京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04