安防存储技术优势及在智能领域的应用

　　大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化，大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中，智能分析居于核心地位。而智能分析是安防大数据区别于IT大数据的重点之一，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。

　　安防存储技术发展现状

　　存储在安防行业的发展过程中经历了磁带存储、DVR、NVR、SAN直存等产品形态，新兴的软件定义、云存储等概念层出不穷，但无论怎样发展，存储起到的作用始终是写入和读取两个功能。传统的分布式存储如DVR、NVR产品，只能对监控点位分散的结构通过划分若干监控区域进行分布式存储，保证基本的写入需求，对于大规模读取的性能无法按需满足；监控领域的集中式存储主要指SAN、一体机设备，这类设备通过RAID、增加扩展柜的方式获得了单机的大规模写入空间，满足了高密度的需求，但是对于视频的读取仍无法做到按需分配；云存储的架构真正做到视频的写入、读取按需分配、线性扩展，增加独立的存储节点即可获得更高的读和写性能。由于行业高端存储如云存储仍处于起步阶段，没有统一标准，市场上存在着产品参差不齐的状况。

　　云存储在智能分析中的作用

　　目前在安防行业，智能分析主要有两类：一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析，包括视频智能分析工具、视频摘要、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等等；另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具，此类处理和分析工具是安防行业吸取IT行业在处理大数据方面的架构和经验，比较流行的如Hadoop、Spark大数据处理的框架，以及数据挖掘工具。

　　另外，智能分析也是安防大数据区别于IT大数据的重点之一，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多的是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善，很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于初级阶段的智能视频监控，也将随着算法的日益丰富而快速发展。

　　智能分析产生海量的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储，传统的集中存储式架构已无法满足智能分析所产生的数据的存储，云存储面向海量的非结构化数据，具备高可靠、高性能、大容量、弹性扩展、自动化管理等特点，轻松满足数据存储和弹性变化的业务需求。