빅 데이터 시대의 클라우드 스토리지 개발에 대한 새로운 요구 사항은 무엇입니까?

보안 빅 데이터 시대의 출현으로 보안 산업의 원래 스토리지 기술은 더 이상 업계 개발의 새로운 요구를 충족시킬 수 없으며, 특히 공공 보안 비디오 모니터링 및 구성의 네트워크 응용 프로그램은 데이터 네트워킹에 대한 더 높은 요구 사항을 제시했습니다. . 동시에, "실제 전투"공공 보안 사업에서, 빅 데이터의 in -depth 발굴은 비 구조화 된 데이터를 분석하고 처리하기 위해 데이터 저장 시스템에 크게 의존합니다. 클라우드 스토리지 기술의 출현은 보안 산업 시대의 혁신적인 응용과 다르지 않습니다. 보안 저장 문제를 계속 해결하고 비디오 감시의 Depth 응용 프로그램 및 개발에 대한 강력한 원동력을 제공합니다.

빅 데이터 시대의 스토리지 개발에 대한 새로운 요구 사항은 무엇입니까?

오늘날의 세상에서 모든 사람의 말과 행동은 데이터를 생성하고 기록하고 있습니다. 모든 생계의 데이터의 폭발적인 성장은 인간 빅 데이터의 시대를 촉진하고 있습니다. 관련 통계에 따르면 2017 년의 글로벌 데이터 볼륨은 현재 21.6ZB였습니다. 데이터 성장은 특히 보안 산업에서 분명합니다. 지난 2 년간 "안전 도시", "지능형 교통"및 "식별 프로젝트"의 지속적인 개발 및 심화에서, 핵심이 초고속 정의, 지능 및 지능 및 지능 및 완성. 시스템 엔지니어링에서 기존 비디오 감시 시스템의 데이터 수집량이 선형으로 증가했습니다. 대규모 데이터의 출현에는보다 효율적이고시기 적절한 저장 및 처리가 필요합니다.

현재 산업의 관점에서, 빅 데이터 시대의 출현으로 시스템 엔지니어링의 비디오 감시 시스템에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.

첫째, 대규모 데이터는 적시에 효율적인 스토리지에 저장됩니다. 현재의 기술 규정 및 표준에 따르면 일반 응용 프로그램 필드의 비디오 감시 시스템은 하루 종일 중단되지 않습니다. 시스템에서 수집 한 오디오 및 비디오 정보의 유지 시간은 30 일 이상이어야합니다. 일부 특수 응용 프로그램 영역의 경우 (이벤트) 정보 및 비디오 및 오디오 데이터의 경우 저장 시간이 길거나 길고 시간이 지남에 따라 데이터의 양이 선형으로 증가합니다.

둘째, 모니터링 데이터 저장 시스템은 대규모 데이터의 지속적인 증가를 충족 할뿐만 아니라 데이터를 수집하기 위해 더 높은 해상도 또는 더 많은 수집 지점의 요구를 충족시키기 위해 확장 가능해야합니다.

셋째, 스토리지 시스템의 고성능이 필요합니다. 다른 영역과 달리 비디오 감시는 주로 스토리지 비디오 코드입니다. 다중 채널 및 스토리지의 경우 대역폭, 데이터 용량, 캐시 등에 대한 요구 사항이 높습니다. 비디오 성능을 위해 특별히 최적화가 필요합니다.

넷째, 빅 데이터 애플리케이션에는 데이터 스토리지의 중앙 집중식 관리 분석이 필요합니다. 그러나 실제 상황은 반대입니다. 한편으로, 시스템 엔지니어링의 할부 구성에서 구매 한 장비는 동일한 브랜드로 보장 할 수 없습니다. 많은 브랜드와 모델은 실제 프로젝트의 어느 곳에서나 볼 수있어 비디오 감시 및 스토리지의 중앙 집중식 관리에 큰 어려움이 있습니다. 동시에, 주요 도시의 "Skynet 프로젝트"와 같은 일부 대규모 스케일 프로젝트에서 고속도로 도로의 감시 지역은 크고 저장하기 어려운 어려움을 포괄합니다. 또한 네트워크 대역폭 및 기존 장비의 영향으로 인해 시스템이 통합 스토리지 및 통합 모니터링의 중앙 집중식 아키텍처를 형성하기가 어렵 기 때문에 애플리케이션에서 데이터 검색이 부적절합니다.

일반적으로 시스템 보안 프로젝트의 약간의 개발 및 사물 인터넷의 출현, 대규모 스케일 인터넷 모니터링의 구성 및 고소 정의 모니터링의 점진적인 대중화로 인해 대규모 비디오 데이터가 급속한 성장을 보여주었습니다. 전통적인 스토리지 시스템에 영향을 미쳤습니다. 불행히도, 원래 스토리지 시스템은 빅 데이터 시대의 새로운 요구 사항을 충족시킬 수 없습니다. 기존 비즈니스 모델을 지원하는 데 시급하게 새로운 스토리