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리버사이드 카운티가 실시간 데이터 분석을 사용하여 사람들을 안전하게 보호하는 방법

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풍부한 데이터 분석, 중앙 집중식 정보 및 유연성이 모두 중요한 역할을 합니다.s 파일 데이터는 점점 더 정교해지고 볼륨이 증가하며 관리하기가 더 복잡해집니다. 법 집행 기관은 방대한 파일 데이터와 관련하여 다른 공공 부문 조직과 다르지 않지만 특정 문제에 직면해 있습니다.

모든 법 집행 기관과 마찬가지로, 리버사이드 카운티 보안관 부서 (RCSD)는 구조화되지 않은 데이터 또는 파일 데이터에서 실행됩니다. 여기에는 현장 및 911 출동 시스템, 기록 관리 및 감옥 관리 시스템에서 생성된 파일 데이터부터 신체 착용 카메라, 조사, 비디오 보안 시스템, 심지어 DNA의 데이터에 이르기까지 다양합니다. 경찰은 오랫동안 정보 파일과 사진 증거를 포함한 데이터 소스에 의존해 왔습니다. 그러나 비정형 데이터를 이해하는 것은 더 어려워졌습니다.

이는 DNA 데이터베이스 및 감시 영상과 같은 비정형 데이터 소스가 기존 IT 스토리지 시스템이 처리할 수 없는 거대하고 빠르게 증가하는 데이터 세트를 생성하기 때문입니다. 실시간 데이터 분석 및 현대화된 파일 데이터 관리가 없으면 Riverside County Sheriff's Department와 같은 법 집행 기관은 일상적인 파일 데이터 워크로드를 지원할 수 있는 데이터 인식 및 용량이 없습니다. 

그들이 보조를 맞출 수 있도록 리버사이드 카운티 보안관 부서는 Qumulo가 다음을 수행했습니다. 노후화된 파일 데이터 시스템 점검 데이터 분석을 제공하는 최신 파일 데이터 관리 및 스토리지, 그리고 미션을 수행하는 데 필요한 확장 가능한 성능과 용량을 제공합니다. 

리버사이드 카운티 보안관: 직원과 대중을 보호하여 생명을 구합니다.

“우리 의원들이 안전할 때 대중을 안전하게 지킬 수 있습니다. 우리의 기술은 그들의 안전을 보장하고 어려운 일을 더 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다.”
David Emery, Riverside County Sheriff's Department 감독 시스템 관리자

현대의 법 집행 기관과 정부 기관은 파일 데이터 관리와 관련하여 세 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 첫째, 조사에는 중앙 집중식 파일 데이터 관리 시스템이 필요한 구조화되지 않은 데이터의 여러 소스가 필요합니다. 그런 다음 법 집행 기관은 비디오 감시와 같이 증가하는 아카이브를 처리하기 위해 엄청난 양의 백업 및 저장 용량이 필요합니다. 조사를 가속화하고 리소스를 할당하려면 실시간 데이터 분석에 대한 액세스도 필요합니다. 리버사이드 카운티 보안관 부서가 Qumulo 파일 데이터 플랫폼으로 이러한 문제를 극복한 방법은 다음과 같습니다.

수사를 가속화하고 리소스를 할당하기 위해 법 집행 기관은 실시간 데이터 분석에 액세스해야 합니다.

Riverside County Sheriff's Department는 보다 현대적인 데이터 플랫폼을 찾기 시작했을 때 의사 결정 통찰력을 제공하는 데 도움이 되는 실시간 분석이 필요했습니다. 예를 들어, IT 팀은 연간 범죄 동향 통계를 유지하므로 Riverside 카운티 보안관 부서는 리소스를 어디에 적용해야 하는지 알 수 있습니다. 경찰 업무의 대부분은 범죄가 발생하기 전에 미리 예측하는 범죄 경향에 달려 있으므로 경찰은 적시에 적절한 장소에 있는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 법 집행 기관은 또한 실시간 데이터 분석에 의존하여 교통 패턴 모니터링 및 강도 매핑과 같은 다른 일상적인 작업을 수행합니다. 정확한 실시간 정보에 대한 액세스는 생명을 구하는 데 도움이 됩니다. 

“레거시 시스템의 분석 기능이 없는 상태에서 Qumulo의 풍부한 분석 기능으로 전환한 것은 판도를 바꾸는 일이었습니다. 모든 이벤트, 파일 복사, 이동 및 생성은 이전에는 보기 어려웠습니다. 이제 이러한 종류의 정보를 사용할 수 있으므로 일상적인 운영을 개선하고 미래에 대한 더 나은 계획을 세울 수 있습니다. 정확하고 실시간 트렌드 정보는 의사 결정을 개선하고 생명을 구합니다.”
David Emery, Riverside County Sheriff's Department 감독 시스템 관리자

Riverside County Sheriff Department의 IT 팀은 레거시 시스템에 대한 분석 기능이 없는 상태에서 다음으로 이동했습니다. 풍부한 데이터 분석 Qumulo 플랫폼에서. 리버사이드 카운티 보안관 부서는 Qumulo의 시스템을 사용하여 실시간으로 해당 데이터에 액세스할 수 있는 성능을 갖추었습니다. 이전에는 볼 수 없었던 모든 데이터를 이제 사용할 수 있으므로 Riverside 카운티 보안관 부서에서 더 나은 결정을 내리고 공공 안전을 개선할 수 있습니다.

