存储技术和视频监控的发展前景分析预测

　　智慧城市发展有目共睹，作为一个生态系统，感知是重要一部，通过以视频监控等为基础搭建的感知物联网是数据收集的重要环节，而对数据进行存储、分析则成为重中之重。那么在万物联网的世界，视频监控编码分析、存储有何挑战？

　　存储技术领域

　　1、无人驾驶和人工智能：存储将直线增长并走向智能

　　到2020年，路上的数亿辆汽车都将有无人驾驶功能［1］，这是迈向物联网世界的趋势，也是人工智能（AI）领域的进步。要想设计无人驾驶车辆，就必须能够驾驭海量摄像头和传感器的数据，分析这些数据并运用人工智能技术。

　　数据越多越智能！过去，人工智能最大的一个障碍就是处理能力，但是现在，存储日益成为一大限制因素。传统的专用存储解决方案无法跟上性能要求，或者以可负担得起的价格长期保留数据并使用所需功能。因此，更多企业转向能够解决这些挑战的专用存储和数据解决方案。

　　2、企业视频：一段视频抵得上千言万语

　　视频将在越来越多企业机构的活动和流程中发挥更大的作用，例如：在医院中加强教学并防范医疗事故索赔，在制造工厂中加强质量控制，或在零售商店中分析买家行为。企业也能够让视频在其培训和服务计划中发挥更大作用，类似呼应消费类产品领域中视频代替文字说明书的发展趋势。

　　事实上，虽然文字远未过时，但视频在许多领域日益成为实际传播平台。所有这些都需要IT与业务线负责人之间更好的协作，才能确保他们拥有必要的存储和数据管理基础设施，能够尽可能高效、高性价比地支持以视频主导的世界。

　　3、依然闪亮的对象存储

　　基于高可扩展性和高耐久性的功能，对象存储让用户能够以低于主磁盘存储的价位来访问海量数据，同时避免增加与高容量磁盘相关的RAID重建时间。一段时间以来，对象存储在公有云的服务中发挥基础作用，但是它将成为大规模数据保留的主导技术的预测还未被证实。

　　

　　许多情况下，用户意识到，智能文件系统和最新磁带存储技术能够以更低的成本提供旗鼓相当、甚至更好的性能。因此，企业未来将主要部署对象存储作为其私有云的基础，而磁带仍然保持其作为大规模非结构化数据长期低成本归档最优技术的角色。

　　4、磁带：一个远远没有完结的故事

　　毫无疑问，磁带在备份中所发挥的作用将持续下降，但是磁带作为存储介质还远远没有走向消亡。非结构化数据与日俱增的数量和价值让人们更加关注在一个稳健、低成本归档中保留，并保护这些数据的重要性。如前所述，磁带仍然是长期保留数据的最佳技术，每隔几年，其性能、功能和生态系统都会进行重大改进。

　　这就是为何应对海量非结构化数据的企业机构，包括基因组学、学术研究、视频监控和娱乐等领域，将继续把磁带作为其存储基础设施中的一个关键组成部分。也是为何那些发誓要远离磁带的企业将走上回头路的原因所在。与此同时，随着大型私有云提供商扩大其作为主要存储厂商的作用，并在竞争中压低价格，他们将更加依赖磁带才能使业务模式正常运转。

　　尽管隐藏在云背后，但是由于其经济效益无法被击败，磁带长期以来一直用于该领域。

　　5、避免云孤岛

　　行业分析公司IDC预测，2015年到2020年，公有云和私有云环境的IT基础设施支出的年复合增长率分别为19％和10％。随着更多数据迁移到公有云中，我们预测会看到更多用户采用双云厂商策略。企业至少得为关键基础设施组件保留两个来源，才能避免厂商锁定，以及灵活性的损失。

　　同样，企业也意识到必须把这种方式扩展到购买云服务中。然而，一个关键挑战就是把公有云和私有云连接到一起，以便它们能够无缝地配置云资源，并在云中迁移负载。没有人希望回到存储孤岛的世界，并面对存储孤岛所带来的管理问题。企业将越来越多地寻求多站点，而且多云的存储与数据管理解决方案。此外，企业也将开始把云作为能够为多站点环境托管其数据管理工具。

　　6、新一年的视频分辨率

　　4K视频并不新鲜。电影院从2011年开始放映4K内容，Netflix在2年前开始以4K视频来直播一些节目。然而，尽管媒体娱乐行业中的许多厂商已迁移到4K，甚至开始着眼于实现分辨率更高的视频，但是其它市场中4K的采用却相对较慢。其中一个主要原因就是：企业仍然努力想方设法管理这类数据。

　　4K视频的挑战不仅在于大得多的文件，也在于高得多的数据速率：在平滑、可预测的直播中能够采集并交付4K数据，并且不会丢帧或造成其它失真扭曲，这种能力往往超越了现有存储基础设施的功能。随着视频在企业中发挥更大作用，企业机构将日益需要弥合这一差距。

