伴随着安防大数据时代的来临，安防行业原有的存储技术已经无法满足行业发展新需求，尤其是公共安全监控建设联网应用工作对数据联网共享提出了更高的要求，同时以“实战”为根本的公安业务中，大数据深度挖掘极度依赖数据存储系统对非结构化数据分析再处理。云存储技术的出现，在安防行业大数据发展时代无异于性的应用，不断地解决了安防存储难题，同时也为视频监控的深度应用与发展提供强大的驱动力。
当今世界，每个人的一言一行都在产生着数据，并且被记录着。各行各业爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据时代。根据相关统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。
数据增长在安防行业表现得尤为明显，在近两年“平安城市”、“智能交通”、“ 雪亮工程”等不断开展和深入的过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈线性增长。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升。
一是海量数据及时高效存储，根据现行的技防法规及标准，一般应用领域视频监控系统数据采集是7x24小时不间断的，系统采集的音视频留存时限不得少于30日，针对案(事)件信息以及一些特殊应用领域视音频资料存放时间更长，甚至长期保留，数据量随时间增加呈线性增长。
二是监控数据存储系统需要具备可扩展性，不但满足海量数据持续增加，还需要满足采集更高分辨率或更多采集点的数据需要。
三是对存储系统的性能要求高。与其他领域不同，视频监控主要是视频码流的存储，在多路并发存储的情况下，对带宽、数据能力、缓存等都有很高的要求，需要有专门针对视频性能的优化处理。
四是大数据应用需要数据存储的集中管理分析。但现实情况却恰恰相反，一方面是系统性工程在分期建设的过程中，采购的设备并不能保证为同一品牌，实际项目中多种品牌、多种型号比比皆是，给视频监控的存储集中管理带来很大难度。同时，在一些大型的项目中，例如特大城市“天网工程”，高速公路中道路监控所跨区域较大，集中存储较为困难。另外，受网络带宽及老旧设备影响，系统难以形成统一存储、统一监控的中心体系架构，导致数据在应用中调取不及时。
总体来看，随着系统性安防项目的深入开展以及物联网建设初露峥嵘，大规模联网监控的建设和高清监控的逐步普及，海量视频数据已经呈现井喷式地增长，并冲击着传统的存储系统，遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求，亟需新的存储技术支撑现有业务模式，同时为人工智能技术在安防领域施展拳脚拓展新的空间。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉
基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体
创造价值、创新驱动未来。继2015数博会在贵阳成功举办并倍受好评之后，贵阳再度发声，其打造的
。而在通信行业，标准之争是最高话语权的争夺。一旦标准确立，将对全球通信产业产生巨大影响。纵观世界通讯
的结合，软硬兼施让人类就范更加具有开创性的社会生活。没有普适计算，就没有智能可穿戴设备的今天
近日，德州仪器的Ahmad Bahai博士发表文章《Disruptive TI BAW technology accelerates big data on the information superhighway》，解析TI体声波(BAW)
优势。3、大快DKhadoop商业发行版还是保持了开源系统的优点的，可以与开源系统100%兼容。对于那些基于开源平台开发的
正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理
的不断成熟，互联网公司或顺应清洁能源趋势或利用自身优势寻求战略合作，纷纷涉入新能源领域。在本文内，南京研旭将会重点就新能源产业
的到来，“智慧***”、“智慧城市”已经在国内被提上日程，并在部分先进地区已经开始应用，“智慧公安”也开始初见倪端，并在部分地区被提上日程。 公安
的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息
体量、种类和形式的爆发增长，物联网、人工智能等领域的创新应用将井喷式涌现，单一计算平台难以有效应对如此复杂、多样、海量的
运营，目前，正面临三大挑战：一是成本高、存不下；二是效率低、流不动；三是自动化差、管不好。
，各种云服务成为企业IT的底层依赖，安全性和稳定性始终是企业业务正常运行的最基础保障，而海量增长的