Nghiên cứu và triển khai giải pháp trao đổi dữ liệu trong hệ thống phân tích video thông minh sử dụng cơ chế pub sub messaging

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.38 MB, 72 trang )

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Nghiên cứu và triển khai giải pháp trao đổi
dữ liệu trong hệ thống phân tích video
thơng minh sử dụng cơ chế
pub/sub messaging

BÙI HỒNG NAM

Chun ngành: Mạng máy tính và an tồn thơng tin

Giảng viên hướng dẫn:

PGS. TS. Trần Quang Đức

Trường:

Công nghệ Thông tin và Truyền thơng

123doc
Mang
Ln
thay vì
h■■ng
l■im■i
s■
cam
tr■

h■u
m■t
k■t
nghi■m
t■im■t
là
s■
cáwebsite
nhân
mang
kho
m■ith■
kinh
m■
l■i
d■n
vi■n
nh■ng
cho
doanh
■■u
kh■ng
ng■■i
quy■n
chia
t■ th■c
dùng,
l■
s■l■i
v■i

và
hi■n
t■t
cơng
h■n
mua
ngh■a
nh■t
2.000.000
ngh■
báncho
tài
v■
hi■n
ng■■i
li■u
c■a
tài
th■
hàng
mình
li■u
dùng.
hi■n
■■u
■
thìt■t
Khi
■■i,
s■p

Vi■t
c■
khách
b■n
t■i,
l■nh
Nam.
ngh■a
online
hàng
v■c:
Táctr■
khơng
v■
tài
phong
thành
chính
c■a
khác
chun
c■a
thành
tíngì
d■ng,
hàng
so
nghi■p,
viên
v■i

tri■u
cơng
c■a
b■n
hồn
nhà
ngh■
123doc
g■c.
bán
h■o,
thơng
B■n
và
hàng
■■
n■p
có
tin,
l■i
cao
th■
ti■n
ngo■i
chuy■n
tính
phóng
vào
ng■,...Khách
trách

tài
giao
to,kho■n
nhi■m
thu
sang
nh■
c■a
■■i
■■n
hàng
tùy123doc,
v■i
v■
ý.
cót■ng
qu■n
th■b■n
d■
ng■■i
lýChào
dàng
s■ dùng.
■■■c
m■ng
tra c■u
M■c
h■■ng
b■n
tàitiêu

li■u
■■n
nh■ng
hàng
m■t
v■i■■u
quy■n
cách
123doc.
c■a
chính
l■i123doc.net
sau
xác,n■p
nhanh
ti■n
tr■
chóng.
trên
thành
website
th■ vi■n tài li■u online l■n nh■t Vi■t Nam, cung c■p nh■ng tài li■u ■■c khơng th■ tìm th■y trên th■ tr■■ng ngo■i tr■ 123doc.net.
Nhi■u event thú v■, event ki■m ti■n thi■t th■c. 123doc luôn luôn t■o c■ h■i gia t■ng thu nh■p online cho t■t c■ các thành viên c■a website.

Hà Nội, 4/2022

Mangh■n
Ln
Th■a
Xu■t

Sau
Nhi■u
123doc
Link
khi
h■■ng
phát
thu■n
l■i
event
cam
s■
nh■n
xác
m■t
tr■
t■
h■u
k■t
s■
thú
nghi■m
t■i
th■c
ýxác
n■m
t■■ng
m■t
d■ng
v■,

là
s■
nh■n
s■
website
ra
mang
event
kho
m■i
■■■c
■■i,
1.
t■o
tLink
t■
th■
m■
l■i
c■ng
ki■m
■■ng
d■n
123doc
CH■P
g■i
vi■n
xác
nh■ng
cho

■■u
■■ng
ti■n
v■
th■c
h■
kh■ng
ng■■i
NH■N
■ã
■■a
quy■n
th■ng
thi■t
chia
t■ng
s■
ki■m
dùng,
l■
ch■
CÁC
s■
■■■c
th■c.
s■
l■i
b■■c
v■i
ti■n

và
email
chuy■n
■I■U
t■t
cơng
h■n
mua
123doc
g■i
online
kh■ng
nh■t
b■n
2.000.000
v■
ngh■
bán
KHO■N
sang
b■ng
ln
cho
■■a
■ã
tài
■■nh
hi■n
■■ng
ng■■i

li■u
ph■n
ln
ch■
tài
TH■A
tài
v■
th■
li■u
hàng
t■o
email
li■u
thơng
ky,
dùng.
tríhi■n
THU■N
hi■u
c■
c■a
b■n
■■u
■b■n
tin
t■t
h■i
Khi
■■i,

qu■
mình
vui
Vi■t
xác
c■
■ã
khách
gia
lịng
b■n
nh■t,
minh
trong
l■nh
■■ng
Nam.
t■ng
Chào
■■ng
online
hàng
uy
tài
v■c:
l■nh
thu
Tác
m■ng
ky,

tín
kho■n
tr■
nh■p
nh■p
khơng
b■n
tài
phong
v■c
cao
thành
b■n
chính
vui
email
nh■t.
tài
email
online
oLink
khác
chun
■■n
li■u
lịng
thành
tínb■n
Mong
c■a

xác
gì
cho
d■ng,
và
■■ng
v■i
so
nghi■p,
viên
th■c
kinh
■ã
mình
t■t
123doc.
123doc.net!
v■i
mu■n
cơng
■■ng
nh■p
c■a
c■
doanh
s■
b■n
vàcác
hồn
mang

■■■c
ngh■
123doc
click
email
ký
g■c.
online.
thành
v■i
h■o,
Chúng
vào
l■i
thơng
B■n
g■i
c■a
và
123doc.netLink
CH■P
cho
viên
linkí
Tính
■■
v■
n■p
có
mình

tơi
tin,
c■ng
c■a
cao
■■a
th■
■■n
cung
NH■N
ti■n
ngo■i
và
tính
mình
website.
phóng
■■ng
ch■
th■i
click
vào
c■p
CÁC
ng■,...Khách
trách
xác
trong
email
tài

■i■m
D■ch
vào
xã
to,kho■n
■I■U
th■c
nhi■m
h■i
thu
linkơng
l■nh
b■n
tháng
V■
nh■
m■t
s■
KHO■N
c■a
■ã
v■c
(nh■
■■i
hàng
■■■c
tin
tùy
ngu■n
5/2014;

■■ng
123doc,
tài
v■i
xác
■■■c
ý.
có
li■u
TH■A
g■i
t■ng
minh
th■
tài
ky,
123doc
và
v■
mơ
ngun
b■n
b■n
d■
ng■■i
THU■N
tài
kinh
■■a
t■

dàng
kho■n
s■
vui
v■■t
d■■i
doanh
tri
dùng.
■■■c
ch■
lịng
tra
th■c
m■c
email
■ây)
email
c■u
■■ng
Chào
online.
M■c
h■■ng
q
100.000
cho
tài
b■n
b■n

m■ng
tiêu
báu,
nh■p
li■u
Tính
b■n,
■ã
nh■ng
■ã
hàng
phong
m■t
l■■t
■■n
email
■■ng
b■n
tùy
■■ng
■■u
quy■n
cách
truy
thu■c
■■n
th■i
phú,
c■a
ký

ky,
c■a
c■p
chính
v■i
■i■m
v■i
■a
mình
l■i
b■n
vào
123doc.net
m■i
123doc.netLink
d■ng,
123doc.net!
sau
xác,
các
vui
tháng
vàngày,
n■p
click
lịng
“■i■u
nhanh
giàu
5/2014;

ti■n
s■
vào
■■ng
tr■
giá
Kho■n
Chúng
chóng.
h■u
trên
linkc■a
thành
tr■
xác
123doc
nh■p
2.000.000
website
■■ng
th■c
Th■a
tơi
th■
website.
cung
email
v■■t
s■
vi■n

th■i
Thu■n
■■■c
c■p
c■a
thành
mong
m■c
tài D■ch
v■
li■u
mình
g■i
viên
100.000
mu■n
S■
online
v■
và
V■
■■ng
D■ng
click
■■a
t■o
(nh■
l■■t
l■n
ký,

D■ch
■i■u
vào
ch■
nh■t
■■■c
truy
l■t
link
email
ki■n
V■”
vào
c■p
Vi■t
123doc
mơtop
sau
cho
b■n
m■i
Nam,
t■200
■ây
d■■i
cho
ngày,
■ã
cung
các

các
(sau
■■ng
g■i
■ây)
s■
website
c■p
users
■ây
h■u
ky,
cho
nh■ng
■■■c
có
b■n
2.000.000
b■n,
ph■
thêm
vui
tài
bi■n
tùy
g■i
lịng
thu
li■u
thu■c

t■t
thành
nh■t
nh■p.
■■c
■■ng
T■i
vào
t■i
viên
khơng
t■ng
Chính
nh■p
Vi■t
các
■■ng
th■i
“■i■u
th■
Nam,
vì
email
v■y
■i■m,
ký,
tìm
t■
Kho■n
c■a

l■t
123doc.net
th■y
l■chúng
vào
mình
tìm
trên
Th■a
top
ki■m
và
tơi
th■
200
ra
click
Thu■n
cóthu■c
■■i
tr■■ng
các
th■
vào
nh■m
website
c■p
v■
top
link

ngo■i
S■
3nh■t
■áp
123doc
Google.
D■ng
ph■
tr■
■KTTSDDV
■ng
123doc.net.
bi■n
■ã
D■ch
Nh■n
nhu
g■i
nh■t
c■u
V■”
■■■c
theo
t■i
chia
sau
Vi■t
quy■t
danh
■ây

s■ Nam,
tài
(sau
hi■u
...li■u
t■
■ây
do
ch■t
l■c■ng
■■■c
tìm
l■■ng
ki■m
■■ng
g■i
và
thu■c
t■t
bình
ki■m
T■i
ch■n
top
ti■n
t■ng
3 Google.
là
online.
th■i

website
■i■m,
Nh■n
ki■m
chúng
■■■c
ti■ntơi
online
danh
có th■
hi■u
hi■u
c■p
do
qu■
nh■t
c■ng
và ■KTTSDDV
uy
■■ng
tín nh■t.
bình ch■n
theo quy■t
là website
... ki■m ti■n online hi■u qu■ và uy tín nh■t.

