云时代安防企业的应对之道

  云存储提供的是“存储服务”，而非一堆存储设备和硬盘，关键点落在“服务”两个字。首先云存储系统是一套复杂的系统，系统的软件组件和组件数量众多，这些软硬件的组织和管理方式必然是很复杂的。但是这些复杂是对云存储系统自身而已，对于用户而言云存储的存储服务获取方式却是非常的简单和便捷。对公司而言，怎么样才能做好这些服务，则是取胜之道。

  目前常见的集中存储方案主要有DAS、SAN和NAS三种。随着集中存储规模的逐步扩大，实际运用的主要有SAN和NAS两种方案。SAN具有独立存储网络组建方式，在扩展上具有一定的灵活和安全性，但依赖于存储主机的转发瓶颈，可扩展的范围会受到一定限制。NAS系统提供的是一种共享文件夹的访问方式，可移植性良好，但在大数据量访问和系统规模扩展时性能会大打折扣。

  云存储系统相对于传统的集中存储方式最为突出的一点是解决了存储规模扩展与性能降低这一严重问题。云存储通过其分布式处理的存储架构，在自身存储容量、设备数量逐步扩大的同时，其存储性能随之呈线性增长。即理论上云存储系统具有存储规模和性能扩展无上限的特点和优势。在统一对上层系统提供存储服务的同时，能够充分保证存储的服务的品质。另外云存储系统还具有容量使用灵活、调整灵活、服务输出统一、较高的数据安全和保障等特点，因为架构的不同，因此提供服务的质量也具有较大提升。

  云存储不仅需要满足高效的数据存储和数据输出等需求，还需要能够针对应用做出适度的调整。目前沿着整个安防大数据视频分析挖掘的方向来看，前端智能、后端分析的结合处理效果显而易见。前端摄像机在录像时即可产生基础的智能化结构数据，云存储负责视频录像数据和智能结构化数据存储，同时也可以对视频画面做基础的剥离和提取，云计算直接从云存储中获取剥离的画面数据和智能结构化数据用于进一步的分析计算，全面生成有价值的结构化数据，各个大数据分析应用从结构化数据中提取数据原型进行规则比对、筛选得出大数据应用的结果并进行呈现，这些过程一环接一环配合推进才能高效地实现视频大数据的价值挖掘。

  大数据的核心诉求是对数据内容的分析和价值的挖掘。在多种数据类型中结构化数据是最便于提取到信息价值的，而以视频数据为代表的非结构化数据的提取难度则非常大。整个大数据体系中，存储系统处于最底层，其保留的是大量未经分析的基础数据，因此在大数据环境下云存储主要难点和挑战就不同于其他系统的配合和支撑。

  在当前视频监控存储产品中传统的DVR/NVR、SAN、NAS等存储方式虽然占有大量份额，但多适用于满足小型视频监控的需求。随着目前视频监控建设的蓬勃发展、视频容量的爆发性增长，传统的存储系统在整合海量存储空间、系统性的存储管理上存在着较为突出的矛盾。因此云存储系统的首要责任就是解决海量存储空间的整合问题，对外提供一体化的存储服务。云存储系统在视频监控存储领域不仅是量的成倍增长，更带来了一场质的飞越，将存储系统由提供传统的存储设备和磁盘容量的层面提升到提供海量存储空间和存储服务的阶段。提供存储服务就是简化用户获取服务途径，将存储系统的核心价值打包，以最为简单、方便的方式来进行输出。同时在存储的内容和质量上来优化，将云存储系统与当前视频监控的业务特点进行结合，输出更为贴近行业需求的视频云存储服务。

  在平安城市、智慧城市的建设过程中注重的是对大量数据的信息存储、分析、挖掘。云存储在该体系中能发挥其基础数据海量存储的优势。在目前的多个城市级建设项目中，摄像头的架设数以万计，其中海量的录像数据、车辆数据等城市中产生的基础数据每日以PB级的体量增长。基础数据的稳定、快速存储显得很重要，唯有基础数据能够集中保存、快速获取才能加深对数据的及时分析和应用分析，因此使用云存储技术用于满足城市级基础数据存储是非常明确的方向。

  云存储系统提供海量的存储空间，针对城市百PB、甚至EB的数据体量进行统一存储、高速输出，加之嵌入基础的智能算法进行初步数据筛选，将有利于大数据分析和挖掘的整体应用。对平安城市、智慧城市的整体建设和运行效率提供良好的支撑。

  从市场的接受程度来看，近两年，业界陆续推出云存储系统作为安防行业的大型集中存储方案，此类云存储系统被用户接受的程度慢慢的升高，这取决于用户对数据价值认识的不断的提高。目前就云存储主要分布的行业如公安、交通、司法、政府、金融、楼宇、文教等分析，使用云存储系统的用户大多分布在在公安和交通行业，其问题大多是这一些行业的视频、图片等数据量的庞大致使用户对传统存储系统的制约感受明显。用户首先关心的是数据存储的问题，后续随着对数据价值的重视，慢慢的变多的行业用户会逐步认识到云存储的“存储服务”提供方式的优越性，以及其对安全性的保障，未来的市场可以说是非常明朗的。

