大数据在视频监控存储的应用与挑战2

(4)数据利用

摄像头7X24小时工作，如实记录镜头覆盖范围的发生的一切，仅仅记录信息是不够的，因为对于客户来讲可能大部分信息是无效。数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，按照数学统计的说法，信息是呈现幂律分布的，也称为信息的密度，往往越高密度的信息对客户价值越大;另一方面是指深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。

视频监控业务网络化、大联网后，网络内的设备越来越多，利用闲置的计算资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加，哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索，采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的需求。视频的分析和检索，不能依赖于传统的手段，巨量数据的效率优化，并行计算也许是解决问题的办法。

二.云计算及大数据对视频监控带来的变化

大数据概念最早出现在20世纪60年代初，随着互联网的快速建设和信息技术的迅猛发展，到20世纪90年代中后期，数据中心的建设规模和服务器数量每年都以惊人的速度增长。随着信息中心、服务中心、数据中心等各类业务应用及数据量的不断增长，数据仓库、数据挖掘、联机分析等技术发展，数据存储容量的需求也成正比的增长。

天地伟业认为云计算、云存储和大数据将对视频监控行业带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。

首先，大数据呈现出的典型特征是4个V：规模(volume)、速度(velocity)、类型多(variety)、价值密度低(veracity)。大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络RAID技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。

其次，虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP向SCALE-OUT模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。虚拟化，一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能;另一方面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。

再次，安全方面实时计算和存储，对存储设备性能、存储网络性能、存储资源配置简化性要求越来越高。在复杂的存储服务中，基于虚拟化所构建的混合存储系统，系统的自动分层存储能力尤为重要。伴随闪存的成本不断降低的市场，市场上也有基于全闪存阵列产品的出现，基于虚拟化下的存储资源自动化分层，实现数据分层存储，并迁移的策略，对大数据实时性、安全性更加不可或缺。

最后，面对结构化数据、非结构化数据、半结构化等元数据的处理机制，云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，提高了存储效率;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。受限于安防视频监控自身业务的特点，监控云存储和现有互联网云计算模型会有区别，如安防用户倾向于视频信息存储在本地、政府视频监控应用比较敏感、视频信息的隐私问题、视频监控对网络带宽消耗较大等问题。海量数据存储的检索、目录服务、去重化都将在以大数据牵动的存储应用中，给存储产业带来新的发展机遇。