Lnh■n
123doc
Sau
Th■a

Xu■t
khi
h■■ng
phát
thu■n
cam
nh■n
m■t
t■k■t
s■
t■i
ýxác
n■m
t■■ng
d■ng
là
s■
nh■n
website
ra
mang
■■i,
1.
t■o
t■l■i
c■ng
■■ng
d■n
123doc
CH■P

nh■ng
■■u
■■ng
h■
NH■N
■ã
quy■n
th■ng
chia
t■ng
ki■m
CÁC
s■s■
l■i
b■■c
ti■n
vàchuy■n
■I■U
t■t
mua
online
kh■ng
nh■t
bán
KHO■N
sang
b■ng
cho
■■nh
thay

ng■■i
ph■n
tài
TH■A
vìv■
li■u
m■i
thơng
dùng.
tríTHU■N
hi■u
m■t
c■atin
Khi
qu■
mình
cá
xác
khách
nhân
nh■t,
minh
trong
Chào
kinh
hàng
uy
tài
l■nh
m■ng

doanh
tín
kho■n
tr■
v■c
cao
thành
b■n
t■
email
nh■t.
tàith■c
■■n
li■u
thành
b■n
Mong
hi■n
và
v■i
viên
kinh
■ã
123doc.
123doc.net!
mu■n
ngh■a
■■ng
c■a
doanh

mang
123doc
v■
kýonline.
c■a
v■i
Chúng
l■ivà
123doc.netLink
mình
cho
Tính
n■p
tơi
c■ng
thì
■■n
cung
ti■n
s■p
■■ng
th■i
vào
c■p
t■i,
xác
tài
■i■m
D■ch
xã

ngh■a
kho■n
th■c
h■itháng
V■
m■t
s■
v■
c■a
(nh■
■■■c
c■a
ngu■n
5/2014;
123doc,
■■■c
c■a
g■i
tài
123doc
hàng
v■
mơ
ngun
b■n■■a
t■
tri■u
s■
v■■t
d■■i

tri
■■■c
ch■
nhà
th■c
m■c
■ây)
email
bán
h■■ng
q
100.000
cho
hàng
b■n
báu,
b■n,
nh■ng
l■i
■ã
phong
l■■t
chuy■n
tùy
■■ng
quy■n
truy
thu■c
phú,
ky,

c■p
giao
■a
l■i
b■n
vào
m■i
sang
d■ng,
sau
các
vuingày,
n■p
■■n
lịng
“■i■u
giàu
ti■n
s■
■■ng
v■
giá
Kho■n
h■u
qu■n
trên
tr■
nh■p
2.000.000
website

■■ng
Th■a
lý hồn
email
th■i
Thu■n
h■o,
c■a
thành
mong
v■
■■
mình
viên
mu■n
S■
cao
và
■■ng
D■ng
tính
click
t■otrách
ký,
D■ch
■i■u
vàol■t
link
nhi■m
ki■n

V■”
vào
123doc
top
sau
cho
■■i
200
■ây
cho
v■i
■ãcác
các
(sau
g■i
t■ng
website
users
■ây
ng■■i
■■■c
cóph■
dùng.
thêm
bi■n
g■i
thu
M■c
t■t
nh■t

nh■p.
T■i
tiêu
t■i
t■ng
hàng
Chính
Vi■tth■i
■■u
Nam,
vì v■y
■i■m,
c■a
t■123doc.net
l■
123doc.net
chúng
tìm ki■m
tơiracó
tr■
thu■c
■■i
th■
thành
nh■m
c■p
topth■
3nh■t
■áp
Google.

vi■n
■KTTSDDV
■ng
tàiNh■n
nhu
li■uc■u
online
■■■c
theo
chia
l■n
quy■t
danh
s■nh■t
tài
hi■u
...li■u
Vi■t
do
ch■t
Nam,
c■ng
l■■ng
cung
■■ng
và
c■p
bình
ki■m
nh■ng

ch■n
ti■ntài
là
online.
website
li■u ■■cki■m
khơng
ti■n
th■
online
tìm th■y
hi■utrên
qu■th■
và tr■■ng
uy tín nh■t.
ngo■i tr■ 123doc.net.
Ln
Th■a
Xu■t
Sau
Nhi■u
123doc
Mang
thayh■n
khi
vì
h■■ng
phát
thu■n
l■i

event
m■i
cam
s■
nh■n
m■t
tr■
t■
h■u
m■t
k■t
s■
thú
nghi■m
t■i
ýxác
n■m
t■■ng
m■t
d■ng
v■,
là
s■
cá
nh■n
website
ra
nhân
mang
event

kho
m■i
■■i,
1.
t■o
t■
th■
kinh
m■
l■i
c■ng
ki■m
■■ng
d■n
123doc
CH■P
vi■n
nh■ng
cho
doanh
■■u
■■ng
ti■n
h■
kh■ng
ng■■i
NH■N
■ã
quy■n
th■ng

thi■t
chia
t■t■ng
ki■m
th■c
dùng,
l■
CÁC
s■
th■c.
s■
l■i
b■■c
v■i
ti■n
và
hi■n
chuy■n
■I■U
t■t
cơng
h■n
mua
123doc
online
kh■ng
ngh■a
nh■t
2.000.000
ngh■

bán
KHO■N
sang
b■ng
ln
cho
tài
■■nh
v■
hi■n
ng■■i
li■u
ph■n
ln
c■a
tài
TH■A
tài
v■
th■
li■u
hàng
t■o
mình
li■u
thơng
dùng.
tríhi■n
THU■N
hi■u

c■
c■a
■■u
■
thìtin
t■t
h■i
Khi
■■i,
qu■
s■p
mình
Vi■t
xác
c■
khách
gia
b■n
t■i,
nh■t,
minh
trong
l■nh
Nam.
t■ng
Chào
ngh■a
online
hàng
uy

tài
v■c:
l■nh
thu
Tác
m■ng
tín
kho■n
tr■
nh■p
khơng
v■
tài
phong
v■c
cao
thành
b■n
chính
c■a
email
nh■t.
tài
online
khác
chun
■■n
c■a
li■u
thành

tínb■n
Mong
gì
cho
d■ng,
và
hàng
v■i
so
nghi■p,
viên
kinh
■ã
t■t
123doc.
123doc.net!
v■i
mu■n
tri■u
cơng
■■ng
c■a
c■
doanh
b■n
các
hồn
nhà
mang
ngh■

123doc
ký
g■c.
online.
thành
bán
v■i
h■o,
Chúng
l■i
thơng
B■n
và
hàng
123doc.netLink
cho
viên
Tính
■■
n■p
có
tơi
tin,
c■ng
l■i
c■a
cao
th■
■■n
cung

ti■n
ngo■i
chuy■n
tính
website.
phóng
■■ng
th■i
vào
c■p
ng■,...Khách
trách
xác
tài
■i■m
D■ch
giao
xã
to,kho■n
th■c
nhi■m
h■i
thu
sang
tháng
V■
nh■
m■t
s■
c■a

(nh■
■■i
■■n
hàng
■■■c
tùy
ngu■n
5/2014;
123doc,
v■i
v■
■■■c
ý.
cóg■i
t■ng
qu■n
th■
tài
123doc
v■
mơ
ngun
b■n
d■
ng■■i
lý,
■■a
t■
dàng
s■

cơng
v■■t
d■■i
tri
dùng.
■■■c
ch■
tra
th■c
ngh■
m■c
■ây)
email
c■u
M■c
h■■ng
q
hi■n
100.000
cho
tài
b■n
tiêu
báu,
li■u
b■n,
th■
nh■ng
■ã
hàng

phong
m■t
l■■t
hi■n
tùy
■■ng
■■u
quy■n
cách
truy
thu■c
■■i,
phú,
ky,
c■a
c■p
chính
■a
b■n
l■i
b■n
vào
123doc.net
m■i
d■ng,
sau
online
xác,
các
vuingày,

n■p
lịng
“■i■u
nhanh
giàu
khơng
ti■n
s■
■■ng
tr■
giá
Kho■n
chóng.
h■u
trên
khác
thành
tr■
nh■p
2.000.000
website
■■ng
Th■a
gìth■
so
email
vi■n
th■i
v■i
Thu■n

c■a
thành
b■n
mong
tài v■
li■u
mình
g■c.
viên
mu■n
S■
online
và
B■n
■■ng
D■ng
click
t■o
l■n
cóký,
D■ch
■i■u
vào
th■
nh■t
l■t
link
phóng
ki■n
V■”

vào
Vi■t
123doc
top
sau
cho
to,
Nam,
200
thu
■ây
cho
■ã
cung
nh■
các
các
(sau
g■iwebsite
tùy
c■p
users
■ây
ý.nh■ng
■■■c
cóph■
thêm
tài
bi■n
g■i

thu
li■u
t■t
nh■t
nh■p.
■■c
T■it■i
khơng
t■ng
Chính
Vi■tth■i
th■
Nam,
vì v■y
■i■m,
tìm
t■123doc.net
th■y
l■chúng
tìm
trên
ki■m
tơi
th■
racóthu■c
■■i
tr■■ng
th■nh■m
c■p
top

ngo■i
3nh■t
■áp
Google.
tr■
■KTTSDDV
■ng
123doc.net.
Nh■n
nhu c■u
■■■c
theo
chiaquy■t
danh
s■ tài
hi■u
...li■udo
ch■t
c■ng
l■■ng
■■ng
vàbình
ki■mch■n
ti■n là
online.
website ki■m ti■n online hi■u qu■ và uy tín nh■t.
Chia
m■t
u■t
Nhi■u