  提及云存储的安全性，可以从几个维度来衡量，即数据写入云存储的传输安全和数据在云存储系统内的存储安全。数据有上层业务系统写入云存储时可优先考虑写入权限认证通信协议加密、数据加密等几个维度，在这样的一个过程中依赖于云存储与业务系统的交互和配合上。而数据在云存储系统内存储时，如何保障数据的完整性和不丢失则有很多存储安防方案可以借鉴。最基础的数据保障如提供单机设备的 RAID方案，此方案相对成熟，能够给大家提供某台设备中部分硬盘故障数据不丢失。另外再升一级能够最终靠在多台设备间构建基于EC纠删码的网络RAID技术对数据来进行安全保障，此方案的特点是可以在1台或者N台设备故障时，保证数据不丢失。除此之外还有数据安全保障如多副本、云间数据备份与恢复等等。

  目前在安防领域综合视频数据存储的特点以及对成本的综合考虑，主要的存储保障技术依然以RAID方式为主。但是随着用户对数据安全的重视程度日益加深，网络RAID、多副本、云间数据备份等方式也在逐步被用户采用。对于云存储系统而言，数据安全保障很重要，而项目的成本运作同样决定着系统的生命力。因此对数据按照重要程度进行分级的安全保障手段就成为广为接受的一种方式。在云存储系统内将数据按照优先级进行排序，分别提供RAID、网路RAID、多副本、云间备份等不同级别的安全保障方式，则可以在保障重要数据的高安全要求外也能对成本做综合控制。

  云存储系统实际是一个黑盒子，把复杂工作留给自己，简单、便捷的服务提交给客户。在日常生活中以在餐厅吃饭为例，我们不过是坐下后点单和埋单，何时要我们自己去负责食材的采购、加工、烹饪呢，这时我们享受的是就餐服务。对于使用云存储系统的用户而言，他需要做的就是获取存储空间，把自己的数据存进去而已，其它复杂的工作由提供存储服务的云存储系统完成好了，用户不必太过操心云存储是如何做的。

  但是，对公司而言，企业如何应用云存储系统，以及应用哪种云存储系统与企业自身的需求密不可分。首先企业用户要考虑通过哪种方式获取云存储服务，是公有云存储服务还是私有云存储服务。公有云存储服务由云存储运营商提供，企业用户利用互联网将自己的数据上传到公有云存储上保存，云存储服务质量也由云存储运营商保障。这种方式的优点就是企业无需自建云存储系统，完全采用租用空间的方式获取服务，对于初期预算较低、数据量有限、安全性无特别的条件的企业来讲，是一种比较具有吸引力的方案。

  若企业本身产生的数据量非常庞大、对安全性要求非常高，而且受制于企业业务本身的特殊性或者政策要求，不允许失去对数据的绝对控制权时，私有云的建设方式往往更符合这类企业的要求。在私有云的建设过程中，能选用的云存储系统大致上可以分为通用云存储系统和行业专用云存储系统两类。通用云存储系统往往提供标准的文件接口或协议，能够完全满足数据基础存储需要，但是对企业本身的业务无太多关注，在整体效率和配合程度上会有一定的制约。专业云存储系统，如视频监控类的视频云存储系统则在保证云存储服务的同时，由于其对自身所处行业的敏感性特点也会强烈关注业务系统整合的需要，这就常常会在具体的业务整体流程、存储方式上做很大的调整和优化。如果有专业级的云存储系统，何尝不是一种更优的选择。

  安防厂商发展云存储技术是有着自身明显的安防特点和安防需要的，因此如果要满足安防大数据的深入发掘和价值体现，自主研发无疑是最为明确的方式。自主研发可以继承云存储通用特征，如统一服务、海量的存储、池化的资源管理方式等等，但更可以针对安防行业的特性做很多深入的调整和优化。如针对视频数据来进行流式存储的优化、针对安防业务进行定制和调整、优化整个安防系统结构等等，这些云存储向安防倾斜的举动是安防厂商所具有的原始冲动，也是普通存储厂商所无法感受到的。这种调整方式不仅仅可以解决“存”的问题，更能凸显“用”的价值。

  当然自主研发也并非易事，对安防厂商的技术积累、研发能力都提出了较高的要求。企业加强云存储的自主研发应首先立足于安防大数据的整体架构和思路，在大数据底层以云存储作为基础数据的存储介质和服务提供者，考虑大数据整体架构应用将大幅度的提高企业在安防大数据产业链的战略布局，把握未来发展的新趋势，赢得日益激烈的行业竞争。同时具有大数据技术的安防厂商也将从传统的设备提供商、方案提供商向数据服务提供商进行转型，在未来物联网时代，数据才是真正的价值蓝海。

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