在监控系统数据中心中优化性能：高效存储、处理和分析数据的策略 (在监控系统数据库中要保证遥测数据准确必须具备的)

文章编号：25178 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-13 02:25:38 / 浏览：次

引言

监控系统数据中心扮演着至关重要的角色，负责收集、存储、处理和分析来自不同系统的遥测数据。为了确保系统的稳定性和准确性，优化数据中心性能至关重要。

高效存储

选择合适的存储技术

关系型数据库 (RDBMS)： 用于结构化数据，提供高性能和事务支持。
非关系型数据库 (NoSQL)： 用于非结构化数据，具有高扩展性和低延迟。
时间序列数据库： 专门用于处理时间序列数据，具有快速查询和压缩功能。

数据分区和索引

数据分区将数据拆分为较小的块，便于并行处理。索引是数据表中特定列的值列表，可快速查找数据。

数据压缩

压缩算法可以减少数据的大小，从而提高存储效率和查询速度。

高效处理

并行处理

并行处理使用多个处理器或服务器同时处理任务，提高吞吐量和缩短处理时间。

批处理

批处理将多个任务分组，然后一次性处理。这可以提高效率，减少资源消耗。

缓存

缓存将常用数据存储在内存中，以减少对存储介质的访问次数，提高查询速度。

高效分析

选择合适的分析工具

SQL： 查询和分析结构化数据。
Hadoop： 处理大数据集的分布式框架。
Spark： 内存中数据处理平台。

优化查询

优化查询可以减少执行时间。包括使用索引、过滤不必要的数据和并行执行查询。

机器学习和人工智能

机器学习和人工智能技术可用于检测异常、预测模式并自动执行任务。

保证遥测数据准确性的要求

数据验证和清洗

在数据进入数据中心之前，对数据进行验证和清洗至关重要。这包括检查数据完整性、删除重复项和修复异常值。

数据源认证

验证数据源的合法性，以防止未经授权的访问和数据篡改。

加密和访问控制

使用加密和访问控制措施保护数据免受未经授权的访问和篡改。

结论

通过实施高效的存储、处理和分析策略，我们可以优化监控系统数据中心的性能，确保遥测数据的准确性，支持系统稳定性和可靠性。持续监控和调整这些策略对于确保数据中心的最佳性能至关重要。