Mang
Ln
123doc
Th■a
Xu■t
Sau
tri■n
phát
khi
h■n
member
s■
h■■ng
phát
khai
thu■n
l■i
event
s■
cam
nh■n
câu
t■
m■t
tr■
t■
event
h■u
ýk■t
s■

chuy■n
thú
nghi■m
t■i
ýkhơng
t■■ng
xác
n■m
t■■ng
m■t
d■ng
v■,
là
khuy■n
s■
nh■n
website
ra
mang
m■y
event
t■o
kho
thành
m■i
■■i,
1.
t■o
t■
mãi

c■ng
th■
n■i
m■
l■i
c■ng
ki■m
■■ng
d■n
cơng
123doc
CH■P
th■
vi■n
b■t
nh■ng
cho
■■ng
■■u
■■ng
ti■n
trên
n■p
h■
c■a
kh■ng
ng■■i
NH■N
■ã
quy■n

th■ng
123doc
thi■t
chia
ki■m
v■i
c■ng
t■ng
ki■m
dùng,
l■
CÁC
s■
nh■ng
th■c.
ti■n
s■
l■i
b■■c
■■ng
v■i
ti■n
-và
ki■m
chuy■n
■I■U
t■t
cơng
online
h■n

mua
123doc
online
■u
kh■ng
123doc
nh■t
5■ãi
2.000.000
ngh■
bán
KHO■N
tri■u
b■ng
sang
b■ng
ln
cho
c■c
tài
■■nh
■ã
hi■n
ch■
tài
ng■■i
li■u
ph■n
ln
k■

tài
TH■A
xu■t
li■u
tài
v■
v■i
th■
li■u
h■p
hàng
t■o
li■u
thơng
s■c
dùng.
trí
hi■u
7hi■n
THU■N
hi■u
d■n.
tài
c■
c■a
■■u
■■■ng
li■u!
tin
qu■

t■t
h■i
Khi
■■i,
qu■
mình
■■ng
Vi■t
xác
c■
khách
gia
nh■t,
Nghe
trong
b■n
nh■t,
minh
trong
l■nh
Nam.
t■ng
Chào
b■online
có
uy
hàng
danh
l■
uy

tài
v■c:
l■nh
thu
Tác
v■
tín
m■ng
nhé,
tín
kho■n
tr■
sách
cao
nh■p
khó
khơng
tài
phong
v■c
cao
tr■■c
thành
b■n
chính
nh■t.
tin
Top
email
nh■t.

tài
online
khác
nh■ng
chun
■■n
li■u
tiên
thành
danh
tín
Mong
b■n
Mong
gì
cho
d■ng,
và
hãy
v■i
■ây
so
thu
nghi■p,
viên
kinh
■ã
mu■n
t■t
123doc.

123doc.net!
cùng
v■i
mu■n
cao
là
cơng
■■ng
c■a
c■
doanh
b■n
con
nh■t
mang
tìm
các
hồn
mang
ngh■
123doc
s■
ký
g■c.
hi■u
online.
thành
tháng
v■i
l■i

hồn
h■o,
Chúng
l■i
thơng
B■n
thơng
cho
và
123doc.netLink
cho
viên
t■o
tồn
Tính
■■
n■p
có
c■ng
tơi
tin,
c■ng
tin
c■
c■a
cao
th■
chính
■■n
cung

ti■n
ngo■i
v■
h■i
■■ng
tính
website.
phóng
■■ng
Khách
th■i
vào
c■p
xác
gia
ng■,...Khách
trách
xác
xã
tài
t■ng
■i■m
mà
D■ch
xã
to,
hàng
h■i
kho■n
th■c

nhi■m
h■i
BQT
thu
thu
m■t
tháng
V■
có
nh■
m■t
s■
nh■p
123doc
c■a
th■
(nh■
■■i
hàng
ngu■n
■■■c
tùy
ngu■n
5/2014;
123doc,
d■
v■i
online
■■■c
ý.

có
■ã
dàng
tài
g■i
t■ng
th■
tài
thu
123doc
ngun
cho
v■
mơ
ngun
b■n
tra
d■
ng■■i
th■p
t■t
■■a
t■
c■u
dàng
s■
v■■t
tri
d■■i
c■

■■■c
tri
dùng.
■■■c
ch■
tài
th■c
các
tra
th■c
m■c
li■u
■ây)
email
c■u
sau
thành
q
M■c
h■■ng
q
m■t
100.000
cho
■■t
tài
báu,
b■n
tiêu
báu,

viên
li■u
cách
b■n,
t■ng
nh■ng
phong
■ã
hàng
phong
c■a
m■t
l■■t
chính
tùy
■■ng
k■t
■■u
website.
phú,
quy■n
cách
truy
thu■c
phú,
doanh
xác,
ky,
c■a
c■p

■a
chính
■a
nhanh
l■i
b■n
vào
d■ng,
thu
123doc.net
m■i
d■ng,
sau
xác,
các
vui
tháng
chóng.
ngày,
n■p
giàu
lịng
“■i■u
nhanh
giàu
11
ti■n
giá
s■
■■ng

tr■
giá
uy
Kho■n
chóng.
h■u
tr■
trên
tín
thành
tr■
nh■p
■■ng
cao
2.000.000
website
■■ng
Th■a
th■
nh■t.
email
th■i
vi■n
th■i
Thu■n
Mong
mong
c■a
thành
mong

tài v■
li■u
mình
mu■n
mu■n
viên
mu■n
S■
online
và
■■ng
D■ng
mang
t■o
click
t■o
l■n
■i■u
ký,
D■ch
■i■u
vào
l■i
nh■t
l■t
cho
link
ki■n
ki■n
V■”

vào
Vi■t
c■ng
123doc
cho
top
sau
cho
Nam,
■■ng
cho
200
■ây
cho
■ã
cung
các
các
các
(sau
g■i
xãusers
website
h■i
c■p
users
■ây
m■t
nh■ng
có

■■■c
cóph■
thêm
ngu■n
thêm
tài
bi■n
g■i
thu
thu
li■u
tài
t■t
nh■p.
nh■t
nh■p.
ngun
■■c
T■it■i
Chính
khơng
t■ng
Chính
Vi■t
tri th■c
th■i
vìth■
Nam,
vìv■y
v■y

q
■i■m,
tìm
123doc.net
t■123doc.net
báu,
th■y
l■chúng
tìm
phong
trên
ki■m
tơi
ra
th■
ra
phú,
có
■■i
thu■c
■■i
tr■■ng
th■
■Sau
nh■m
nh■m
c■p
top
ngo■i
h■n

■áp
3nh■t
■áp
Google.
m■t
■ng
tr■
■KTTSDDV
■ng
123doc.net.
n■m
nhu
Nh■n
nhuc■u
rac■u
■■i,
■■■c
chia
theo
chia
123doc
s■
quy■t
danh
s■tàitài
hi■u
li■u
■ã
...li■u
t■ng

ch■t
do
ch■t
c■ng
b■■c
l■■ng
l■■ng
■■ng
kh■ng
vàvàki■m
bình
ki■m
■■nh
ch■n
ti■n
ti■n
v■
online.
là
online.
tríwebsite
c■a mình
ki■m
trong
ti■nl■nh
online
v■c
hi■u
tài li■u
qu■và

vàkinh
uy tín
doanh
nh■t.online

Nhi■u
Mang
Ln
123doc
Th■a
Xu■t
Sau
khi
h■n
h■■ng
phát
thu■n
l■i
event
s■
cam
nh■n
m■t
tr■
t■
h■u
k■t
s■
thú
nghi■m

t■i
ýxác
n■m
t■■ng
m■t
d■ng
v■,
là
s■
nh■n
website
ra
mang
event
kho
m■i
■■i,
1.
t■o
t■
th■
m■
l■i
c■ng
ki■m
■■ng
d■n
123doc
CH■P
vi■n

nh■ng
cho
■■u
■■ng
ti■n
h■
kh■ng
ng■■i
NH■N
■ã
quy■n
th■ng
thi■t
chia
t■ng
ki■m
dùng,
l■
CÁC
s■
th■c.
s■
l■i
b■■c
v■i
ti■n
vàchuy■n
■I■U
t■t
cơng

h■n
mua
123doc
online
kh■ng
nh■t
2.000.000
ngh■
bán
KHO■N
sang
b■ng
ln
cho
tài
■■nh
hi■n
ng■■i
li■u
ph■n
ln
tài
TH■A
tài
v■
th■
li■u
hàng
t■o
li■u

thơng
dùng.
tríhi■n
THU■N
hi■u
c■
c■a
■■u
■ tin
t■t
h■i
Khi
■■i,
qu■
mình
Vi■t
xác
c■
khách
gia
b■n
nh■t,
minh
trong
l■nh
Nam.
t■ng
Chào
online
hàng

uy
tài
v■c:
l■nh
thu
Tác
m■ng
tín
kho■n
tr■
nh■p
khơng
tài
phong
v■c
cao
thành
b■n
chính
email
nh■t.
tài
online
khác
chun
■■n
li■u
thành
tínb■n
Mong

gì
cho
d■ng,
và
v■i
so
nghi■p,
viên
kinh
■ã
t■t
123doc.
123doc.net!
v■i
mu■n
cơng
■■ng
c■a
c■
doanh
b■n
các
hồn
mang
ngh■
123doc
ký
g■c.
online.
thành

