机房360首页
当前位置:首页 » 大数据 » 大数据在视频监控存储的应用与挑战

大数据在视频监控存储的应用与挑战

来源:机房360 作者:娟子 更新时间:2015/4/19 9:15:46

摘要:盘点近几年的IT领域热门词汇:大数据、云计算、虚拟化、云存储、云服务等,几乎贯穿到所有信息技术领域的产品推广、解决方案和系统规划中。这意味着未来信息领域发展和建设的大时代——云时代的来临。


  (3)数据安全

  平安城市、智慧城市的建设促使安防云存储技术的应用,智慧城市一大要求就是将视频存储数据相互之间进行联动、共享,例如在犯罪追踪时,公安、交通、民用行业等多范围的存储数据能够共享,而这种共享具备了云存储的特性;传统的存储技术无法满足社会发展需求,云存储的在安防领域的应用成为必然。

  安防视频监控数据具有私密性高、保密性强的特点,不仅是事后追查的依据、而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此我们说数据安全一方面是指不受到外界数据的入侵和非法获取、另一方面是指庞大系统的鲁棒性、体系容错机制,确保硬件软件发生故障时,数据仍然可以恢复、得以保存。面对海量数据的存储、共享,硬件和软件设备承载了极大的风险,因此我们如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是第三大难题。

  (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。

  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。

机房360微信公众号订阅
扫一扫,订阅更多数据中心资讯

本文地址:http://www.jifang360.com/news/2015419/n400867225.html 网友评论: 阅读次数:
版权声明:凡本站原创文章,未经授权,禁止转载,否则追究法律责任。
转载声明:凡注明来源的文章其内容和图片均为网上转载,非商业用途,如有侵权请告知,会删除。
相关评论
正在加载评论列表...
评论表单加载中...
  • 我要分享
推荐图片