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云存储成为解决高清大数据的存储利器


发布时间:2016-8-16 9:57:14 浏览 478 次
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从系统构架看,高清不仅仅要摄像机要达到高清,摄像机到监控平台和存储的带宽也要达到承高清的水平,监控画面的实时和回放也需要借助于高清显示设备,图像质量的提高必然会造成存储的压力。目前,安防业内谈论得最多的话题是“如何高清化”。从系统构架看,高清不仅仅要摄像机要达到高清,摄像机到监控平台和存储的带宽也要达到承载高清的水平,监控画面的实时和回放也需要借助于高清显示设备,图像质量的提高必然会造成存储的压力。而根据“木桶原理”,其最短一块木板的长度决定了木桶容量的大小。根据高清当前的发展状况,怎样才能避免存储成为制约高清发展的一块“短板”?高清低带宽技术降低高清对带宽的要求 深圳海云海量信息技术有限公司董事长刘维在接受本报记者采访时表示,高清网络摄像机在图像清晰度上有了质的飞跃的同时,也给网络监控系统带来了一系列的问题。如分辨率越大、清晰度超高,传输的码流就会增大,增加了网络带宽压力;数据流量的翻倍,增大了存储量,增加了网络存储的压力;同时管理平台软硬件负载加剧以及建设成本加倍。这些问题越来越受到重视,解决这些问题也越来越紧迫。智能存储、多种编码降低存储压力刘维表示,高清网络摄像机较多都支持三种编码技术,即支持JPEG/MPEG-4/H.264三种不同的压缩格式,可以根据客户实际情况设置这三种码流。比如:将较低码流的H.264视频压缩格式的D1图像传向远端给客户进行实时监看,同时将百万像素的H.264视频压缩格式实时图像传入存储服务器进行录像,另外还可以在报警的时候传输百万像素的JPEG图像,便于事后进行放大确认,寻找可疑对象等。多种编码技术的配合应用,同样解决了缓解网络压力、存储压力的问题。  有业内人士表示,通过人工设定或智能识别重要区域且用高清格式存储,不重要的区域以较低的格式存储,有效减少存储容量降低存储压力,节省存储容量的同时也可保留原始图像进行取证。与此同时,IVS平台实现对过期的H.264SVC视频降帧处理,实现长时间淡忘式的存储策略,节约存储空间。虽说这种方式看起来很美,但是至少,IPC在智能识别上还得下苦功夫。  现在三码流技术的诞生,实际上也给用户提供了多重选择,既可实现本地高清存储还可以有线网络远程查看,并可实现实时远程无线监控。另外,三码流采用标准H.264压缩、视频流模式传输,适用于智能手机,无论画质、流畅性都会给用户全新的感受。业内人士表示,支持三码流技术的摄像机配合高清视频管理,可编出不同视频分辨率的三路视频码流。其中录像存储采用高分辨率码流,实时浏览根据用户浏览画面的多少和网络带宽的高低自动选择第一码流或第二码流,从而降低高清视频带来的带宽压力,优化带宽环境,提升网络高清的易用性。手机监控自动采用第三码流,保证画面清晰流畅。 云存储——解决高清大数据的存储利器 对于传统基础设施而言,因为太大而无法被有效地和充分地捕捉、管理、存储和分析的数据集被称为大数据。对于IPC而言,可以称之为大数据“制造器”。全球各地的海量视频数据每分每秒都在进行几何倍数的生成。  存储基础设施投资将提供一个平台,通过这个平台,用户能够从高清视频大数据中提取出有价值的信息。从这些数据中能得出的对消费者行为、社交媒体、销售数据和其他指标的分析,这将直接关联到商业价值。随着大数据对企业发展带来积极的影响,越来越多的用户将利用大数据,以及寻求适用于大数据的数据存储解决方案。而传统数据存储解决方案(例如网络附加存储NAS或者存储区域网络SAN)无法扩展或者提供处理大数据所需要的灵活性。  云计算的可扩展和灵活的性质使其成为大数据管理的理想选择。通过基于云计算的存储系统,高清视频数据集可以被复制、迁移和保存在世界的任何地方。通过将基础设施放在云供应商处,这简化了扩展和缩小基础设施的工作。块存储特别适合于大数据,因为它是一种独立的存储解决方案,这种方法允许研究人员和分析师非常迅速地访问、分析和管理数据。因为云计算方案,企业不再需要开发、托管和维护自己的基础设施,显著降低了成本。  问题不在于用户是否会利用高清视频大数据,而是合何时利用大数据?目前的高清视频大数据存储基础设施并不适合有大数据管理,而云计算提供了一种简单的具有成本效益的方式,用来处理、存储和管理大数据。很多云计算供应商提供块存储或对象存储,这都是大数据的理想选择。  尤其对于高清监控来说,云存储的应用,无疑毫无悬念地突破了传统监控性能与容量的瓶颈限制。使借助云计算实现存储的监控平台,可在不同的存储设备之间集合形成更庞大的存储能力,实现从性能到容量的全面扩展,这其实也就是我们经常提到而且一直渴望的海量存储的实现。虽然在目前的技术下,用云存储实现对监控系统的全覆盖还有一定的困难。不过,这并非是由于云存储的缺陷而造成,而是目前还没有完全达到所需的普及度而已。因此,云计算对于高清视频存储压力的缓解,已经被视为未来的有效手段。
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