v■i
h■o,
Chúng
l■i
thơng
B■n
và
123doc.netLink
cho
viên
Tính
■■
n■p
có
tơi
tin,
c■ng
c■a
cao
th■
■■n
cung
ti■n
ngo■i
tính
website.
phóng
■■ng
th■i
c■p

thay
ng■,...Khách
trách
xác
■i■m
D■ch
xã
to,
vì th■c
nhi■m
m■i
h■i
thutháng
V■
nh■
m■t
s■(nh■
■■i
hàng
■■■c
tùy
ngu■n
5/2014;
cáv■i
nhân
■■■c
ý.
cóg■i
t■ng
th■

tài
123doc
kinh
v■
mơ
ngun
d■
ng■■i
doanh
■■a
t■
dàng
v■■t
d■■i
tri
dùng.
ch■
t■
tra
th■c
m■c
■ây)
th■c
email
c■u
M■c
q
100.000
cho
tài

hi■n
b■n
tiêu
báu,
li■u
b■n,
ngh■a
■ã
hàng
phong
m■t
l■■t
tùy
■■ng
■■u
cách
truy
v■
thu■c
phú,
ky,
c■a
c■a
c■p
chính
■a
b■n
vào
mình
123doc.net

m■i
d■ng,
xác,
các
vuingày,
thì
lịng
“■i■u
nhanh
giàu
s■p
s■
■■ng
tr■
giá
t■i,
Kho■n
chóng.
h■u
thành
tr■
ngh■a
nh■p
2.000.000
■■ng
Th■a
th■
email
v■vi■n
th■i

Thu■n
c■a
c■a
thành
mong
tài
c■a
v■
li■u
mình
viên
hàng
mu■n
S■
online
và
■■ng
D■ng
tri■u
click
t■o
l■n
ký,
D■ch
■i■u
vào
nhà
nh■t
l■t
link

bán
ki■n
V■”
vào
Vi■t
123doc
hàng
top
sau
cho
Nam,
200
l■i
■ây
cho
■ã
chuy■n
cung
các
các
(sau
g■iwebsite
c■p
users
■ây
giao
nh■ng
■■■c
cósang
ph■

thêm
tài
bi■n
g■i
■■n
thu
li■u
t■t
nh■t
v■
nh■p.
■■c
T■i
qu■n
t■i
khơng
t■ng
Chính
Vi■t
lý th■i
quy■n
th■
Nam,
vì v■y
■i■m,
tìm
l■i
t■123doc.net
th■y
l■

sau
chúng
tìm
trên
n■p
ki■m
tơi
th■
ti■n
racóthu■c
■■i
tr■■ng
trên
th■nh■m
c■p
website
top
ngo■i
3nh■t
■áp
Google.
tr■
■KTTSDDV
■ng
123doc.net.
Nh■n
nhu c■u
■■■c
theo
chiaquy■t

danh
s■ tài
hi■u
...li■udo
ch■t
c■ng
l■■ng
■■ng
vàbình
ki■mch■n
ti■n là
online.
website ki■m ti■n online hi■u qu■ và uy tín nh■t.

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ
Nghiên cứu và triển khai giải pháp trao đổi
dữ liệu trong hệ thống phân tích video
thơng minh sử dụng cơ chế
pub/sub messaging

BÙI HỒNG NAM

Chun ngành: Mạng máy tính và an tồn thơng tin

Giảng viên hướng dẫn:

PGS. TS. Trần Quang Đức

Trường:

Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông

Chữ ký của GVHD

HÀ NỘI – 04/2022

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

Bổ sung các chú thích và việt hóa các từ khóa tiếng anh.

-

Chỉnh sửa lại cách diễn đạt trong chương 3 mục cài đặt triển khai theo
khn dạng một văn bản khoa học thay vì đưa chi tiết các câu lệnh cài đặt.
Ngày 20 tháng 05 năm 2022
Giáo viên hướng dẫn

Tác giả luận văn

PGS.TS. Trần Quang Đức

Bùi Hoàng Nam

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

PGS.TS. Lã Thế Vinh

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

2. Mục đích nội dung của luận văn tốt nghiệp
Ngày nay, hệ thống camera giám sát xuất hiện ở khắp mọi nơi. Việc phân
tích thơng minh dịng video từ các camera bằng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo cho ra
đời hàng loạt các ứng dụng có tiềm năng thay đổi thế giới như thành phố thơng
minh, kiểm sốt giao thông thông minh, hỗ trợ nhận dạng cá nhân, giám sát an
ninh tự động. Xu hướng hiện nay là triển khai các hệ thống phân tích video thơng
minh theo mơ hình kết hợp điện tốn biên (Edge Computing) và điện toán đám
mây (Cloud Computing). Tuy nhiên việc triển khai phân tán các phân hệ của hệ
thống trên các môi trường triển khai khác nhau sẽ đặt ra yêu cầu cần có một cơ
chế trao đổi dữ liệu giữa các thành phần một cách ổn định và tin cậy. Từ nhu cầu
thực tế, các mục tiêu cụ thể của luận văn cần đạt được là:
- Nghiên cứu hệ thống phân tích video thơng minh theo mơ hình kết hợp
với điện tốn biên và điện toán đám mây.
- Nghiên cứu giải pháp trao đổi dữ liệu trong hệ thống phân tích video
thơng minh sử dụng cơ chế pub/sub messaging
- Xây dựng một hệ thống phân tích video thơng minh theo mơ hình đề xuất
để chứng minh tính khả thi và hiệu quả trong thực tế.
3. Các nhiệm vụ cụ thể của luận văn tốt nghiệp
Trên cơ sở các mục tiêu đã đề ra, luận văn sẽ thực hiện một số nội dung
nghiên cứu cụ thể sau:
- Nghiên cứu, xác định các vấn đề trong q trình trao đổi dữ liệu giữa
phía biên và phía điện tốn đám mây
- Nghiên cứu các hệ thông truyền thông điệp phân tán sử dụng cơ chế
pub/sub messaging

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

- Nghiên cứu và làm chủ nền tảng Apache Kafka.
- Xây dựng hệ thống phân tích video thơng minh sử dụng Apache Kafka
để trao đổi dữ liệu giữa phía Edge và phía Cloud
4. Phạm vi nghiên cứu
Để hồn thiện các mục tiêu và nhiệm vụ đề ra, đề tài sẽ sử dụng phương
pháp nghiên cứu lý thuyết, kết hợp với thực nghiệm. Đầu tiên, cần phân tích các
đặc trưng và mơ hình hoạt động của nền tảng Apache Kafka cũng như các yêu
cầu về mặt chức năng cần có cho quá trình trao đổi dữ liệu giữa Edge và Cloud
trong hệ thống phân tích video thơng minh. Từ các kết quả nghiên cứu, đề xuất
mơ hình phù hợp sau đó tiến hành xây dựng một hệ thống theo đúng mô hình đã
đề xuất để triển khai thử nghiệm và đánh giá. Do hạn chế về thời gian nên đề tài
chỉ triển khai thử nghiệm thực tế với hệ thống giám sát ở quy mô nhỏ.
5. Lời cam đoan của học viên
Tơi – Bùi Hồng Nam – Cam kết luận văn tốt nghiệp là cơng trình nghiên
cứu của bản thân tơi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Trần Quang Đức.
Các kết quả nêu trong luận văn tốt nghiệp là trung thực, khơng sao chép

tồn văn của bất kỳ cơng trình nào khác.
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2022

Tác giả

Bùi Hoàng Nam
6. Xác nhận của giáo viên hướng dẫn về mức độ hoàn thành của luận văn tốt
nghiệp và được phép bảo vệ.
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2022

Giáo viên hướng dẫn

PGS.TS. Trần Quang Đức

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

TÓM TẮT NỘI DUNG CỦA LUẬN VĂN
Luận văn tập trung nghiên cứu về giải pháp truyền tải dữ liệu sử dụng cơ
chế pub/sub messaging giữa phía biên (Edge) và phía đám mây (Cloud) trong hệ
thống phân tích video thơng mình theo mơ hình lai kết hợp giữa điện tốn biên và
điện toán đám mây.
Trong luận văn này, học viên đã xây dựng một cơ chế trao đổi dữ liệu cho
hệ thống sử dụng nền tảng mã nguồn mở Apache Kafka. Apache Kafka được sử
dụng để giải quyết 2 bài toán chính của hệ thống là (1) thu thập dữ liệu metadata
trích rút bởi các mơ-đun AI trên các thiết bị tại biên được triển khai phân tán
thông qua mạng Internet (2) Cơ chế quản lý tập trung thiết bị tại biên từ xa. Các
dữ liệu cần trao đổi giữa các thành phần của hệ thống được phân loại theo 2
chiều Edge-To-Cloud và Cloud-To-Edge, với mỗi chiều dữ liệu, học viên đã
phân tích và thiết kế chi tiết cách thức tổ chức, lưu trữ trên các hệ thống Kafka
Broker để đảm bảo việc trao đổi dữ liệu có thể thực hiện theo 2 chiều một cách
độc lập với nhau với thông lượng lớn, theo thời gian thực và dễ dàng đáp ứng
theo các quy mô khác nhau của hệ thống.
Tiếp theo, học viên đã xây dựng một hệ thống thử nghiệm theo đúng mơ
hình đã được đề xuất. Hệ thống thử nghiệm bao gồm một máy tính nhúng AI tại
biên được cài đặt các chương trình Agent và mơ-đun AI để suy luận dữ liệu

video từ 2 camera giám sát trong thực tế. Các dữ liệu này được truyền theo thời
gian thực về phân hệ phần mềm xử lý trung tâm thông qua hệ thống Kafka
Broker triển khai trên hạ tầng Google Cloud Platform để tổng hợp và kết xuất
thành các sự kiện có ý nghĩa. Các kết quả thử nghiệm là minh chứng rõ nét cho
tính khả thi và hiệu quả của giải pháp đề xuất.

