安防监控数据存储技术和发展趋势

　　流存储技术

　　近几年安防监控行业对存储产品的需求急剧上升，IP SAN存储以其高性价比、兼容性等方面优势在监控系统中得到广泛应用。但随着项目规模的扩大、高清前端的使用，视频服务器易成为整个系统的性能瓶颈，视频服务器的处理能力有限，外部有几百路甚至上千路视频需要并发写入时易形成处理瓶颈。视频服务器在监控系统中易形成单点故障，负责写入/读取的服务器一旦失效，将中断整个存储系统业务。

　　在监控产品、监控平台系统与存储产品相集成化的过程中，新的技术发展方向也逐渐显现出来。如将存储技术和监控应用紧密结合的流存储系统即是该技术模式的典型代表。

　　流存储解决方案典型特点

　　流存储通过流媒体协议从编解码器直接获取录像文件，省去存储服务器成本，避免服务器形成单点故障和性能瓶颈;

　　流存储具备独特的快速索引方式，最大限度精简检索深度，精确定位，提高检索效率;

　　在流存储应用模式下，该存储系统通过视频流协议和策略负责从前端编码设备直接取流，支持客户端、平台直接接入，实现对监控数据的直接下载、检索、浏览和回放等。

　　此外，还具备存储系统功能，包括RAID管理、配置、报警等功能。

　　流存储方案优势

　　专用存储系统，从底层彻底解决监控存储特有的存储问题，例如因突然断电断网而引起的文件系统损坏，造成视频图像无法调用或者录像的问题;

　　针对视频监控性能优化，提高视频并发写入性能，也为智能化存储应用提供性能基础;

　　不需要存储服务器，减少了服务器单故障点和性能瓶颈，例如检索视频图像慢，回看相应时间慢的问题，以及反复覆盖写后，存储性能下降的问题;同时也降低了集成商成本开销;

　　与平台、前端编码设备相结合，提供断网录像、多码流录像、监控视频双备份、N+1整机热备等多种存储模式，保证网络不稳定的情况下监控业务不中断。

　　支持国际标准ONVIF和PSIA，可通过国际标准协议接入前端和平台。

　　流存储解决了传统存储的不足，是视频监控技术和存储技术的完美结合。目前，已有厂商不仅将流存储产品与自有品牌前端及平台软件进行整合，同时还与国内其它主流前端设备及监控平台进行整合，以期实现了存储产品更大范围的兼容应用。

　　云存储与性能优势

　　云存储技术

　　云计算是信息技术发展新趋势，云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新概念，是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储系统中，所有设备对使用者来讲都是完全透明的，任何地方、任何一个经过授权的使用者都可以通过一根接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。作为存储应用的主要阵地，视频监控对于云存储的需求也十分强烈。系统构成见图2。

　　云存储在视频监控领域的应用，主旨是提高整体监控系统的稳定性，保证监控业务的延续性，提供更高的存储性能。在各大存储厂商纷纷推出自己云存储解决方案的时候，用户所面临的问题是如何将云存储模式应用到监控系统中。

　　譬如，业内有研发实力的厂商经参考云计算架构，并结合自身在监控行业的技术优势，提出了自主的视频监控云存储系统架构。

　　物理存储层：由标准的物理设备组成;

　　存储协议层：支持标准块传输协议/文件传输协议/流媒体传输协议;

　　云存储文件系统层：虚拟化分布式文件系统，映射物理存储层的存储空间，实现数据存储和调用等。组建海量云存储资源池，并实现线性在线扩容和全局动态管理;

　　云存储管理层：上层服务响应，完成数据读写;系统虚拟化统一管理;实现智能负载均衡;

　　云存储接口层：统一对外服务接口，提供录像、检索、报警等接口给上层应用;

　　应用层：监控系统中录像、检索、智能分析等各种监控应用。

　　云存储方案优势

　　1、扩展性

　　传统的存储技术多用于存储PB级以下的数据。若采用传统的存储架构，当容量需求增加时，就要添加新的存储阵列。随着需要管理的阵列数量不断增加，存储环境变得日益复杂，管理难度更大，需要更高的运营成本。

　　2、可靠性

　　管理服务器采用双机热备机制，数据实时同步，在其中一台管理服务器出现宕机的情况下，另外一台管理服务器接管所有工作。避免由于单点故障带来整个集群瘫痪，保障了业务的连续性。

　　3、高性能

　　视频监控系统为多路码流并发写入，对存储系统不仅仅形成带宽压力，同时对内部磁盘造成大量并发IO的压力，所配置的存储设备必须满足实际应用的性能要求。

　　存储系统采用智能负载均衡技术，自动调配视频数据存储位置，实现存储设备性能高效利用，整体系统提供更高的并发能力。

　　4、可管理性

　　海量存储系统中要求设备和数据都具有高效合理的管理性。

　　设备的可管理性属于网管需求，设备数量众多时完全独立的管理方式无法满足应用要求。要求所有设备必须提供集中管理、状态查看和参数配置和集中监控等功能，并具有二次开发能力。

　　数据的可管理性属于应用需求，包括对数据虚拟化空间的分配，数据的搜索定位，重要数据的备份等等。