目前，智慧消防实现盈利的一个重要的挑战在于，能够找到落地的用户体验和实现用户价值的场景，然后找到合适的商业模式，建立起一个创新的循环，从而让智慧消防像滚雪球一样不断向前。
2. 2. 2 数据融合 通过数据融合分析工具，提供完备的数据融合方 法模型，以多业务应用数据为对象，建立跨业务、跨组 织的数据融合与关联，变离散数据为关联数据，实现跨 行业智慧应用的数据基础，有效整合城市消防数据资 源，完美融合割裂的数据资源，助力“智慧消防”建设。 2. 2. 3 数据库建设 把数据资源中的“智慧消防”相 关 大 数 据 进 入 HDFS 分布式文件系统进行存储，其他数据将存储到 数据库中，作为系统应用的补充，相关数据库包括消防 基础信息、实时监测数据、消防业务管理数据、消防资 源装备管理数据、消防公共服务数据等。 2. 3 大数据平台技术 由于数据来源渠道众多、种类多样、体量庞大，传 统技术难以处理， 目前“智慧消防”领域主要采用 Hadoop 和 Spark 技术来构建高效的大数据平台，实现 了对消防大数据资源的统一标准的高效管理。 2. 3. 1 Hadoop 关键技术应用 Hadoop 是一个非常可靠的、高效的并且具有可扩 展性的分布式软件开发框架，其可以在一个相对较短 的时间内接受并完成大量的数据处理任务。主要技术 包括以下内容: ( 1) 基于 HDFS 分布式文件系统的大数据组织存 储。传统的消防信息管理平台一般采用实时历史数据 库或者普通的关系型数据库作为数据存储方案。基于 关系型数据库的存储方案除了不能支持半结构化和非 结构化的存储之外，其扩展能力差和扩展相应的昂贵 价格都是不符合期望的。针对消防大数据容量、来源 广、结构多样的特点，采用 Hadoop 分布式文件系统 ( HDFS) 进行数据存储，实现对多维异构多维消防信 息的高效存储。 ( 2) 基于 Yarn 的资源管理任务调度。YAＲN 通 过层级化队列的方式组织和划分资源，并提供了多种 多租户资源调度器，这种调度器允许管理员按照应用 需求对用户或者应用程序分组，并为不同的分组分配 不同的资源量，同时通过添加各种约束防止单个用户
（1）收集什么数据？好吧，这要和业务深度融合。比如灭火救援作战的数据，火灾的数据，火灾防控的数据，能引起火灾的数据，等等。
因此，依托互联网、物联网、大数据与人工智能建设智慧社会是未来发展的方向。智慧消防必然是建设智慧社会的重要组成部分。然而，智慧消防是什么呢？
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