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

MỤC LỤC

MỤC LỤC

......................................................................................................... i

ĐẶT VẤN ĐỀ ....................................................................................................... 1
1.1 Bài toán đặt ra .................................................................................................. 1
1.2 Cách tiếp cận và giải pháp ............................................................................... 3
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................... 4
1.1 Kiến trúc tổng thể hệ thống phân tích video thơng minh ................................ 4
1.2 Hệ thống gửi/nhận thông điệp (message) ........................................................ 7
1.2.1

Cơ chế Message Queue .................................................................. 7

1.2.2

Cơ chế Publish-Subscribe Messaging ............................................ 8

1.2.3

Đánh giá hệ thống gửi/nhận thông điệp ....................................... 10

1.3 Apache Kafka ................................................................................................ 11
1.3.1

Kiến trúc thành phần Apache Kafka ............................................ 11

1.3.2

Đặc điểm của Apache Kafka ........................................................ 12

1.4 Kiến trúc Apache Kafka ................................................................................ 13
1.4.1

Message topics ............................................................................. 14

1.4.2

Message partitions ........................................................................ 16

1.4.3

Cấu trúc dữ liệu log trong Kafka ................................................. 17

1.4.4

Message producers ....................................................................... 18

1.4.5

Message consumers ...................................................................... 19

1.4.6

Zookeeper ..................................................................................... 19

CHƯƠNG 2. XÂY DỰNG GIẢI PHÁP TRAO ĐỔI DỮ LIỆU TRONG HỆ
THỐNG PHÂN TÍCH VIDEO THƠNG MINH SỬ DỤNG KAFKA ......... 21
2.1 Xây dựng hệ thống truyền dữ liệu trong hệ thống phân tích video thơng minh
...................................................................................................... 21
2.2 Edge-To-Cloud .............................................................................................. 24
2.2.1

Thu thập dữ liệu metadata được suy luận bởi các model AI ....... 25

2.2.2

Thu thập dữ liệu nhật ký hệ thống, dữ liệu giám sát hoạt động của

thiết bị

................................................................................................... 28

2.3 Cloud-To-Edge .............................................................................................. 29
2.4 Vấn đề bảo mật trong quá trình trao đổi dữ liệu của hệ thống ...................... 30
i
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

2.4.1

Các cơ chế bảo mật cho cho việc trao đổi dữ liệu giữa Edge và

Cloud sử dụng Kafka ........................................................................................... 30
2.4.2

Xác thực 2 chiều sử dụng TLS .................................................... 32

2.4.3

Xác thực sử dụng SASL .............................................................. 32

2.4.4

Uỷ quyền sử dụng ACL ............................................................... 34

2.5 Giải pháp quản lý tập trung cho Kafka ......................................................... 35
CHƯƠNG 3. TRIỂN KHAI THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 37
3.1 Mơ hình triển khai thử nghiệm ...................................................................... 37
3.2 Phân hệ triển khai trên nền tảng Google Cloud Platform ............................. 38
3.2.1

Môi trường triển khai ................................................................... 38

3.2.2

Cài đặt triển khai hệ thống ........................................................... 39

3.3 Phân hệ triển khai tại biên ............................................................................. 41
3.3.1

Phần cứng triển khai .................................................................... 41

3.3.2

Cài đặt triển khai các phần mềm trên thiết bị Edge AI ................ 44

3.4 Kịch bản thử nghiệm, kết quả nhận xét và đánh giá ..................................... 47
3.4.1

Sử dụng hệ thống Kafka Manager để khởi tạo, quản lý các topic

cần có khi thêm một thiết bị Edge AI vào hệ thống ............................................ 47
3.4.2
hệ CMS
3.4.3

Giám sát điều khiển thiết bị Edge AI qua giao diện Web của phân
.................................................................................................. 50
Thu thập dữ liệu metadata phân tích bằng chương trình

DeepStream thơng qua Kafka .............................................................................. 52
CHƯƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................ 57
4.1 Kết luận ...................................................................................................... 57
4.2 Hướng phát triển luận văn trong tương lai .................................................... 57
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 59

ii
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT Chữ viết tắt
Tiếng Anh
1
AI
Artificial Intelligence
2
ACL
Access Control Lists
3

CMS

4
5

DL
EC

Deep learning
Edege Computing

6

IVA

Intelligent Video Analytics

7

RTSP

8
9

TLS
SSL

10

SASL

11

VMS

Video Management System

12
13

NVR
CSDL

Network Video Recoder

Cetral Managerment System

Real Time Streaming
Protocol
Transport Layer Security
Secure Sockets Layer
Simple Authentication and
Security Layer

Tiếng Việt
Trí tuệ nhân tạo
Hệ thống quản lý trung
tâm
Học sâu

Điện tốn biên
Phân tích video thơng
minh
Giao thức truyền tin thời
gian thực

Hệ thống quản lý video đa
năng
Đầu ghi video mạng
Cơ sở dữ liệu

iii
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

Hình 1.1. Kiến trúc tổng thể hệ thống.................................................................... 5
Hình 1.2. Cơ chế Message Queue .......................................................................... 8
Hình 1.3. Cơ chế Publish/Subscribe Messaging .................................................... 9
Hình 1.4. Sơ đồ logic hệ thống Kafka ................................................................. 12
Hình 1.5. Sơ đồ vật lý hệ thống Kafka ................................................................ 14
Hình 1.6. Phân bố các Partition trên các Broker .................................................. 16
Hình 1.7. Luồng dữ liệu khi được gửi đến một Partition..................................... 17
Hình 1.8. Hàng đợi message log trong Kafka ...................................................... 17
Hình 2.1. Sơ đồ trao đổi dữ liệu trong hệ thống phân tích video thơng minh ..... 22
Hình 2.2. Mơ hình tổ chức Kafka cho việc thu thập metadata từ thiết bị Edge AI
.............................................................................................................................. 26
Hình 2.3. Mơ hình tổ chức Kafka cho việc điều khiển thiết bị Edge AI ............. 29
Hình 2.4. Mơ hình mã hố dữ liệu giữa Kafka client và Kafka server ................ 31
Hình 2.5. Mơ hình xác thực giữa Kafka Client và Kafka Broker ........................ 32
Hình 3.1. Mơ hình triển khai thử nghiệm ............................................................ 37
Hình 3.2. Danh sách các máy ảo khởi tạo trên Google Cloud Platform .............. 39
Hình 3.3. Cấu hình địa chỉ của broker trong server.properties ............................ 40
Hình 3.4. Cấu hình cho CMAK kết nối với Zookeeper ....................................... 41
Hình 3.5. Giao diện của CMAK .......................................................................... 41
Hình 3.6. Máy tính nhúng AI Jetson Xavier ........................................................ 42
Hình 3.7. Các thơng tin về thu thập được bằng Jtop............................................ 45
Hình 3.8. Mơ hình hoạt động của DeepStream.................................................... 46
Hình 3.9. Danh sách broker của hệ thống ............................................................ 48
Hình 3.10. Giao diện thêm một topic mới ........................................................... 49
Hình 3.11. Danh sách các topic đã được khởi tạo trên hệ thống ......................... 49
Hình 3.12. Giao diện quản trị một topic .............................................................. 50
Hình 3.13. Danh sách Consumer đang kết nối đến hệ thống để lấy dữ liệu ........ 50

iv
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

Hình 3.14. Agent định kỳ gửi thơng tin về trạng thái hoạt động của Edge AI lên
topic monitor_1420220024735 ............................................................................ 51
Hình 3.15. CMS subscribe topic monitor_1420220024735 để cập nhật tình trạng
hoạt động của thiết bị Edge AI ............................................................................. 51
Hình 3.16. CMS điều gửi lệnh điều khiển bật chương trình DeepStream trên thiết
bị Edge AI thơng qua topic control_420220024735 ............................................ 52
Hình 3.17. Agent nhận được lệnh điều khiển từ CMS và tiến hành khởi chạy
chương trình DeepStream .................................................................................... 52
Hình 3.18. Giao diện khởi chạy chương trình DeepStream để suy luận AI cho 2

camera .................................................................................................................. 53
Hình 3.19. Giao diện hiển thị của DeepStream.................................................... 53
Hình 3.20. Hình ảnh ghi lại được khi có người xuất hiện trước Camera 02........ 54
Hình 3.21. Ứng dụng Restricted Zone Monitoring thu nhậ được đữ liệu metadata
của Camera 02 ...................................................................................................... 55
Hình 3.22. Hình ảnh ghi lại được khi có người xuất hiện trước Camera 01........ 55
Hình 3.23. Ứng dụng Restricted Zone Monitoring thu nhậ được đữ liệu metadata
của Camera 01 ...................................................................................................... 56

v
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1. Thông tin phần cứng và các phần mềm dịch vụ triển khai trên hệ thống
Google Cloud Computing .................................................................................... 38
Bảng 3.2. Cấu hình phần cứng của Jetson Xavier ............................................... 43
Bảng 3.3. Thông số kỹ thuật của camera giám sát .............................................. 43
Bảng 3.4. Danh sách các topic của thiết bị Edge AI............................................ 48

vi
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1 Bài toán đặt ra
Ngày nay, hệ thống camera giám sát xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ camera

