大數據存儲平臺發展必須具有彈性

大數據已經成為安防行業不能不提的話題，它涵蓋了4V面向，分別是處理時效、數據格式、數據量與真實性，通過快速的采集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特征就是數據共享，提高數據處理能力。粗略計世界至少有1億個攝像頭在角落靜靜的看著，這樣的視頻監控將是數據的大生成器。從攝像前端的海量數據和到有效數據之間的也存在矛盾，攝像頭不停歇的工作，如實記錄鏡頭覆蓋范圍發生的一切，但對于客戶來講大部分信息是無效，有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，大量的數據存儲給數據庫帶來不小的壓力，而無效的數據更是對于資源的浪費。

近日，美國市場研究公司IDC發布報告稱，大數據技術和服務的不斷升級，拉動全球存儲市場將在2011至2016年間實現53%的復合年增長率。在可預見的未來，多數組織產生、處理、存儲的數據都將繼續保持快速增長?！霸诳深A見的未來，存儲是大數據和分析領域最大的基礎設施開支之一?！盜DC存儲系統研究總監阿西什·納卡尼說，“大數據和分析領域所產生的存儲開支將從2011年的3.799億美元，激增至2016年的60億美元?！?/span>

在受訪企業中，有68.6%在選擇存儲架構時主要看重性能，有59.5%更加看重成本。接近31%的受訪企業表示，雖然尚未針對數據分析基礎架構部署企業存儲系統，但準備在今后6個月內部署。

在實際應用方面，63.7%的受訪企業主要借此分析運營數據，還有53.3%主要分析交易數據。IT是數據分析基礎架構的最大影響因素，遠高于排名第二的運營。有超過61%的受訪企業，將提升客戶滿意度作為數據分析方案所應解決的最大商業挑戰。

大數據存儲容易出現問題

在大數據時代來臨之際，我們面臨的挑戰還有存儲問題。大數據中的大容量通?？蛇_到PB級的數據規模，那么對于海量數據存儲系統擴展能力的要求也會很高。以國內某省為例，公共視頻監控已經超過100多萬個攝像頭，總保有量近400萬，以此估計，全國攝像頭數量不少于4000萬，某投行的報告稱行業每年還在以20%加速增長，行業龍頭?？低?2年的年報披露的銷售量就達570萬套（含前后端），增長37%。而另一個數據也很驚人，英國的攝像頭數量與人口數量之比已經達到1：15。

粗略計世界至少有1億個攝像頭在角落靜靜的看著，這樣的視頻監控將是數據的大生成器。從攝像前端的海量數據和到有效數據之間的也存在矛盾，攝像頭不停歇的工作，如實記錄鏡頭覆蓋范圍發生的一切，但對于客戶來講大部分信息是無效，有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，大量的數據存儲給數據庫帶來不小的壓力，而無效的數據更是對于資源的浪費。

與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，盡量能通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機?；谶@樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。