大数据时代对存储发展有哪些新要求？

随着安全大数据时代的到来，安防行业原有的存储技术已经不能满足行业发展的新需求，尤其是公安视频监控建设的网络化应用工作对数据网络化共享提出了更高的要求。同时，在基于“实战”的公安业务中，大数据的深度挖掘在很大程度上依赖于数据存储系统对非结构化数据进行分析和再处理。云存储技术的出现与安全行业大数据发展时代的革命性应用没有什么不同。它不断解决安全存储问题，为视频监控的深入应用和发展提供了强大的驱动力。

在当今世界，每个人的言行都在产生数据并被记录下来。各行各业数据的爆炸性增长正推动人类大数据时代。据相关统计，2017年全球数据量为21.6ZB，目前全球数据增长率约为每年40%，预计到2020年全球数据量将达到40ZB。数据增长在安全行业尤为明显。在过去两年“安全城市”、“智能交通”和“识别工程”的不断发展和深化中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和集成化的应用方向发展。系统工程中现有视频监控系统的数据采集量呈线性增长。海量数据的出现需要更高效、更及时的存储和处理。

从目前的行业角度来看，随着大数据时代的到来，系统工程中的视频监控系统对存储有以下要求:

首先，海量数据被及时高效地存储。根据现行技术法规和标准，一般应用领域的视频监控系统全天候不间断收集。系统采集的音视频信息保留时间不得少于30天。对于某些特殊应用领域中的案例(事件)信息以及视频和音频数据，存储时间更长甚至更长，并且数据量随时间线性增加。

其次，监控数据存储系统需要可扩展，不仅要满足海量数据的不断增加，还要满足以更高分辨率或更多采集点采集数据的需求。

第三，它需要存储系统的高性能。与其他领域不同，视频监控主要是存储视频码流。在多通道并发存储的情况下，对带宽、数据容量、缓存等有很高的要求。它需要专门针对视频性能进行优化。

第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。然而，实际情况恰恰相反。一方面，在系统工程的分期建设中，不能保证所购买的设备是同一品牌的。实际项目中随处可见许多品牌和型号，给视频监控存储的集中管理带来很大困难。同时，在一些大型项目中，如特大城市“天网工程”，高速公路道路监控覆盖面积大，集中存储困难。此外，由于网络带宽和旧设备的影响，系统很难形成统一存储和统一监控的集中式架构，导致应用中数据检索不及时。

总体而言，随着系统安全项目的深入发展和物联网的出现，大规模互联网监控的建设和高清监控的逐步普及，海量视频数据呈现出迅猛增长，冲击了传统存储系统。不幸的是，原始存储系统无法满足大数据时代的新要求。迫切需要新的存储技术来支持现有的商业模式，同时为人工智能技术在安全领域发挥作用拓展新的空间。