giám sát giao thông, camera giám sát tại các nhà máy, cơng trường, tồ nhà đến
các hệ thống camera giám sát trong gia đình. Việc phân tích thơng minh dịng
video từ các camera bằng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo cho ra đời hàng loạt các ứng
dụng có tiềm năng thay đổi thế giới như thành phố thông minh, kiểm sốt giao
thơng thơng minh, hỗ trợ nhận dạng cá nhân, giám sát an ninh tự động,...
Xu hướng hiện nay là triển khai các hệ thống phân tích video thơng minh
theo mơ hình kết hợp điện tốn biên (Edge Computing) và điện tốn đám mây
(Cloud Computing) [1]. Thay vì tiếp cận theo hướng đẩy tất cả các dòng video về
trung tâm để xử lý AI tập trung, trong mơ hình này các thiết bị, máy tính nhúng
nhỏ gọn được trang bị các phần cứng AI tích hợp được triển khai theo từng khu
vực cần giám sát. Các thiết bị sẽ đóng vai trò tiếp nhận dòng video từ camera và
chuyển đổi dữ liệu khung hình video thành các dữ liệu về chủng loại, vị trí, thuộc
tính, hành động của các đối tượng xuất hiện trong các khung hình theo thời gian
thực dưới dạng text có cấu trúc (metadata). Dữ liệu metadata sau đó được gửi về
máy chủ phân tích được triển khai trên hạ tầng điện toán đám mây để phân tích
và kết xuất ra các thơng tin có ý nghĩa, các sự kiện, cảnh báo theo các chính sách
được định nghĩa trước một cách tự động theo thời gian thực. Cách tiếp cận này
giải quyết được 3 vấn đề chính mà các giải pháp xử lý AI tập trung đang phải đối
mặt như: (1) Vấn đề về khả năng mở rộng hạ tầng lưu trữ, băng thơng truyền tải
các dịng video về trung tâm khi gia tăng số lượng camera giám sát (2) Vấn đề về
tính riêng tư: nhiều dịng video có thể chứa thơng tin nhạy cảm nên khơng thể
truyền trực tiếp về hạ tầng đám mây của bên thứ ba để xử lý (3) Yêu cầu xử lý
theo thời gian thực: độ trễ gây ra bởi trễ trong quá trình truyền tin, quá trình lập
lịch xử lý, quá trình suy luận của các thuật tốn AI.
Tuy nhiên bên cạnh các lợi ích đem lại, mơ hình trên cũng đặt ra các vấn đề
thách thức mới cần giải quyết. Việc số lượng các thiết bị xử lý AI tại biên sẽ tăng
cao theo quy mô của hệ thống và các thiết bị này được triển khai trải dài trên một
khu vực địa lý rộng lớn và cách xa nhau sẽ tạo ra các vấn đề cho việc quản lý,
điều khiển, cấu hình và cập nhật các thiết bị này. Xây dựng một hệ thống để có
1

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

thể quản lý tập trung các thiết bị là một yêu cầu bắt buộc để vận hành hệ thống
một cách hiệu quả.
Việc thu thập các dữ liệu phân tích trên các thiết bị tại biên để xử lý tập
trung cũng là một thách thức lớn khi các dữ liệu này được tạo ra một cách liên
tục, tuần tự và tăng dần theo quy mô của hệ thống. Đối với hệ thống phân tích
video thơng minh có thể nhận thấy các yêu cầu đặc trưng của hệ thống truyền tin
như sau:
- Để cảnh bảo kịp thời khi phát hiện các hành vi bất thường ghi lại được
trước camera, hệ thống phải có khả năng xử lý theo thời gian thực. Quá trình suy
luận của các thuật tốn AI, q trình truyền các dữ liệu sau khi được trích rút cần
về máy chủ trung tâm, q trình phân tích kết xuất các sự kiện phải có độ trễ

thấp, đảm bảo các sự kiện được đưa ra trong thời gian có ý nghĩa.
- Các hệ thống camera giám sát hoạt động 24/07/365, khối lượng dữ liệu
sinh ra bởi hệ thống sẽ liên tục tăng theo quá trình vận hành và mở rộng của hệ
thống. Hệ thống truyền tin phải có thơng lượng dữ liệu truyền tải lớn và có khả
năng mở rộng. Có cơ chế chịu lỗi đảm bảo dữ liệu sẽ không bị mất mát khi hệ
thống bị giám đoạn do sự cố.
- Mỗi camera là một nguồn sinh dữ liệu, một ứng dụng cần phải xử lý dữ
liệu từ nhiều camera khác nhau. Hệ thống có thể được triển khai nhiều ứng dụng
giám sát thông minh khác nhau tuỳ theo nhu cầu của người dùng trong từng giai
đoạn. Cùng một dữ liệu từ camera có thể được sử dụng đồng thời cho nhiều ứng
dụng khác nhau.
- Hệ thống phân tích video thơng minh thường được phát triển theo mơ hình
microservices bao gồm nhiều services khác nhau. Các services này được phát
triển dưới dạng các phân hệ độc lập và được triển khai trên các thiết bị phần cứng
khác nhau. Cần có cơ chế trao đổi dữ liệu giữa các services này một cách thơng
suốt và hiệu quả.
Vì vậy việc có thể xây dựng được hệ thống truyền tin đóng vai trị “mạch
máu” của toàn hệ thống đáp ứng các yêu cầu như trên là một trong các yếu tố
then chốt để quyết định đến tính khả thi và hiệu quả của hệ thống trong thực tế.

2
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

1.2 Cách tiếp cận và giải pháp
Hiện nay các hệ thống truyền tin phân tán đang được sử dụng rộng rãi trong
các hệ thống lớn, đặc biệt là các hệ thống thơng tin phức tạp được phát triển theo
mơ hình microservice. Các hệ thống dùng kiến trúc microservice sử dụng
message queue và pub/sub messaging để giúp các services liên hệ với nhau một
cách bất đồng bộ. Trong các hệ thống truyền tin phân tán, Apache Kafka là một
nền tảng rất thích hợp cho việc xử lý dịng dữ liệu trong thời gian thực với đầy đủ
các chức năng nhắn tin, lưu trữ và xử lý sự kiện. Khi dữ liệu của một topic được
thêm mới ngay lập tức được ghi vào hệ thống và truyền đến cho bên nhận. Ngoài
ra Kafka cịn là một hệ thống có đặc tính bền vững dữ liệu có thể được lưu trữ an
tồn cho đến khi bên nhận sẵn sàng nhận nó.
Trong luận văn này, học viên sẽ tập trung vào việc xây dựng hệ thống trao
đổi thông điệp cho một hệ thống phân tích video thơng minh sử dụng nền tảng
Apache Kafka. Apache Kafka được sử dụng để giải quyết 2 bài toán chính của hệ
thống là (1) thu thập dữ liệu metadata do mơ-đun suy luận phân tích được (2)
quản lý tập trung, điều khiển, cấu hình các thiết bị tại biên từ xa.
Nội dung của luận văn được trình bày trong bốn Chương như dưới đây.
Chương 1: Trình bày về Cơ sở lý thuyết chính của luận văn bao gồm kiến
trúc của một hệ thống phân tích video thơng minh cho hệ thống camera giám sát
theo mơ hình kết hợp điện toán biên và điện toán đám mây. Chương này cũng

giới thiệu tổng quan về hệ thống pub/sub messaging và nền tảng Apache Kafka.
Chương 2: Phân tích xây dựng giải pháp trao đổi dữ liệu trong hệ thống
phân tích video thơng minh sử dụng Kafka.
Chương 3: Trình bày chi tiết về mơ hình triển khai thử nghiệm hệ thống
trong thực tế. Mơ tả q trình thử nghiệm và đánh giá hệ thống theo các kịch bản
khác nhau.
Chương 4: Kết luận về các kết quả đạt được của luận văn cũng như hướng
nghiên cứu mở rộng tiếp theo trong tương lai.

3
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nội dung chính của phần này sẽ giới thiệu tổng thể về hệ thống phân tích
video thơng minh cũng như hệ thống truyền gửi /nhận thơng điệp theo cơ chế
Publish/Subscribe và ứng dụng của nó trong hệ thống Kafka – nền tảng xử lý
dòng dữ liệu theo thời gian thực.
1.1 Kiến trúc tổng thể hệ thống phân tích video thơng minh
Các hệ thống camera giám sát hiện nay đều tiến hành ghi lại tất cả các
dòng video để lưu trữ. Tuy nhiên, video chỉ là dữ liệu thô đối với người dùng.
Người dùng chỉ quan tâm đến các sự kiện xảy ra, và các thông tin chứa trong đó.
Tùy theo mục đích sử dụng khác nhau mà các thơng tin có giá trị với người sử
dụng sẽ khác nhau. Mục đích chính của hệ thống camera giám sát là ghi lại được
hành động diễn ra tại vị trí mà camera bao qt, từ đó có dữ liệu để người dùng
có thể xem lại, phân tích chi tiết hơn khi có một sự kiện bất thường xảy ra. Ví dụ,
trong ứng dụng giám sát khu vực hạn chế, dữ liệu mà người dùng quan tâm là các
sự kiện người đi vào hoặc ra khu vực. Mục tiêu của hệ thống phân tích video
thơng minh là có thể tự động phát hiện ra được các sự kiện được coi là bất
thường theo các chính sách đặt ra để có thể cảnh báo ngay lập tức cho người
dùng (xảy ra cháy nổ, người đi vào khu vực cấm, v.v.) hay thống kê các thông tin
được coi là hữu ích với người dùng (nhận biết khách hàng quen thuộc, số lượng
khách đến cửa hàng, v.v.). Vì vậy, hệ thống phân tích video thơng minh được
phát triển theo mơ hình hướng sự kiện.
Hiệp ĐV và các cộng sự [2] trong cơng trình nghiên cứu của mình đã đề
xuất mơ hình kiến trúc hệ thống phân tích video thơng minh kết hợp điện toán
biên và điện toán đám mây như trong Hình 1.1 với với 5 thành phần chính. Trong
đó có Camera, NVR (Network Video Recoder) và phần mềm phần mềm quản lý
video đa năng (Video Management System - VMS) là 3 thành phần sẵn có của
mọi hệ thống camera giám sát. Thiết bị Edge AI (thiết bị xử lý AI tại biên) và
máy chủ phân tích video triển khai trên nền điện toán đám mây là 2 thành phần
được thêm vào cho chức năng phân tích video thơng minh. Về cơ bản, hệ thống
phân tích video thơng minh trong giải pháp đề xuất có thể tận dụng tối đa hiện
trạng hạ tầng camera giám sát sẵn có, từ đó tiết kiệm chi phí và thời gian triển

khai cho các cơ quan tổ chức.
4
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

