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让数据变“小”,行业变“大” ——新基建下,安防存储蓝海掘金

2020-12-21

       行业聚焦、资本热捧下,一时间,新基建成为风口。风口之下,一切都是商家,也意味着变革的无处不在。

  历经三十多年的中国安防,产业进程在技术演进中延续,从而演变出时代的印记。

  监控存储技术就是这个进程的见证者,第一代存储是早期的监控系统采用的VCR存储,VCR存储实现了最基本的记录功能或记忆功能。

  这个存储技术在2000年初较为盛行,韩国品牌为主,国内企业较少涉足。由于年代较于久远,而且磁盘存储的诸多不足,在这里不做详细介绍和点评。

  第二代的存储是DVR,DVR产品的出现让人们眼前一亮,DVR采用数字化视频图像处理方式,并应用了计算机及网络技术,视频存储在硬盘上,实现了存储的数字化,录像很容易在各种数字介质上转移和复制,而视频的质量不会因此有任何的降低。

  另外,DVR的存储也可以实现远程网络的管理。从DVR开始,引爆了当时中国安防的数字化升级浪潮。杭州出现的上市部落那几家企业,都是从DVR产品开始企业的技术与资金的原始积累。

  就到目前为止,DVR仍有市场。不过,从宠爱到边缘化,只能说安防的演进之路,它算是一个见证者。

  抛开历史,现在最为主流的监控存储技术依然是云存储技术“挑大梁”,因为这是大数据时代,也因为新基建下,监控存储迎来有一个春天。

  新基建下的安防存储挑战

  相较于老基建(铁路、公路、港口、码头、机场、隧道),新基建即新型基础设施建设,主要投资领域包括5G网络、数据中心、工业互联网、人工智能、轨道交通等。

  与之相比,具有鲜明的网络化、数字化和智能化的特征,不仅具备自身创造价值的能力,更将为未来新兴产业大发展提供舞台。

  从这个意义上说,新基建最大的价值在于赋能百业,为中国经济发展注入新动能。

  安防的千行百业征程早已开启,因为大数据的出现,安防存储的重要性急速攀升,那如果结合新基建的商机,监控存储还需要迈过几道坎途?

  其一,新基建下在大数据中心建设方面,数据中心作为信息化的重要基础设施,对安全级别要求较高。

  其安防系统也是一项复杂的系统工程,包含物理环境、人为因素等各方面涉及视频监控、出入口控制、入侵报警以及综合管理平台等多个子系统。

  安防存储如何满足各个子门类数据的融合管理,并针对数据的调取和分析时的高稳定性和并发性。

  其二,如果以智慧城市为场景,未来,万物互联,城市各政务系统将由现在的“单打独斗”进入多元数据统一管理、统一决策的新阶段。

  依托庞大的大数据中心与智能分析,城市仿佛拥有了智慧大脑。

  那么,千行百业后的安防就成为智慧城市的基础建设设施之一,智慧城市从管控到治理的进程中,数据需要彻底化,公安部门能够利用监控采集的相关图像快速关联人口数据库,明确失踪人口信息,进行失踪路径研判;环保部门能够对城市节能减排实行24小时监测;交通部门可以借助车流量监控和大数据分析,缓解交通拥堵等问题。

  普通人更是可以借助城市大数据中心个人数据的拉通服务享受“少跑腿”的福利。那么,各个业务部门烟囱般的数据,如何统一存储进行管理和资源共享也是难题。

  其三,新基建下,AI和安防越走越近,安防产业为人工智能提供了完善基础和强烈需求,在安防领域,以视觉为核心,拥有海量的数据源和丰富的数据层次,同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致。

  那么,智能化的存储能否实现,比如:视频数据之所以持续增长,一方面在于前端采集设备的普及以及图像画质的提升,另一方面也在于冗余数据的伴随性增长。大部分城市监控类视频数据中冗余数据高达90%以上。

  因此,去除这部分冗余数据,能够大幅精简视频体量,释放更多的存储空间,从而提升存储效能;安防行业由于数据总量的80%-90%为非结构化的视频数据,如何实现这部分数据的“瘦身”;快速的反应时间,毫秒级的报警触发反应时间;更有效的监视,保安人员只需要注意相关信息;强大的数据检索和分析功能,能提供快速的反应时间和调查时间等。

