在我們傳統監控系統的構架中，基本上都是采用前端設備搭配DVR的結構模式完成。在系統中，視頻監控的圖像信息分散的存儲在DVR，或者通過DVS離散于監控控制端的電腦硬盤中。不過，這種搭配模式不要說應對高清的監控……
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話”，美國著名管理學家、統計學家愛德華·戴明將數據提升到了和上帝平行的高度。視頻監控業務正是一個典型的數據依賴型業務，依靠數據說話。可以說，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。
大數據時代監控存儲問題
在大數據時代來臨之際，我們必須直面監控存儲問題。大數據中的大容量通常可達到PB級的數據規模，那么對于海量數據存儲系統擴展能力的要求也會很高。如果是國內城市建設的攝像頭以億為單位計算，這樣的視頻監控將是數據的大生成器。從攝像前端的海量數據和到有效數據之間的也存在矛盾，攝像頭不停歇的工作，如實記錄鏡頭覆蓋范圍發生的一切，但對于客戶來講大部分信息是無效，有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，大量的數據存儲給數據庫帶來不小的壓力，而無效的數據更是對于資源的浪費。因此，大數據時代監控存儲要面臨一些挑戰：
傳統存儲方式難以勝任大數據信息
在我們傳統監控系統的構架中，基本上都是采用前端設備搭配DVR的結構模式完成。在系統中，視頻監控的圖像信息分散的存儲在DVR，或者通過DVS離散于監控控制端的電腦硬盤中。不過，這種搭配模式不要說應對高清的監控，恐怕就是面對當前的全天候標清監控，也會在一段時間之后略感吃力，則更不要說大數據時代高清監控來臨時堪稱巨大的信息量了。此外，對于傳統的集中式硬盤管理來說，往往會把所有的錄像數據集中的放在一個存儲硬盤當中，雖然這樣的管理模式可能會給我們數據的調取，或者是管理帶來一定的便利。但是在數據的安全性上，則恐怕會面臨著不小的危機。由于當前的硬盤保護能力總體還沒達到一個很高的水平，因此當一旦硬盤出現損壞，或者操作系統發生故障時，所管理的數據恐怕都會面臨流失的可能。
空間壓力與管理難度
此前，許多用戶的安防管理部門對于視頻監控的儲存信息時間都有著明確的規定，基本在1-3個月不等的時間。而對于一些更加重要的時刻或者視頻數據來說，它的保存時間可能會達到半年之久。當大量高清視頻開始越來越多的涌現之時，對于后端的存儲要求也出現了一個極速上升的局面，在這樣的情況下，數據量實現二到三倍的增長注定會使傳統的PC硬盤管理，或者本地DVRNVR模式帶來意料之外的壓力。這樣的局面下，要么就是擴充系統的存儲容量，要么就是降低存儲的分辨率，不過在這樣的情況下，其結果就是將成本或者存儲的視頻質量作為自己的最終代價。
存儲數據的集中管理有待加強
當我們從大數據時代監控整個系統的整體構建來分析時，會暴露出存儲設備難以兼容等因素出現。由于大型的監控系統往往是分期建設，建設過程中采用的設備并不一致，因此在最后的應用中，這種多種品牌、型號的設備給監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，傳統的DVR或者DVS設備，由于網傳能力有限，很難形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，使企業的治安監控出現存儲數據查找麻煩，調度不及時，錄像存儲分散等多種問題產生。
大數據激發存儲“云”潛能
由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處于PB級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。同時，當數據全面實現聯網、共享，得到有效存儲，并予以充分分析和挖掘，安防領域的大數據時代將真正深化。那時警察可以輕松地搜索某一時段某一顏色或某一品牌汽車的所有視頻并快速識別違章行為;在沒有人為干擾的情況下，視頻監控設備通過自動分析對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，在異常情況發生時做出反應，進行自動報警;現在每年社會走失的老人、小孩成千上萬，開發“人員走失查詢系統”，聯網共享這些視頻資源，將為更多的老百姓服務。大數據究竟可以帶給安防一個怎樣的未來，我們可以拭目以待，但大數據帶來了很多現實中的難題，關于監控存儲方面，大數據時代的監控儲存模式有哪些變化呢?
