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          云時代風起云涌安防企業的應對之道

          閱覽次數:464 次  發布日期: -0001-11-30

          成都弱電公司訊:

          云存儲提供的是“存儲服務”,而非一堆存儲設備和硬盤,關鍵點落在“服務”兩個字。首先云存儲系統是一套復雜的系統,系統的軟件組件和硬件組件數量眾多,這些軟硬件的組織和經管方式必然是非常繁瑣的。但是這些復雜是對云存儲系統自身而已,對于用戶而言云存儲的存儲服務獲取方式卻是非常的簡樸和便捷。對于企業而言,如何做好這些服務,則是取勝之道。

          云存儲分析挖掘安防大數據

          目前常見的集中存儲方案主要有DAS、SAN和NAS三種。隨著集中存儲規模的不斷擴大,實際運用的主要有SAN和NAS兩種方案。SAN具有獨立存儲網絡組建方式,在擴展上具有一定的靈活和平安性,但依賴于存儲主機的轉發瓶頸,可擴展的范圍會受到一定限制。NAS系統提供的是一種共享文件夾的訪問方式,可移植性良好,但在大數據量訪問和系統規模擴展時性能會大打折扣。

          云存儲系統相對于傳統的集中存儲方式最為突出的一點是解決了存儲規模擴展與性能降低這一嚴重問題。云存儲通過其分布式處理的存儲架構,在自身存儲容量、設備數量不斷擴大的同時,其存儲性能隨之呈線性增長。即理論上云存儲系統具有存儲規模和性能擴展無上限的特點和優勢。在統一對上層系統提供存儲服務的同時,能夠充分保證存儲的服務質量。另外云存儲系統還具有容量使用靈活、調整靈活、服務輸出統一、較高的數據平安和保障等特點,因為架構的分歧,因此提供服務的質量也具有較大提升。

          云存儲不僅需要滿足高效的數據存儲和數據輸出等需求,還需要能夠針對應用做出適度的調整。目前沿著整個安防大數據視頻分析挖掘的方向來看,前端智能、后端分析的結合處理效果比較明顯。前端攝像機在錄像時即可產生基礎的智能化結構數據,云存儲負責視頻錄像數據和智能結構化數據存儲,同時也可以對視頻畫面做基礎的剝離和提取,云計算直接從云存儲中獲取剝離的畫面數據和智能結構化數據用于進一步的分析計算,全面生成有價值的結構化數據,各個大數據分析應用從結構化數據中提取數據原型進行規則比對、篩選得出大數據應用的結果并進行呈現,這些過程一環接一環配合推進才能高效地實現視頻大數據的價值挖掘。

          大數據的核心訴求是對數據內容的分析和價值的挖掘。在多種數據類型中結構化數據是最便于提取到信息價值的,而以視頻數據為代表的非結構化數據的提取難度則非常大。整個大數據體系中,存儲系統處于最底層,其保留的是大量未經分析的基礎數據,因此在大數據環境下云存儲主要難點和挑戰就分歧于另外系統的配合和支撐。

          云存儲為平安城市、智慧城市建設提供良好的支撐

          在當前成都視頻監控存儲產品中傳統的DVR/NVR、SAN、NAS等存儲方式雖然占有大量份額,但多適用于滿足小型成都視頻監控的需求。隨著目前成都視頻監控建設的蓬勃發展、視頻容量的爆發性增長,傳統的存儲系統在整合海量存儲空間、系統性的存儲經管上存在著較為突出的矛盾。因此云存儲系統的首要責任就是解決海量存儲空間的整合問題,對外提供一體化的存儲服務。云存儲系統在成都視頻監控存儲領域不僅是量的成倍增長,更帶來了一場質的飛越,將存儲系統由提供傳統的存儲設備和磁盤容量的層面提升到提供海量存儲空間和存儲服務的階段。提供存儲服務就是簡化用戶獲取服務途徑,將存儲系統的核心價值打包,以最為簡樸、方便的方式進行輸出。同時在存儲的內容和質量上進行優化,將云存儲系統與當前成都視頻監控的業務特點進行結合,輸出更為貼近行業需求的視頻云存儲服務。

          在平安城市、智慧城市的建設過程中注重的是對大量數據的信息存儲、分析、挖掘。云存儲在該體系中可以發揮其基礎數據海量存儲的優勢。在目前的多個城市級建設項目中,攝像頭的架設數以萬計,其中海量的錄像數據、車輛數據等城市中產生的基礎數據每日以PB級的體量增長?;A數據的穩定、快速存儲顯得尤為重要,唯有基礎數據能夠集中儲存、快速獲取才能加深對數據的及時分析和應用分析,因此使用云存儲技術用于滿足城市級基礎數據存儲是非常明確的方向。

          云存儲系統提供海量的存儲空間,針對城市百PB、甚至EB的數據體量進行統一存儲、高速輸出,加之嵌入基礎的智能算法進行初步數據篩選,將有利于大數據分析和挖掘的整體應用。對平安城市、智慧城市的整體建設和運轉效率提供良好的支撐。

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