Hình 1.1. Kiến trúc tổng thể hệ thống
Vai trị và chức năng của các thành phần trong hệ thống được mơ tả chi tiết
như sau:
- Camera: đóng vai trị là “mắt điện tử” ghi lại các hình ảnh của một khu
vực và truyền tải các hình ảnh này về một trung tâm giám sát thông qua giao thức
truyền tải thời gian thực (Real-time Transfer Protocol - RTP) và quá trình thiết
lập, điểu khiển các phiên truyền thông giữa các trạm cuối sẽ do giao thức truyền
tin thời gian thực RTSP (Real Time Streaming Protocol) phụ trách.
- Edge AI: là một máy tính nhúng được tích hợp các phần cứng chuyên

dụng cho các thuật toán Deep Learning - DL. Edge AI có kích thước nhỏ gọn,
được kết nối với camera trong cùng một mạng LAN và có thể được triển khai
ngay tại tủ mạng kết nối các camera trong khu vực. Edge AI nhận trực tiếp dòng
video từ camera và sử dụng các thuật toán DL để phát hiện các đối tượng xuất
hiện trong khung hình (phát hiện người, phương tiện giao thơng, động vật, v.v.)
cũng như vị trí của các đối tượng (tọa độ và kích thước của đối tượng) và một số
thuộc tính mà người dùng quan tâm (giới tính, màu sắc, hình dáng, biểu cảm,
v.v.). Tất cả các thơng tin này được đóng gói trong một bản tin có cấu trúc và gửi
lên máy chủ phân tích triển khai trên hệ thống điện tốn đám mây thơng qua giao
thức pub/sub messaging.
5
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

- NVR: Là hệ thống các đầu ghi có nhiệm vụ nhận dòng RTP từ camera
và lưu trữ dữ liệu nhận được dưới dạng các tệp tin video. Bên cạnh chức năng ghi
liên tục hay ghi theo lịch như hệ thống NVR truyền thống, NVR sẽ có thêm chức
năng ghi thông minh theo các sự kiện mà hệ thống tự động phân tích được. Tính
năng ghi theo sự kiện sẽ giảm khối lượng video phải lưu trữ xuống một cách tối
đa, từ đó tăng thời gian lưu trữ video cho cùng một kích thước ổ cứng. Vấn đề
đặt ra là q trình NVR nhận lệnh sẽ ln có độ trễ. Vì vậy nếu khi NVR tiến
hành nhận lệnh mới bắt đầu ghi sẽ làm mất mát dữ liệu. Để giải quyết vấn đề
trên, cần có một cơ chế cache (lưu tạm) để lưu lại các khung hình video trong
một khoảng thời gian ngắn được định nghĩa trước, từ đó cho phép video được ghi
lại có thể chứa một khoảng thời gian trước khi nhận được lệnh.
- Máy chủ phân tích: các máy chủ có nhiệm vụ phân tích video triển khai
trên hệ thống điện toán đám mây dựa trên dữ liệu metadata nhận được từ Edge
AI thông qua hệ thống stream dữ liệu phân tán. Các máy chủ ứng dụng sẽ tổng
hợp dữ liệu metadata nhận được theo chuỗi khung hình liên tiếp và xử lý bằng
các thuật tốn đặc thù cho từng ứng dụng để kết xuất ra các sự kiện hay thơng tin
có giá trị. Sự kiện này được cập nhật vào CSDL của các ứng dụng cũng như gửi
đến NVR để kích hoạt chế độ ghi thơng minh. Một máy chủ dịch vụ cung cấp các
API cho phép VMS và các phân hệ khác tương tác với CSDL lấy các thông tin và
sự kiện để hiển thị cho người dùng.
- VMS: là phần mềm quản lý video đa năng, có nhiệm vụ tiếp nhận dịng
RTP từ các camera và giải mã hiển thị hình ảnh lên màn hình giám sát. Trong
giải pháp đề xuất, bên cạnh các tính năng của các VMS truyền thống, phần mềm
sẽ được tích hợp thêm các plugin cho các ứng dụng phân tích video thơng mình
cũng như giao diện hiển thị các sự kiện, cảnh báo theo thời gian thực, giao diện
hiển thị các thơng tin phân tích được dưới dạng hình ảnh, bảng biểu trực quan.
Hơn nữa, người dùng có thể xem lại các video ngắn tại thời điểm các sự kiện xảy
ra được ghi lại bằng chức năng ghi thông minh của NVR. Mặt khác, việc quản lý,
cầu hình và điều khiển các thiết bị Edge AI cũng được tích hợp vào phần mền
VMS thông qua một giao diện tương tác trực quan.

6
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

1.2 Hệ thống gửi/nhận thông điệp (message)
1.2.1 Cơ chế Message Queue
Với sự bùng nổ về cả số lượng và sự đa dạng của các ứng dụng với các
thao tác thu thập hoặc xử lý dữ liệu, việc triển khai các kết nối truyền dữ liệu từ
nơi nó được tạo ra đến nhiều nơi khác nhau để xử lý là một phần cơ bản của phát
triển ứng dụng. Messaging là một công nghệ quan trọng để kết nối dữ liệu trong
môi trường này.
Messaging là công việc truyền các bản ghi dữ liệu từ hệ thống này sang hệ
thống khác thông qua một hệ thống trung gian. Ngược lại với các kết nối trực

tiếp, nơi người gửi biết được người nhận và kết nối trực tiếp đến từng người
nhận, các giải pháp messaging sẽ tách rời việc gửi dữ liệu khỏi việc xử lý dữ liệu.
Người gửi không cần biết người nhận nào sẽ thấy dữ liệu đó hoặc khi nào họ sẽ
thấy dữ liệu đó.
Các giải pháp messaging đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng bằng cách
cung cấp cho lập trình viên các thành phần hệ thống đã được chuẩn hóa, có thể
tái sử dụng để xử lý tốt luồng dữ liệu để lập trình viên có thể tập trung vào phần
lõi logic trong các ứng dụng của họ. Ngoài định tuyến dữ liệu, messaging
systems cũng có thể cung cấp các tính năng quan trọng như khả năng chịu lỗi,
logging và xử lý phân tán để cải thiện khả năng quản lý và độ tin cậy.
Messaging là một thuật ngữ bao gồm một số mơ hình khác nhau dựa trên
cách dữ liệu được chuyển từ người gửi sang người nhận. Hai mơ hình message
chính là Message Queue và Publish-Subcribe Messaging hay còn được gọi là
pub-sub messaging.
Về Message Queue

Message Queue nhận được thông điệp đến và đảm bảo rằng mỗi thông điệp
sẽ được gửi cho một topic hay kênh và xử lý bởi chính xác một consumer.
Ví dụ: kịch bản một Message Queue được sử dụng trong việc phát hành
phiếu lương, một điều rất quan trọng là mọi phiếu lương đều phải được phát hành
một lần và chỉ một lần duy nhất, trong khi việc xử lý ở máy kiểm tra nào khơng
quan trọng.
Message Queue có thể nâng cao khả năng xử lý thông điệp lên cao bằng
cách thêm nhiều consumers cho mỗi topic, nhưng chỉ duy nhất một consumer sẽ
7
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

nhận được mỗi thông điệp ở topic này. Consumer nào nhận được thông điệp nào
được xác định bằng cách thực hiện trong Message Queue. Để đảm bảo rằng một
thông điệp chỉ được xử lý bởi một consumer, mỗi thông điệp sẽ bị xóa khỏi hàng
đợi sau khi nó đã được một consumer nhận và xử lý (tức là một khi consumer
thừa nhận đã sử dụng thông điệp đến từ message system).

Hình 1.2. Cơ chế Message Queue

Message Queue hỗ trợ các kịch bản mà đảm bảo việc mỗi thông điệp được
xử lý chính xác một và chỉ một lần duy nhất, nhưng không cần thiết phải xử lý
các thông điệp theo thứ tự. Trong trường hợp lỗi từ mạng lưới hoặc từ consumer,
Message Queue sẽ thử gửi lại thông điệp (không nhất thiết phải cho cùng một
consumer) và kết quả là thơng điệp đó có thể được xử lý khơng theo thứ tự.
Một số đặc trưng của Message Queue
- Thông điệp được xử lý chính xác một và chỉ một lần duy nhất.
- Vấn đề trong việc xử lí quy mơ: Để có thể tăng tốc đọc dữ liệu cần phải

triển khai nhiều consumer đồng thời để tiến hành xử lý song song, tuy nhiên điều
này sẽ khiến cho dữ liệu không được xử lý theo đúng thứ tự.
1.2.2 Cơ chế Publish-Subscribe Messaging
Giống như Message Queue, cơ chế Publish/Subcribe Messaging cũng cho
phép truyền thông điệp từ nơi gửi đến nơi sử dụng. Tuy nhiên, ngược với
Message Queue, Publish/Subcribe Messaging cho phép nhiều consumer nhận
từng thông điệp trong một topic (chủ đề). Hơn nữa, message pub-sub đảm bảo
rằng mỗi consumer nhận được thơng điệp trong một chủ đề theo thứ tự chính xác
mà message system nhận được. Các hệ thống Publish-Subcribe Messaging hỗ trợ
các trường hợp yêu cầu nhiều consumers nhận từng thơng điệp và các thơng điệp
đó được nhận theo thứ tự của mỗi consumer.

