esta página para obtener una descripción detallada de cómo podría funcionar un sistema como este, incluido un sistema de transcodificación de video distribuido.
Principales beneficios de usar Hadoop para analizar un video
Algunos de los mayores beneficios del análisis de datos con Hadoop son:
De hecho, la comunidad de código abierto y algunas empresas comerciales están trabajando en herramientas que hacen que Hadoop sea más fácil de usar para las empresas. Esto hará que Hadoop sea más accesible para todos.
La lista de las principales empresas que utilizan Hadoop es enorme. Aquí hay una muestra rápida de algunos de los más grandes:
- yahoo;
- Adobe;
- inteligencia;
- Amazonas;
- IBM;
- nubera;
- MAPA;
- ladrillos de datos;
- bizo;
- Hortonworks;
- Mucho mas.
Reflexiones finales sobre cómo analizar un vídeo
Hemos visto cómo analizar datos de video usando Hadoop, algunas razones por las que podría querer hacerlo y ejemplos de aplicaciones. Si Hadoop es o no el marco adecuado para su aplicación es una pregunta difícil. Todo depende del tipo de datos que tenga y del tipo de procesamiento que necesite hacer.
Si lo que necesita es un sistema de archivos distribuido y un marco de programación concurrente a gran escala, entonces Hadoop es un gran marco para trabajar.
El análisis de datos con Hadoop puede volverse muy complejo. Solo los desarrolladores altamente calificados podrán extraer la información correcta. El problema es que en realidad hay un escasez de desarrolladores que realmente tienen estas habilidades.
En lugar de contratar o capacitar a un desarrollador para su equipo, una buena opción es consultar con un equipo que ya tenga experiencia en el análisis de videos en Hadoop. DevTeam.Space puede ayudarlo aquí a través de su comunidad de desarrolladores de software expertos en el campo.
Escríbanos las especificaciones de su proyecto inicial a través de este formularioy uno de nuestros gerentes se comunicará con usted para analizar más detalles sobre cómo podemos ayudarlo.
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Preguntas frecuentes sobre cómo analizar un video
Primero, debe asegurarse de que el video esté digitalizado. Establezca la velocidad de fotogramas y descargue una herramienta de análisis de video como Hadoop. Siga los pasos y defina el tipo de proceso de análisis que desea y los resultados serán muy rápidos y justo lo que desea.
Este es el proceso de un programa de computadora que descompone los componentes de un videoclip en varios resultados. Estos pueden incluir cualquier cosa, desde el género hasta la proporción de tiempo de pantalla entre hombres y mujeres, etc.
El análisis de video ofrece numerosos beneficios a un público objetivo, como una mejor comunicación, análisis de tendencias, monitoreo del rendimiento, etc.