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監控系統安裝公司淺論人工智能帶來的數據存儲挑戰

作者: 創通寶 編輯: 創通寶 來源: http://plushycnfanclub.org/ 發布日期: 2018.08.09
信息摘要:
對一套安防監控系統而言,數以萬計的相機接入,數據洪流源源不斷的流入后端云存儲系統中,如下幾個數據訴求是不能回避的:海量的多媒體數據內容組織及…

對一套安防監控系統边吸奶边扎下面很爽而言,數以萬計的相機接入,數據洪流源源不斷的流入后端云存儲系統中,如下幾個數據訴求是不能回避的:海量的多媒體數據內容組織及檢索

边吸奶边扎下面很爽 具體來講,對圖像的調度時間要求保持在1秒以內;

對編解碼以及整網傳輸延時不能超過300ms;

監控系統安裝規模再大也不能影響這個指標;

边吸奶边扎下面很爽 多維度的內容組織及挖掘,前端及后端智能結合,內容大數據索引化;數據保存的安全可靠性

边吸奶边扎下面很爽 圖像數據需要專業存儲設備存儲并用RAID甚至多節點糾刪卷進行保護;

边吸奶边扎下面很爽 讀寫分離體系數據存儲永遠放在第一位保證,無論錄像還是圖片;

優化的數據組織方式,更懂存儲特質的數據業務設計,最大化挖掘不同存儲介質性能;

边吸奶边扎下面很爽 端到端接入授權、全鏈路數據加密保障的安全保障,無論是中間網絡截獲還是存儲介質暴露,均無法直接恢復m有效數據;人工智能帶來的數據存儲挑戰

人工智能

一方面,存儲對象由最早單純的原始視頻變到了視頻、圖片以及A1分析后的結構化半結構化數據。對象的改變,使得存儲系統要更多的考慮,如何更好的去適配多樣化的存儲對象?如何最高效的去存儲各類數據,并提供可靠的保護?海量小文件混合存儲的時候,如何避免傳統存儲中性能的大打折扣?

另一方面,存儲的寫讀模型也發生了大變化。原先的原始視頻存入存儲后基本不會被調閱,寫讀模型基本為10:1,但AI技術的出現徹底激活了這些數據,存入的視頻可以被高性能分析服務器提取進行人臉分析、車型分析、結構化分析,寫讀模型也變成了1:1甚至是l:N。在這樣的寫讀模型下,對存儲設備也提出了更高的要求,存儲不再是單單考慮如何存的更快存的更多,而是要考慮如何與AI業務融合,進行最優的結合。

边吸奶边扎下面很爽 而當AI技術對數據價值進行提煉后,提煉出來的數據價值就發生了變化。例如原始視頻可能我們只需要保留30天,但是經過結構化分析后的涉案嫌疑人圖片的重要性就不言而喻了,需要永久保存。那么當一套存儲系統中存在這樣那樣不同重要程度的數據時,完善的生命周期管理體系就顯得尤為重要了。何來區分數據的重要性,并提供有層次的保護技術變得尤為重要。

安防監控公司表示當上面的種種挑戰出現后,我們還將直面一個現實問題:在爆炸量的數據、超高的性能要求和翻倍的成本面前,我們如何去追求性能容量的最優配比,找到最低TCO的方案,實現最優解。

這一系列的變化,促使了安防數據已經演變成了一個新的數據湖,必須借助一系列的數據治理手段,才能推動數據的有效利用。

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