8
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

Hình 1.3. Cơ chế Publish/Subscribe Messaging

Ví dụ, một dịch vụ bảng báo giá mã chứng khốn có thể được sử dụng bởi
một số lượng lớn người dùng và ứng dụng, tất cả người dùng đều muốn nhận
tồn bộ các thơng tin về danh mục họ chọn. Điều quan trọng đối với những người
dùng này là họ nhận được thông tin theo thứ tự mà việc nhìn thấy giá cao - giá
thấp cho một cổ phiếu rất khác so với việc nhìn thấy giá thấp - giá cao.
Các trường hợp sử dụng pub-sub thường được liên kết với các ứng dụng
trạng thái, cụ thể nó sẽ quan tâm đến thứ tự của các tin nhắn nhận được vì thứ tự
của các tin nhắn xác định trạng thái của ứng dụng và do đó sẽ ảnh hưởng đến tính
chính xác của bất kỳ logic xử lý nào mà ứng dụng có dùng đến.
Những điểm quan trọng trong mơ hình Pub/Sub messaging:
- Đảm bảo thứ tự các thông điệp
- Tin nhắn được chia sẻ thông qua một kênh được gọi là topic (chủ đề).
Chủ để là nơi tập trung thông điệp từ producers và subscribers có thể sử dụng
thơng điệp.
- Mỗi thơng điệp được chuyển đến một hoặc nhiều người tiêu dùng, xử lí
thơng điệp, được gọi là subscribers (người đăng ký).
- Nhà xuất bản-publisher không biết subscribers nào đang nhận được
thông tin từ topic.
- Thơng điệp được đẩy đến phía subscribers mà không cần họ yêu cầu.
Thông điệp được gửi đến một topic sẽ tự động được chuyển đến tất cả những
subscribers đủ điều kiện.
- Mỗi client đăng ký một topic sẽ nhận được bản sao của chính nó các
thơng báo được xuất bản cho topic đó. Một thơng điệp do một publisher tạo ra có
thể được sao chép và phân phối cho hàng trăm, thậm chí hàng nghìn subscribers.

9

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

- Theo thiết kế, mơ hình Pub / Sub sẽ đẩy các bản sao của thông điệp ra
nhiều subscribers. Một số ví dụ phổ biến là thơng báo các ngoại lệ hoặc lỗi và
thay đổi thông báo của một mục dữ liệu cụ thể trong cơ sở dữ liệu.
1.2.3 Đánh giá hệ thống gửi/nhận thông điệp
Một số sản phẩm tiêu biểu
Cả hai mơ hình Message Queue và Pub-sub messaging đều cần thiết trong
các ứng dụng hiện đại, trong đó có một số công nghệ cho phép hỗ trợ cả hai cơ
chế trên. Các công nghệ như Apache ActiveMQ, Amazon SQS, IBM Websphere
MQ, RabbitMQ được phát triển chủ yếu cho các trường hợp sử dụng message
queue, trong khi các hệ thống như Amazon SNS, Apache Kafka, RocketMQ và
Google Cloud Pub / Sub được thiết kế chủ yếu cho các trường hợp sử dụng pubsub. Ngồi ra cịn có các giải pháp như Apache Pulsar cung cấp hỗ trợ cho cả xếp

hàng tin nhắn và nhắn tin pub-sub.
Hiện nay, một số nền tảng công nghệ về messaging như RabbitMQ,
Apache Kafka hay RocketMQ đều bổ sung thêm các tính năng có thể phục vụ
của cả hai loại mơ hình, tuy nhiên, về bản chất thì mỗi cơng nghệ chỉ có thể lựa
chọn 1 trong 2 mơ hình để triển khai. Do đó, dù đảm bảo đầy đủ các chức năng
nhưng sẽ ln có những điểm riêng biệt của mỗi nền tảng công nghệ vừa nêu.
Đánh giá ưu điểm và nhược điểm
- Điểm mạnh của Message Queue là nó cho phép phân chia việc xử lý dữ
liệu trên nhiều consumers. Từ đó, có thể mở rộng khả năng xử lý dữ liệu.
- Điểm yếu của Message Queue là nó khơng cho phép multi-subcriber
nghĩa là chỉ có một subcriber duy nhất được xử lý một message sau đó message
đó sẽ biến mất.
- Trong khi đó, điểm mạnh của Pub-sub messaging là cho phép phân
phối dữ liệu đến các nơi xử lý dữ liệu.
- Nhưng ngược lại với Message Queue, điểm yếu của Pub-sub messaging
là không có cách nào để tăng tốc việc xử lý dữ liệu bởi vì mỗi một tin nhắn đều
được truyền đến mọi subcriber.
Từ đó, ta thấy rằng việc lựa chọn Message Queue hay Pub-sub messaging
cịn tùy vào mục đích sử dụng để tận dụng ưu điểm cũng như hạn chế nhược
điểm của mỗi hệ thống truyền thông điệp. Tuy vậy, Kafka là một giải pháp công
10
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

nghệ mới cho phép tận dụng các lợi thế của các hệ thống truyền thông điệp
truyền thống.
1.3 Apache Kafka
Kafka là một nền tảng truyền dòng dữ liệu phân tán nằm trong dự án mã
nguồn mở. Mục tiêu chính của Kafka là cung cấp một nền tảng có độ trễ thấp và
thông lượng cao, cho phép xử lý các nguồn dữ liệu theo thời gian thực. Một vài
ứng dụng cho kafka:
- Sử dụng như một hệ thống message queue thay thế cho ActiveMQ
hay RabbitMQ
- Website Activity Monitoring: theo dõi hoạt động của website
- Stream Processing: Kafka là một hệ thống rất thích hợp cho việc xử lý
dịng dữ liệu trong thời gian thực. Khi dữ liệu của một topic được thêm mới ngay
lập tức được ghi vào hệ thống và truyền đến cho bên nhận. Ngồi ra Kafka cịn là
một hệ thống có đặc tính bền vững nên dữ liệu có thể được lưu trữ an toàn cho
đến khi bên nhận sẵn sàng nhận nó.
- Log Aggregation: tổng hợp log
- Metrics Collection: thu thập dữ liệu, theo dõi hành động người dùng
như các thơng số như số lượt xem, tìm kiếm hành động của người dùng sẽ được
đẩy vào vào một topic và sẽ được xử lý sau
- Event-Sourcing: Lưu lại trạng thái của hệ thống để có thể tái hiện trong

trường hợp hệ thống bị sập.
1.3.1 Kiến trúc thành phần Apache Kafka
Kafka được xây dựng dựa trên mơ hình publish/subcribe, tương tự như bất
kỳ hệ thống message nào khác. Các ứng dụng (đóng vai trị là producer) gửi các
messages tới một node kafka (broker) và nói rằng những messages này sẽ được
xử lý bởi các ứng dụng khác gọi là consumers. Các messages này sẽ được lưu trữ
tại một nơi gọi là topic và sau đó consumer có thể subcribe tới topic đó và lắng
nghe những messages này. Messages có thể là bất cứ thơng tin gì như giá trị cảm
biến, hành động người dùng, ... Topic có thể được xem như là tên của một danh
mục mà các messages sẽ được lưu trữ và được đẩy vào.

11
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep

Hình 1.4. Sơ đồ logic hệ thống Kafka

Những người tiêu dùng (consumer) sẽ được gán nhãn theo consumer
group (nhóm người tiêu dùng), như kiểu một lớp học chia ra 4 tổ, thì mỗi tổ gọi
là 1 consumer group. Trong một nhóm người tiêu dùng, một hoặc nhiều người
tiêu dùng làm việc cùng nhau để xử lý một topic. Khi có một message mới
đến topic, nó sẽ được gửi đến một consumer trong một nhóm consumer group.
Hiểu đơn giản như việc chúng ta có một tài khoản youtube (consumer) và
chúng ta dùng nó thực hiện subscriber nhiều kênh youtube khác nhau (các kênh
đó gọi là producer). Thì khi các kênh youtube đó sản xuất nội dung và xuất bản
video(publish) thì những consumer đăng kí những kênh đó sẽ ngay lập tức nhận
được các thông báo cho chúng ta biết về việc có video mới.
1.3.2 Đặc điểm của Apache Kafka
Kafka thường được sử dụng trong các kiến trúc dữ liệu phát trực tuyến
thời gian thực (real time) để cung cấp các phân tích thời gian thực. Vì Kafka là
một hệ thống nhắn tin Pub - Sub nhanh, có thể mở rộng, bền và có khả năng chịu
lỗi cao, nên nó được sử dụng trong những trường hợp xử lý khối lượng lớn dữ
liệu đến và đáp ứng được khả năng phản hồi ngay lập tức. Kafka có các đặc tính
thơng lượng, độ tin cậy và sao chép cao hơn, có thể áp dụng cho những thứ như
theo dõi các cuộc gọi dịch vụ (theo dõi mọi cuộc gọi).
Kafka có hiệu suất nhanh chóng và ổn định, cung cấp độ bền đáng tin cậy,
có đăng kí/ xuất bản linh hoạt phù hợp với số lượng consumer group của người
tiêu dùng, có sự sao chép mạnh mẽ, cung cấp cho các producer sự đảm bảo tính
nhất qn. Ngồi ra, Kafka hoạt động tốt với các hệ thống có luồng dữ liệu để xử
lý và cho phép các hệ thống đó tổng hợp, chuyển đổi & tải vào các store khác.
12
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz
luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz

Nghiên cứu và triển khai giải pháp trao đổi dữ liệu trong hệ thống phân tích video thông minh sử dụng cơ chế pub sub messaging

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về