　　要想在不替换整个存储基础设施的前提下实现这一目标，关键就是要充分利用专为视频而优化、能够集成到现有基础设施中的高性能解决方案。

　　6、高性能计算（HPC）：适应新需求

　　随着新出现的集群计算几乎在每个企业中普及，企业机构迅速创建更多数据，他们希望富有战略性地利用这些数据，以便做出更好更快的业务决策——例如，关于新投资、更高效地运营、更高的产品质量或改进的客户服务等。因此，越来越多的企业寻求高性能计算行业的最佳实践和技术，以期提供这一新规模所需的性能、容量和数据管理功能。

　　高性能计算提供商可帮助企业集成开源计划、确定如何以最佳方式充分利用低成本硬件平台，并通过简单分层在单一命名空间内简化数据管理。然而，最重要的是，高性能计算行业不再只关注传统的二进制数据，并且导致更加丰富的非结构化数据的巨大增长。

　　视频监控领域

　　1、更多视频数据来支持视频分析

　　企业必须更加善于利用非结构化数据来识别模式和趋势。监控数据，或者更准确的说是“视频数据”将越来越多地用于商业目的。不仅仅是用于保护人民和财产安全，视频监控还将产生更大的经济回报。高度复杂的视频分析应用将更加普及，帮助决策者做出更明智的业务决策。现在，50％的分析都不仅是为了安全。为了支持这些分析功能，视频必须保留更长时间。

　　2、嵌入智能的监控摄像头

　　2016年摄像头，特别是产生更多需要管理的数据的高清摄像头的数量激增。我们预计，拥有更广阔全景、更高分辨率以及更多传感器的摄像头在2017年将会加速普及。更多项目从模拟过渡到SD摄像头，需要把更多监控功能，例如：压缩、流媒体、存储和分析，捆绑到摄像头中，以实现更大价值。

　　大量涌入的数据将为存储带来压力，并让智能、多层存储战略变得比以往更加重要。随着摄像头中智能不断提高，有效管理大量涌入数据的存储管理软件将变得更加重要。

　　

　　3、医疗让视频监控升温

　　医疗机构面对的挑战：医疗场所暴力、药品相关犯罪、婴幼儿绑架威胁、自然灾害、恐怖主义等等，要求医疗机构进行重大监控升级或者全面的系统改造。80％的医院都需要升级接入控制系统和闭路电视监控系统（IAHSS）。例如，为了防止滑倒引起的诉讼，建议医疗结构至少保留两年视频数据。

　　此外，可控观察室的数量可能很快超过安全摄像头的数量，需要扩大护理人员监测患者并改进整体护理质量的能力。应对这些变化和挑战，需要一个现代视频监控解决方案来提高整体设施的安全性，同时提高运营效率。

　　4、生物识别技术的兴起

　　现在，面部识别用来确认犯罪嫌疑人。医疗机构也将越来越多地把面部识别加入其安全设施。我们预计，计算人数的应用将被更广泛地采用，以便帮助交通机构减少拥堵并改进服务。越来越多的生物识别技术正在帮助防止已成为普遍现象的数据泄露。

　　公有和私有机构将采用更加复杂的网络安全。面部识别是另一个增长领域，在此，生物识别技术现已用于穿戴式摄像头。这两种技术都有很大的潜力，并需要智能多层存储来控制所需数据的成本。

　　5、物联网传感器和视频管理

　　把物联网的兴起作为数据增长的“罪魁祸首”。IT经理的真正挑战将是把这些数据与大型、多样化的文件类型（例如视频监控）融合到一起，从而实现整合的商业智能。这将为IT部门的数据管理带来挑战，这些IT部门负责创建基础设施来安置、保护并分析大量视频数据集，以及数百万物联网传感器文件。

　　除此之外，视频数据与来自“智能”设备的数据、存储需求，以及存储集成所实现的越来越长的好处清单将爆表。嵌入式传感器技术将让城市变得更加智能，来自传感器的数据将与视频数据相集成，并进行分析，以帮助城市社区变得更加吸引人。

　　更加积极地采集车辆和行人交通数据，并与火车、公交车和地铁的传感器数据相集成，以便减少交通拥堵。停车场可被监测，视频再加上来自智能咪表的数据将减少瓶颈并提高消费者满意度。

　　6、视频监控即服务的兴起

　　随着我们看到更加智能的摄像头以及更多种类的传感器集成到摄像头中，逐渐转向带内分析。这些因素的融合为视频监控即服务奠定了基础。更小的部署将聚合到这种服务模式中。商业园区可以集中处理监控服务，他们使用的是带有带内分析和其它传感器的智能摄像头，能够自动处理需要多位工作人员的功能，并实现更加积极主动地监控方式，弥合起诉模式和预防系统之间的差距。

　　2017年，无论视频监控领域还是存储领域其发展都是客观的，各强企业与设备厂商你准备好了吗？