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高清监控兴起促进存储设备市场需求巨大


在安防业界曾经盛传这么一句话,2010年是高清爆发元年,2011年则是高清的全面进军年。从2010年安防市场的表现来看,无论是厂商对高清产品的热情,还是用户工程商对高清产品的期盼和质疑,高清似乎确实来到了我们身边。

应该说,数字高清网络视频监控市场的兴起,不仅刺激了对数字高清网络摄像机的巨大需求,同时也刺激了存储设备市场。相关数据显示,在采用传统的DVR和NVR解决方案时,存储设备占整个视频监控系统的成本大致为15%~30%;而在数字网络高清视频监控系统中,存储设备在整个系统中的造价则将上升到50%~70%。

而随着百万像素数字高清网络视频监控市场的不断拓展,越来越多的最终用户趋向于采用数字和网络视频录像机进行存储和检索监控视频,百万像素摄像机产生的视频数据要比低分辨率的摄像机多得多,构建监控存储解决方案成为一大难题。

安防监控存储的特点分析

视频监控系统的主要特点是图像信息量巨大,要求具有足够的存储空间。与其他类型系统不同,视频监控系统一般具有监控点多(摄像头数量多)、视频数据流大、存储时间长、24小时连续不间断作业等特点。

以目前高清最基本的720P效果为例,正常监控录像需要的硬盘容量大约为4G~8G/路?小时,出于经济性考虑,降低每小时视频录像可压缩到3GB左右容量。以此为例,按一个月保存时间计算,8路监控大约17T(17000G)容量左右。

可想而知,如果需要成百上千路这样的高清监控,如此庞大的视频数据对存储设备的容量,读写性能、可靠性提出了更高要求。具体来说,视频监控应用对存储设备的要求大概如下:

1.视频数据以流媒体方式写入存储设备或从存储设备回放,与传统的文件读写不同。
2.多路视频长时间同时写入同一个存储设备,要求存储系统能长期稳定工作。
3.实时多路视频写入要求存储系统具有高带宽,且恒定。
4.容量需求巨大,存储扩展性能要求高,可在线更换故障设备或进行扩容。
5.多路并发读写时对存储设备性能要求非常高。
应该说,作为图像数据和报警事件记录的载体,存储的重要性已不言而喻。当前,存储已不仅是一个设备而已,而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。大容量的存储系统并不是存储设备的简单堆积,更需要解决存储机制的完备性、存储标准以及在时间(存储数据处理速度)和空间(存储容量)上的可使用性等问题,还有大容量存储系统的可管理性要求。

目前监控存储的主要方式

随着存储技术的发展,视频监控行业的存储方式也在不断演变,目前来说,安防监控存储主要为以下四种方式:

DVR存储。90年代末,基于数字信号处理(DSP)的数字化视频监控逐渐开始普及,各类编解码技术在图像处理方面获得了广泛应用,经过处理后的图像也可以以数字码流的方式进行传输,图像的存储也开始进入数字化时期。最典型的应用是数字硬盘录像机(DVR),其采用内置硬盘的方式进行图像存储。

DVR存储是目前最常见的一种存储模式,编解码器设备直接挂接硬盘,最多可直接带8个硬盘。由于编译码设备性能的限制,一般采用硬盘顺序写入的模式,没有应用RAID冗余技术来实现对数据的保护。随着硬盘容量的不断增大,单片硬盘故障导致关键数据丢失的几率在同步增长。随着远程视频监控的不断发展,DVR存储也表现出明显的前端化和单机化的特征。
NVR存储。NVR(NetworkVideoRecorder,网络视频录像机)是近两年中国安防市场上逐渐兴起的一种产品形态,在视频监控系统中,NVR是模拟录像机和硬盘录像机的升级换代产品,是在原来DVR基础上实现的免除窗口操作系统和计算机配合的单机独立操作设备。由于NVR采取高度集成化的芯片技术,拥有先进的数字化录像、存储和重放功能,无需计算机配合和日常维护,因此,能够实现较高分辨率(可达到D1分辨率)、高质量实时监控,并且简单易用。
简单来说,NVR系统将传统的视频、音频及控制信号数字化,通过NVR设备上的网络接口,以IP包的形式在网络上传输,在DVR的基础上,实现了系统的网络化。NVR是基于大系统、联网设计的,业务可能是“数据中心”化的,而管理是基于控制台的思路,如果需要,这种系统也可以采用网络存储进行备份。
编码器外挂存储设备直连存储。通过编解码器的外部存储接口连接,主要采用SATA、USB、iSCSI和NAS等存储协定扩展。这种方式可以实现编解码器容量的再扩展,适合于中小规模的部署,监控视频数据通过RAID技术在可靠性上得到了一定保证。其中SATA/USB模式采用的直连方式,不能共享并且扩展能力较低。IP网络(iSCSI和NAS)方式下具有更好的扩展能力和共享能力。由于数据的直接写入,减少了服务器中转这一环节,在性能提升的同时也节省了用户的投资,但是这种方式在进行数据的转发和检索时容易在转发这一环节出现很大瓶颈,且目前直写通常采用像NAS等存储方式,由于NAS自身的文件协议等原因,导致在多节点并发写入数据时效率不高。

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