目前安防行業監控存儲方式有四種，DVR存儲、編碼器外掛存儲設備直連存儲、集中管理存儲(IP-SAN)、NVR存儲、，而大數據并不是一種特定類型的數據。每一種非結構化數據均可被視為大數據。這包括在社交網站上的數據、在線金融交易數據、公司記錄、氣象監測數據、衛星數據和其他監控、研究和開發數據。大數據的量是巨大的而且是非結構化的。針對安防視頻存儲的流式非結構化特點，以流式文件系統創新地將視頻存儲、安防應用拓展與云存儲優勢結合，靈活運用集群化、虛擬化、分布式存儲等技術，改造和有話云存儲結構以滿足在大數據時代大規模監控系統對存儲服務的要求。云存儲在大數據時代將會大有可為，因為其優勢明顯：
智能化管理
云存儲管理可以實現自動化和智能化，所有的存儲資源被整合到一起，客戶看到的是單一存儲空間;提高了存儲效率，通過虛擬化技術解決了存儲空間的浪費，可以自動重新分配數據，提高了存儲空間的利用率，同時具備負載均衡、故障冗余功能。
實現規模效應和彈性擴展
受限于安防視頻監控自身業務的特點，監控云存儲和現有互聯網云計算模型會有區別，如安防用戶傾向于視頻信息存儲在本地、政府視頻監控應用比較敏感、視頻信息的隱私問題、視頻監控對網絡帶寬消耗較大等問題。監控云存儲應用更多的會利用視頻監控托管服務(VSaas)的發展契機，為客戶提供私有云服務，用于較小規模的部署，例如家庭、商店。提供安防云服務：由企業自主定制、云服務商或云端提供需要的基礎架構、服務、軟硬件資源等。數據中心模式會被引入并逐漸成為安防產業的主流形態，但安防的“數據中心”和互聯網的數據中心是不同的，可能是集中分布相結合，可能是物理分散、邏輯集中的模式。未來的視頻監控存儲模式，會有兩個趨勢：一個是小規模的視頻監控系統，以NVR存儲為主;另一個大規模的視頻監控系統，會以云存儲為主。
量身定制的解決方案
云存儲產品在提供其存儲空間時，其實提供的并不光光是空間本身，而且還會根據企業的需求給出一個量身定制的解決方案。企業有不同的信息化信用。不同的信息化應用其對存儲設備的要求都是不同的。只有分別對待，才能夠在節省成本的同時，在性能與安全上得到最大的滿足。最簡單的一個例子，就是視頻監控數據與ERP系統數據，其對于存儲設備的要求是不同的。視頻監控數據的特點是容量大、重復利用率低(通常情況下只是數據的存入而不會被讀取)、能夠被覆蓋(一般數據只需要保存半個月即可)。而ERP數據的特點是永久保存、容量不大、重復利用率高、對于性能的要求高、并發訪問高等等。這些不同的數據不同的特征，就決定著要采用不同的存儲設備。如對于視頻監控數據，只要求容量要大。而性能則可以低一點。而對于ERP數據，要求存儲設備有比較高的I/O、完善的數據容錯機制等等。企業自己由于缺乏這方面的專業人才，為此很難根據企業自己的實際情況設計一套合理的解決方案。
不過，安防視頻大數據與云存儲結合需要解決幾個方面的問題,首先是流式數據的存儲，因為視頻大數據屬性受到結構化文件系統制約，存儲性能會下降，需要流式文件系統予以支持;其次，要考慮到方案的效率與成本問題。通過云存儲與監控業務結合無法拜托對流媒體或存儲服務器的依賴，無法解決因此帶來的業務受阻，這一現象就需要考慮方案的實行效率，與此同時還的考慮其費用，不能太過于帶來高昂的成本;最后，視頻大數據的挖掘。安防視頻的大數據需要云存儲的特定支撐，需要關鍵信息的處理和分析，如何去合理有效挖掘，值得研究。
由于市場需求的多樣性，在大數據時代為各種存儲方案提供了市場空間。因此，在今后相當長的一段時間內，DVR、NVR、SDI-DVR和FCSAN、IP-SAN等多種存儲方案將共生共存。云存儲有可能在未來幾年內，在大數據時代對視頻監控市場格局形成巨大沖擊，其潛能將完全激發，并將視頻監控產業推至一個全新高度和更高發展階段。
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