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。
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