大数据时代存储面临的束缚

　历经三十多年的中国安防，产业进程在技术演进中延续，从而演变出时代的印记。很显然，当下的中国安防，迈入大数据时代。于是，与此相关的话题，不绝于耳。

大数据时代存储面临的束缚

视频监控正是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。大数据中的大容量通常可达到PB级的数据规模，那么对于海量数据存储系统扩展能力的要求也会很高。如果国内平安城市建设摄像头以亿为单位计算，这样视频监控将是数据的大生成器。同时，从摄像前端的海量数据和到有效数据之间的也存在矛盾，摄像头不停歇的工作，如实记录镜头覆盖范围发生的一切，但对于客户来讲大部分信息是无效，有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，大量的数据存储给数据库带来不小的压力，而无效的数据更是对于资源的浪费。这样来看，大数据时代存储成为至关重要需要解决的问题。举例说明，2014年年初，南京警方为了抓捕一名在逃嫌犯，调动了两千警力，因为所有的摄像头没有联网，只能绕道各个小区、派出所、楼宇去拷数据，当时整个南京市所能买到的存储设备几乎都被警方买空。这个案例说明：第一数据需要联网，第二大数据一定要存储好，第三大数据必须经过分析和挖掘才有价值。

大数据一定要存储好，很简单的说明了存储对于安防大数据时代的重要性。一般来说，大数据时代监控存储要面临几个方面的束缚。

庞大信息量如何存储。监控数据按7x24小时写入，存放时间从7天、15天、30天甚至更久，数据量随时间增加呈线性增长，面对海量存储的需求，传统的存储行业与监控行业实在难以处理。

监控数据存储的可扩展性，包括如何满足数据采集更高分辨率或更多采集点的需要，如何满足更长数据采集时间的需要。

性能的要求。视频监控主要是视频码流的写入，表征性能的是存储能支持多少路码流。在多路并发写的情况下，对带宽、数据能力、缓存等都有较大影响，对存储的压力很大，这时候存储需要有专门针对视频性能的优化处理。

价格的敏感。安防监控行业的海量存储，由于总容量大，造成总的价格成本上升。反而言之，对单位容量成本(每TB价格)的要求很高。

空间压力与管理难度。当大量高清视频开始越来越多的涌现之时，对于后端的存储要求也出现了一个极速上升的局面，在这样的情况下，数据量实现二到三倍的增长注定会使传统的PC硬盘管理，或者本地DVR、NVR模式带来意料之外的压力。

存储数据的集中管理有待加强。当我们从大数据时代监控整个系统的整体构建来分析时，会暴露出存储设备难以兼容等因素出现。由于大型的监控系统往往是分期建设，建设过程中采用的设备并不一致，因此实际项目中多种品牌、型号的设备给监控的存储集中管理带来很大难度。同时，传统的DVR或者DVS设备，由于网传能力有限，很难形成统一存储、统一监控的中心体系架构，使企业的治安监控出现存储数据查找麻烦，调度不及时，录像存储分散等多种问题产生。