随着技术发展,“云存储”“大数据”“互联网+”在各个行业应用中深入,数据资源就像石油、黄金一样,受到的重视程度日益攀升。但伴随着视频监控数据体量的不断升级,其如何建设规划部署,安全性通过哪些手段去保证等已成为业界关注的重点。本文就将结合当前技术发展,围绕视频监控存储的建设和应用模式做一下探讨。
目前,云存储是最安全的应用模式,从技术角度看,云存储已非常成熟。通过纠删码技术将数据进行切片,分布存储在多个节点设备上,在意外发生设备级故障的时间,存储数据将保证不会丢失。同时,对于重要数据还可以采用多个IDC机房异地备份的机制,即使发生火灾、地震等灾害时,仍可以保证数据的安全性。该建设模式是数据安全等级最高级别,但需全部数据均传输到中心机房,并采用数据冗余机制,在带宽、存储硬件方面的成本相对较高。
局域网内进行备份时,可以选择支持数据冗余的建设模式,在多节点设备情况下采用纠删码技术进行分布式存储,或者把多台设备通过集群模式组成为一个统一存储资源池,保证在节点级故障下的存储业务连续性。
在只有单台存储设备的条件下,设备级故障的安全性肯定无法保证。这种情况建议用多块硬盘通过RAID5+全局热备盘的方式,来保证发生硬盘级损坏时的数据安全性。
任何稳定、安全的应用环境都离不开产品的支撑,故而我们在产品选择上有如下几点需要注意:1、至少选用监控级硬盘:这类硬盘对于监控应用中大数据量并行写入、重复擦除写入、高温高湿等应用场景都进行了优化,可以更好地保护数据;2、硬盘配置充足:一方面提高存储时间,另一方面还可以把数据写入/擦除的循环周期延长,避免多次重复存储造成磁盘产生大量碎片影响使用寿命;3、配置UPS:防止突然断电造成存储设备本身的故障以及机械硬盘的损耗。
总之,视频监控存储应用需要根据应用场景和规划预算进行因地制宜的、专业合理的产品方案选型,希望本文能对大家有所帮助。
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总得来说,人工智能有两个重要的支柱,一个是海量的数据、大大的数据;另一个则是高精度算法,显然,算法需要一小撮的天才来编辑和优化,而海量的大数据,除了机器本身的收集能力之外,还需要大量的人工操作,给相关的数据贴上固定的标签。