  当然,除此之外老生常谈的海量数据收集、边缘和中心的数据处理,都与大数据存储有关。

  庞大信息量如何存储。监控数据按7x24小时写入,存放时间从7天、15天、30天甚至更久,数据量随时间增加呈线性增长,面对海量存储的需求,传统的存储行业与监控行业实在难以处理。

  监控数据存储的可扩展性,包括如何满足数据采集更高分辨率或更多采集点的需要,如何满足更长数据采集时间的需要。

  性能的要求

  视频监控主要是视频码流的写入,表征性能的是存储能支持多少路码流。在多路并发写的情况下,对带宽、数据能力、缓存等都有较大影响,对存储的压力很大,这时候存储需要有专门针对视频性能的优化处理。

  价格的敏感

  安防监控行业的海量存储,由于总容量大,造成总的价格成本上升。反而言之,对单位容量成本(每TB价格)的要求很高。空间压力与管理难度。

  当大量高清视频开始越来越多的涌现之时,对于后端的存储要求也出现了一个极速上升的局面,在这样的情况下,数据量实现二到三倍的增长注定会使传统的PC硬盘管理,或者本地DVR、NVR模式带来意料之外的压力。

  存储数据的集中管理有待加强。当我们从大数据时代监控整个系统的整体构建来分析时,会暴露出存储设备难以兼容等因素出现。

  由于大型的监控系统往往是分期建设,建设过程中采用的设备并不一致,因此实际项目中多种品牌、型号的设备给监控的存储集中管理带来很大难度。

  同时,传统的DVR或者DVS设备,由于网传能力有限,很难形成统一存储、统一监控的中心体系架构,使企业的治安监控出现存储数据查找麻烦,调度不及时,录像存储分散等多种问题产生。

  将其精简,就是新基建下安防存储面对大数据的海量数据时,如何高效存储、如何管理数据和如何挖掘价值。

  新基建下安防存储在变革,

  云存储成“网红”

  对于安防存储而言,进入了百花齐放竟争春格局,尤其在新基建下更甚。主要体现方式有几种:

  前端存储

  在网络视频监控系统的前端设备中内置存储部件,由前端设备直接完成监控图像的本地录制和保存。

  一是可以通过分布式的存储部署,来减轻集中存储带来的容量压力;二是可以有效缓解集中存储带来的网络流量压力;三是可以避免集中存储在网络发生故障时的图像丢失。

  对于前端存储,由于单个前端编码设备通常所带监控点路数不多,存储时间也不长,所以对存储容量要求不高。

  中心存储

  相较于前端存储而言,在安防部署得更多的是中心存储。

  前端设备采集监控点图像并编码压缩处理成数字监控码流,然后通过网络传送到中心业务平台,由中心业务平台将码流分发给网络录像单元进行集中存储。

  在很多大型的视频监控联网应用中,也可采用多级分布的中心存储方式,即分中心存储,这样一方面可以降低一个中心点集中存储带来的存储容量和网络流量的压力,一方面可以大幅度提升系统的可靠性。

  混合型存储

  对于视频监控网络比较复杂,对存储安全性和可靠性要求又非常高的应用场合,可以采用既有集中存储也有前端存储的部署方式,兼有二者的优势,并规避可能存在的风险,是一种比较好的选择。

  但会带来管理的复杂度和高昂的建设成本,需要根据具体情况而定。这种存储方式在视频监控行业应用不多,平安城市中的智慧警务应用是主要的应用场景。

  以上三种是除云存储外安防行业主要存储方式,但在新基建下安防存储也需要突破,甚至变革。

  混合云强势来袭

  对于行业用户,云存储基本在阿里、华为、腾讯三巨头之中做选择,尽管后两者市场攻城拔寨在突飞猛进中,但依然还是阿里云唱主角,要究其原因之一是因为阿里布局云业务最早,也深谙其中之道,对于行业市场认知与理解并在交互方面优势明显。

  以阿里云所提供的视频监控数据的云端直接存储解决方案为例。该方案针对安防行业大规模集中式或分布式存储需求而推出,提供存储虚拟化管理功能,将所有存储节点空间合并成一个存储虚拟池,对外提供海量存储空间管理。

