
大数据、智能化背景下 安防存储技术的发展趋势
在物联网、大数据、智能化的驱动下,视频、图像等非结构化数据呈现爆炸式增长,人脸识别、智能分析等技术涉及到民生、安全方面的人工智慧化趋势越来越明显,而高清监控图像的普及以及政府出台条例规定视频录像的最低存储时间等因素,也导致了数据量的必然增长。在这样的趋势下,对于视频监控等领域的存储智能化和大容量的需求也越来越旺盛。
视频监控超高清化对存储的需求增加
监控存储一个重要的趋势就是对容量的需求特别高。对于摄像头而言,现在4K甚至7K的清晰度已经受到关注,未来会成为主流,这意味着对容量的要求特别高。以30天的视频数据保留需求看,250个摄像头全天候录制,每个月需要的存储容量就要超过337.5TB。
高清存储需要系统的高稳定性和可靠性。由于视频数据量太大,要求单体存储产品的稳定性要好,从而保证整个系统的稳定性,而具有高性能的硬盘或存储虚拟化产品可以提高存储利用率从而降低成本,满足客户的存储需求。
高清监控系统中,数据存储是视频监控中重要的一个环节,网络化、智能化的存储技术在监控系统中已发挥着越来越重要的作用。海量的存储空间、稳定可靠的网络环境和系统、智能存储等因素对高清监控存储的影响越来越大。
目前存储的主要解决方案包括直连式存储(DAS)、储区域网络(SAN)、网络接人存储(NAS)等3种。DAS是架构比较简单的存储系统,但是其未实现存储和转发的分离,对服务器性能要求比较高。由于DAS对于距离的限制性,扩容比较困难,不太适合广域网的“全球眼”大容量要求的业务平台。NAS在性能上已经有了很大的提高,但是其设计上还是以文件共享为主,文件系统查询缓慢,容量不可管理,数据越来越多时甚至会出现无法调用的情况,不适合流媒体特别是监控的应用。SAN又可分为FCSAN和IPSAN,其中FCSAN更多用于数据中心局域范围内高带宽、低时延的IT系统,而且建设成本高,不适合于视频监控系统,而IPSAN在成本、网络距离、系统性能等多方面都更加适合广域网、大容量的视频监控存储系统。
云存储是未来存储发展的必然趋势
高清时代全面来临的情况下,机遇与挑战并存。其中,软件开发能力、成本控制需要引起关注。软件开发能力主要是指存储厂商面向监控平台厂商的软件开发能力。众所周知,全国有众多视频监控平台厂商,而过去几年建设的“平安城市”等视频监控项目采用了多个平台厂商的软件系统,这就要求存储厂商具有强大的软件研发对接实力:一方面能够针对监控平台的视频数据传输模式进行存储系统的优化,另一方面也要求存储厂商能够和监控平台厂商一起面向用户的应用需求做定制化的二次软件开发。
与此同时,在网络化、智能化、高清化的驱动下,云存储技术在安防监控市场发展上也将变得更为重要。高清时代,存储技术的前瞻性和用户应用的前瞻性的交叉点问题即存储容量和带宽问题,解决之道就是“云存储”。
云存储具备以下优势:(1)存储管理可以实现自动化和智能化,所有的存储资源被整合到一起,客户看到的是单一存储空间;(2)提高了存储效率,通过虚拟化技术解决了存储空间的浪费,可以自动重新分配数据,提高了存储空间的利用率,同时具备负载均衡、故障冗余功能;(3)云存储能够实现规模效应和弹性扩展,降低运营成本,避免资源浪费。
有关行业数据表明,2016年全球云计算市场预计可达1300亿美元,年增长率为20%左右。而IDC的预测也显示,云存储市场的前年比将增加10%。
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势,目前,云存储服务商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合,以便能够向企业提供一系列的数据服务。视频监控行业需要的就是高清智能和实时监控,画面清晰,还有视频数据存储功能,以便于日后有需要的时候可以抽查当日视频监控情况。而云存储具备了这样的功能,把数据保存到云端,需要的时候随取随用,大大方便了视频监控工作人员,未来将带领各行各业走得更远。
云存储主要核心技术包括虚拟化技术、数据安全存储和保护技术,海量的数据存储带来的数据筛选、处理和计算工作也成倍增长,因此,如何从大数据中精准且快速地抓取目标数据,智能挖掘出类似特征和行为的数据,成为当务之急。云计算的出现,很好的解决了上述存储难、读写难两大问题。
云和互联网+的背景下,海量的数据安全问题成了用户为之担心的问题,相应的网络数据安全管理问题也日益凸显。数据安全本身有两方面的含义:一是数据本身的安全,如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势,目前,云存储服务商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合,以便能够向企业提供一系列的数据服务。视频监控行业需要的就是高清智能和实时监控,画面清晰,还有视频数据存储功能,以便于日后有需要的时候可以抽查当日视频监控情况。而云存储具备了这样的功能,把数据保存到云端,需要的时候随取随用,大大方便了视频监控工作人员,未来将带领各行各业走的更远。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29