数据激增 安防大数据面临三大问题

　　二、大数据存储格局

　　作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

　　传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。显然，NVR架构的存储主要面向小型高清监控，无法应对大数据需求。以下介绍两种大数据存储架构。

　　SAN架构下的存储系统

　　平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用FCSAN或IPSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。

　　FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

　　值得指出的一点是，FCSAN采用分级集中存储的方案，视频数据按区域存储在不同的子平台中，通常使用RAID来进行存储。但RAID在性能、利用率、可靠性等方面很难达到理想的平衡，而且成本偏高。北京智慧仓存储技术有限公司致力于在大数据的时代背景下，为客户提供高性价比、高价值的存储产品和解决方案。我们是国内唯一拥有光纤通道技术、硬件RAID技术和嵌入式技术等RAID控制器技术的厂家。彻底解决了困扰安防监控客户的价格瓶颈、性能瓶颈和稳定性瓶颈。

　　对于IPSAN而言，在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，由于这种分级集中存储进入安防行业较早，仍然得到很多客户的青睐。

　　构架云的存储

　　大数据最核心应用是为了智能分析，就如同存储是大数据最核心技术一般。监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控在大数据的应用价值。

　　对于大数据的智能分析，云存储架构方式是最佳方案。不过这种应用目前只在平安城市项目有应用，技术的成熟度相对于SAN结构还需完善。

　　三、结束语

　　探索大数据安防，最核心是要把握大数据给安防行业带来哪些挑战，选择哪些存储方式去解决数据管理的问题。然而，应用才刚开始，监控存储格局也在大数据时代出现改变，我们可以拭目以待!

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