  云存储管理解决方案的存储节点以云架构为基础,专注于视频、图片等文件的存储业务,集节点虚拟化、视频图片管理,结构化数据存储于一体,具有高性能、高可靠、高密度、高扩展性、高易用性等特点。

  此外,阿里云同样支持混合云存储方式部署。线下采用标准化设备部署,并且与合作伙伴视频监控平台通过专线进行平台级联,视频数据直接存入云端对象存储中。

  在文件的生命周期管理上,文件定期删除动作可以由平台侧软件定期发起。当客户端需要调取历史视频回放时,首先查询线下平台对应设备录像信息,其次通过线下平台通过专线从阿里云存储中调取。

  某市政府与阿里巴巴集团签署合作框架协协议,通过“人工智能+城市大脑”、区域互联网医疗和移动支付城市等多个合作项目,在数据基础设施、民生服务、城市治理、智慧产业等领域全方位开展合作,力争将该市打造成利用人工智能促进民生普惠、城市精治的全国典范,在安防监控场景中,使用混合云存储阵列进行线下部署。

  视频监控数据可以无缝写入阿里云混合存储产品,可实现云上云下的数据流转,云上无缝扩容。同时,不管在云上还是云下的存储数据,都可以无缝与阿里云AI产品地雀一体机、数据智能AI平台等无缝对接,进行智能分析。

  首先,该方案可以做到成本以及时间上的节省。采用混合云方案,节省本地IDC机柜空间,降低用电功耗压力,数据无缝上云,进而大幅缩短存储项目扩容周期;在前期投入上,采用按月付费的方式减少资金压力;云上存储可保证高达12个9的可靠性,保证业务的连续运行;

  其次,运用数据智能缓解城市建设中的焦点和难点问题,优化城市综合治理能力和公共服务水平;利用云计算、移动互联网、视觉人工智能、物联网等技术,在智慧旅游、安全校园、智慧城市、工业互联网、智能制造等领域开展合作。

  事实上,技术推动的“新基建”改造早已开始。比如被人们广为熟知的杭州城市大脑,现在已经被全球23个城市所引进。

  在疫情期间,阿里云更是全力投入数字经济新基建,将阿里巴巴20年建设的技术能力带给全社会,帮助政府和企业建设面向未来的新型基础设施。

  分布式存储的新动能

  新基建下,分布式也出现商机。因为数字化基础设施中的云计算、人工智能、工业互联网、5G、物联网、数据中心、智能计算中心等都在新基建建设下走向千行百业,如何“就地取材”发挥数据之能,这时分布式存储也迎来春天。

  何谓分布式存储,其通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间,这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备,数据分布存储在企业的各个角落。

  优势比较突出:可扩展、低成本、高性能、易用性。当然,该项存储技术的传统方式也有短板,存储服务器成为系统性能的瓶颈,也是可靠性和安全性的焦点,并且很难满足大规模存储应用的需求。

  此外,随着海量数据不断产生,分布式存储对于多种应用能力的管理相对偏弱。因此,需要突破。

  业内最新的分布式统一存储集群架构,将SAN和NAS统一在一起,同时支持通过光纤通道FC、IP等存储区域网络(SAN)和网络附加存储(NAS),提供用户所需的存储资源,从而使其存储环境具有无与伦比的灵活性,同时最大限度地降低复杂度和成本。

  配有 FC SAN、IP、SAN及NAS等功能,具有高性能、高可靠性、高安全性、高扩展性的特点,可支持多台服务器运行SQL、Oracle及Exchange等应用以及ESX服务器主机在虚拟中心管理下运行,为Unⅸx、Lnux、 Windows主机提供块级和文件级的存储服务。

  提供的实时远程数据异步镜像功能,可根据应用容灾需求,灵活设定不同同步间隔的容灾方式,确保了应用的高可用性。利用集中控制管理平台实现数据集中存储、集中管理、统一监控维护。

  结束语

  新基建浪潮下,安防存储也是一片“新蓝海”,如何掘金,还是用数据说话,谁能用好、管理好大数据,谁将是未来安防的存储主角。总之,新基建下的安防存储,让大数据变“小”,让安防变“大”。

(转自CPS中安网)