조사에는 중앙 집중식 파일 데이터 관리 시스템이 필요한 구조화되지 않은 데이터의 여러 소스가 필요합니다.

법 집행 기관은 여러 부서, 위치 및 기능의 데이터에 액세스해야 합니다. 워크로드에는 현장 및 911 출동 시스템, 기록 관리, 감옥 관리 시스템, 신체 착용 카메라의 데이터, 조사 및 비디오 보안 시스템이 포함됩니다. 중앙 시스템이 없으면 경찰은 한 사건을 조사하기 위해 여러 다른 데이터베이스에 로그인해야 하므로 시간에 민감한 조사 프로세스가 느려질 수 있습니다.

Riverside County Sheriff Department의 IT 팀은 다음을 제공할 솔루션이 필요했습니다. 중앙 집중식 데이터 위치 데이터 분석이 제공하는 가시성으로 일상적인 작업을 지원하기 위해 이러한 모든 워크로드를 지원합니다. Qumulo의 파일 데이터 플랫폼을 사용하면 모든 데이터를 간편하게 통합하고 중앙 집중화할 수 있습니다. 리버사이드 카운티 보안관 부서는 강도/살인, 법의학, 갱 인텔리전스 유닛에 이르기까지 광범위한 사건 파일을 포함하는 IT 및 전문 수사국의 파일 데이터를 옮겼습니다. 

지난 40년 동안 Riverside County Sheriff's Department는 XNUMX개의 물리적 위치 각각에서 중앙 집중식으로 나머지 데이터를 계속 마이그레이션했습니다. Qumulo 파일 데이터 플랫폼.

법 집행 기관은 비디오 감시와 같이 증가하는 아카이브를 처리하기 위해 엄청난 양의 백업 및 저장 용량이 필요합니다.

캘리포니아에서 두 번째로 큰 보안관 부서이자 세 번째로 큰 경찰청인 리버사이드 카운티 보안관 부서는 7,300평방마일이 넘는 면적을 담당합니다. 그것은 캘리포니아에서 네 번째로 큰 카운티입니다. 이는 보안관 부서가 저장해야 하는 데이터의 증가하는 양과 관련하여 다룰 근거가 많다는 것을 의미합니다. 비디오 감시 특히 수십만 개의 감시 장치가 24시간 연중무휴로 비디오를 수집하기 때문에 이렇게 넓은 지역에서는 문제가 됩니다. 녹화 해상도가 높아짐에 따라 이러한 비디오 파일은 점점 더 커지고 관리하기가 점점 더 복잡해집니다.

“유연성은 우리에게 핵심입니다. Qumulo는 사용자에게 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않으면서 빠르게 성장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이것은 우리가 레거시 시스템에서는 경험하지 못한 것이며 앞으로 엄청난 이점이 될 것입니다.”
David Emery, Riverside County Sheriff's Department 감독 시스템 관리자

Riverside County Sheriff Department의 기존 백업 스토리지 솔루션은 수명이 다했고 올플래시 환경은 너무 비싸서 프로덕션 데이터와 백업 데이터를 모두 통합할 수 없었습니다. 점점 더 많은 양의 사건 파일과 영상 감시 데이터를 저장할 수 있는 용량이 필요했습니다. 동시에 환경이 필요했습니다. 장애 및 데이터 손실로부터 완벽하게 보호, 분실된 보안 카메라 영상은 범죄 발생 시 치명적일 수 있기 때문입니다. 

Qumulo는 모든 규모의 까다롭고 데이터 집약적인 비디오 워크로드를 위해 특별히 제작되었으므로 Riverside County Sheriff Department의 비디오 감시 요구 사항에 대한 확실한 선택입니다. 기존의 확장형 NAS 스토리지와 달리 Qumulo는 삭제 코딩. 또한 Qumulo는 필요할 때 언제 어디서나 페타바이트 규모의 추가 용량을 지원할 수 있는 유연성과 확장성을 제공합니다. 

읽기 전체 사례 연구 리버사이드 카운티 보안관 부서가 어떻게 풍부한 데이터 분석, 중앙 집중화, 온디맨드 성장에 필요한 유연성을 통해 많은 양의 파일 데이터와 복잡성을 관리하고 있습니다.

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