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智能存储解决方案需求为啥高?

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监控行业正在经历转变,同时也影响到了其他所有行业。新的摄像头技术、延长的数据保留时间,以及更先进的分析系统使得传统监控基础设施显得太过昂贵且无效。对具有前瞻性的公司来说,虽然对当前的监控架构施加了压力,优势却是惊人的,不只是提高了安全性,还能从监控解决方案中谋求更多。

智能视频存储解决方案

从固定摄像头和视频磁带设备时代至今,监控系统已经走过了很长一段历史。自从1990年代引入基于IP的摄像头以来,这个行业已经从模拟系统逐步转向网络解决方案。摄像头技术也变得更加智能,拥有了板载分析、更高的分辨率和更快的帧速。这使得视频数据极大的增加,对存储基础设施也有了更高的要求。例如,一个200万像素的摄像头以30fps(每秒帧数)的速度运行,每天生成约10GB的数据(假设H.264压缩速度为1024kbps)。50个这样的摄像头每年将生成约183TB的数据。将这些摄像头换成超高清4K摄像头,每年产生的总数据量将猛增至730TB。

现今通过使用比以往更多的监控摄像头,捕捉到了数量空前的视频图像,这个趋势预计将随着更高清、多传感器摄像头的部署而继续下去。据IHS预计,2014年到2019年高清摄像头出货量的年复合增长率为43%。到2020年,监控视频将超过3万亿小时,其结果是每天生成并存储859PB的监控数据。

从监控图像转向视频数据

被视为专业化的监控解决方案与IT其它部分相分离之后,集成度变得越来越高。摄像头被部署到IT网络上后,更加受到传统IT的约束。随着存储和管理的数据急剧增加,这一挑战引起了安全专家的关注。

视频分析应用的功能越来越丰富且复杂,非传统的业务部门开始注意到,在集成并与其它系统中的数据关联之后,借助视频可以做出更好的商业决策。例如,物流公司正在使用视频数据来追踪货物通过港口和铁路站场,以提高效率。零售公司正在使用视频观察购物者的行为,以便做出有关商品摆放、店面布置和广告的更好决策。

抓住机遇的企业正在从视频中获取更实际的商业价值,通过使用视频数据来改良业务成果,他们将监控解决方案的费用从成本转变成了投资。在这种情况下,花费在监控上的资金不仅可以保证人和财产的安全,还将产出商业效益和财务收益。要实现这种价值,必须长期地保留视频数据。这就需要一种能够长期保留数据,却又不会牺牲性能的存储基础设施。

在坚实的基础上进行建设

更多高清摄像头的整合、视频与音频数据、元数据标签、访问控制信息和临近传感器等其它系统和数据元素的集成,以及被存储和管理的数据资料的大小和数量,正在迫使系统架构进行改变。例如,随着改变,在过去能够支持100个摄像头的网络录像机(NVR),在将来可能仅能够支持20个摄像头。如果增加更多的服务器进行维持,花费将激增并且难以管理。需要从存储开始,对某方面做出改变。

一个监控基础设施能够提供的最大商业价值依赖于“智能”存储的坚实基础。随着部署更多的摄像头,视频数据的商业使用变得更加广泛,成为影响业绩的重要因素。存储基础设施必须能够处理来自数千个摄像头的输入,还不会丢失帧,并能为分析和PSIM应用提供快速的响应时间。

此外,存储基础设施必须能够灵活应对增长;能够随着诉讼和法规要求改变保留政策而增长;能够适应新的图像格式;当传感器和流数量增加以及在网络上添加新的摄像头时,也能够很容易扩展规模。

在预算少或者保持不变的情况下,控制成本至关重要。添加和升级摄像头需要更多资金,因而,基础设施其它组件的可用资金就会更少。存储管理系统必须用成本效益高的存储媒介来存储内容,以及根据基于政策的指标管理数据的移动,从而来降低存储成本。高优先级、常用的文件应该用高性能的磁盘进行存储,而低优先级的文件应该用磁带或云进行存储。

从支出的角度来说,将数据资产存储到成本效益高的媒介上非常重要,但这样做一定不能影响到可访问性。无论存储数据在哪里,存储基础设施都必须维持数据的可视性,严格管理权限,以保证监管链的认证,并阻止越权访问数据集。

最后,该存储基础设施必须与视频管理系统(VMS)进行无缝集成,例如由3VR、Genetec和Milestone提供的视频管理系统,并要支持所有的主要平台、操作系统和网络。

努力实现拥有统一文件系统视图的多层架构

实施多层、智能存储基础设施是管理视频数据的最好方法。多层架构被视为单一文件系统,它包含高性能磁盘、二级磁盘、磁带和云存储,能够让视频文件在高成本效益的状态下长期保留,并快速提取,且在需要的时候容易进行分析,因为该系统管理着数据在层之间的移动,保持了元数据的完整性。

总而言之,监控行业正在发生改变。摄像头的数量在增加、高清摄像头的部署让视频文件越来越大、数据保留时间越来越长并且实时分析变得越来越复杂。为满足行业在这一系列变化中对存储的需求,存储基础设施需要具备高性能、可扩展以及多层次,以便保护人和财产免受伤害以及从视频数据中获取最大的商业价值。

本文转自d1net(转载)

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