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大数据在视频监控存储的应用与挑战

  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。

  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。

  三.应用及推广过程中的挑战

  云计算和大数据在应用和推广过程中仍然会面临一系列技术难关的攻克和体系的建立。比如视频监控行业中最为关注的:

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