监控系统的管理应注意哪些方面的措施

安防，摄像机，存储，控制，云台，护罩，系统集成等的知识。监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。通过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。视频监控系统由实时控制系统、监视系统及管理信息系统组成。实时控制系统完成实时数据采集处理、存储、反馈的功能；监视系统完成对各个监控点的全天候的监视，能在多操作控制点上切换多路图像；管理信息系统完成各类所需信息的采集、接收、传输、加工、处理，是整个系统的控制核心。视频监控系统发展了短短二十几年时间，从19世代80年代模拟监控到火热数字监控再到方兴未艾网络视频监控，发生了翻天覆地变化。在IP技术逐步统一全球今天，我们有必要重新认识视频监控系统发展历史。从技术角度出发，视频监控系统发展划分为第一代模拟视频监控系统(CCTV)，到第二代基于“PC+多媒体卡”数字视频监控系统(DVR)，到第三代完全基于IP网络视频监控系统(IPVS)。第一代视频监控第一代视频监控是传统模拟闭路视频监控系统(CCTV)依赖摄像机、线缆、录像机和监视器等专用设备。例如，摄像机通过专用同轴线缆输出视频信号。线缆连接到专用模拟视频设备，如视频画面分割器、矩阵、切换器、卡带式录像机(VCR)及视频监视器等。模拟CCTV存在大量局限性：有限监控能力只支持本地监控，受到模拟视频缆传输长度和缆放大器限制。有限可扩展性系统通常受到视频画面分割器、矩阵和切换器输入容量限制。录像负载重用户必须从录像机中取出或更换新录像带保存，且录像带易于丢失、被盗或无意中被擦除。录像质量不高是主要限制因素。录像质量随拷贝数量增加而降低。第二代视频监控第二代视频监控是当前“模拟-数字”监控系统(DVR)：“模拟-数字”监控系统是以数字硬盘录像机DVR为核心半模拟-半数字方案，从摄像机到DVR仍采用同轴缆输出视频信号，通过DVR同时支持录像和回放，并可支持有限IP网络访问。由于DVR产品五花八门，没有标准，所以这一代系统是非标准封闭系统。 DVR系统仍存在大量局限：复杂布线“模拟-数字”方案仍需要在每个摄像机上安装单独视频缆，导致布线复杂性。有限可扩展性DVR典型限制是一次最多只能扩展16个摄像机。有限可管理性您需要外部服务器和管理软件来控制多个DVR或监控点。有限远程监视/控制能力您不能从任意客户机访问任意摄像机。您只能通过DVR间接访问摄像机。磁盘发生故障风险与RAID冗余和磁带相比，“模拟-数字”方案录像没有保护，易于丢失。第三代视频监控第三代视频监控是未来完全IP视频监控系统IPVS：全IP视频监控系统与前面两种方案相比存在显著区别。该系统优势是摄像机内置Web服务器，并直接提供以太网端口。这些摄像机生成JPEG或MPEG4、H.264数据文件，可供任何经授权客户机从网络中任何位置访问、监视、记录并打印，而不是生成连续模拟视频信号形式图像。全IP视频监控系统它巨大优势是：简便性-所有摄像机都通过经济高效有线或者无线以太网简单连接到网络，使您能够利用现有局域网基础设施。您可使用5类网络缆或无线网络方式传输摄像机输出图像以及水平、垂直、变倍(PTZ)控制命令(甚至可以直接通过以太网供)。强大中心控制-一台工业标准服务器和一套控制管理应用软件就可运行整个监控系统。易于升级与全面可扩展性-轻松添加更多摄像机。中心服务器将来能够方便升级到更快速处理器、更大容量磁盘驱动器以及更大带宽等。全面远程监视-任何经授权客户机都可直接访问任意摄像机。您也可通过中央服务器访问监视图像。坚固冗余存储器-可同时利用SCSI、RAID以及磁带备份存储技术永久保护监视图像不受硬盘驱动器故障影响。前景分析中国视频监控行业共经历了三个阶段，分别是模拟视频监控阶段、数字视频监控阶段、网络视频监控阶段。中国视频监控市场正从模拟向数字化过渡，数字视频监控成为了市场的主流。 2004年到2012年，数字监控在总体视频监控市场规模中所占的比例从35.7%增长到了56.7%。与此同时，网络视频监控市场正在稳步增长，所占比例由2004年的7.4%增长到2012年的28.2%。受平安城市建设、交通信息化建设、金融监控、安全生产、智能家居等各种项目建设与发展的带动，中国视频监控产品的需求量不断扩大。 2011年中国视频监控行业总体市场规模达到230.4亿元人民币，同比增长19.71%。预计2012-2015年间将保持着21.52%的平均增长速度。工作原理监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像视频监控系统原理图或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。主要功能1、本地录像，保存一定时间段内的本地视频监控录像资料，并能方便地查询、取证，为事后调查提供依据。 2、远程视频监控监控人员可远程任意调取网吧存储的监控图像，并可远程发出控制指令，录像资料的智能化检索、回放、调整摄像机镜头焦距、控制云台进行巡视或局部细节观察。 3、权限管理为保证上网人员的隐私和录像资料的安全，系统具有操作权限管理，系统登录、操作进行严格的权限控制，保证系统的安全性。 4、服务器平台构架方便，在市公安局、区（县）公安局和各派出所，都可以方便的安装服务器软件，只需分配用户不同权限的登陆帐号，即可以查看所管辖区域的网吧监控信息。 5、系统中包含网吧基本信息的管理，并且电子地图相结合，当网吧出现突发状况时，可以及时的获取该网吧的基本信息（网吧电话、地址、负责人），更加快捷的联系到网吧相关负责人。 6. 网吧监控和电子地图相结合，可以通过电子地图更加直观的查看网吧所分布的地理位置，并且在电子地图上实时显显示网吧监控设备的运行状态，当用户需要查看某网吧的监控信息时只要在电子地图双击该网吧即可进入该网吧的监控界面。 7、当上网人员在网吧服务台出示身份证登记上网时，系统能自动将上网者拍照，和上网人员相应的上网卡信息传至公安机关监控中心服务器保存。 8 、随时随地的监控录像功能，无论身在何处，任何密码授权的用户通过身边的电脑联网连接到监控网点，可以看到任意监控网点的即时图像并根据需要录像，避免了地理位置间隔原因造成监督管理的不便。 9 、系统可扩容性强，若需要添加新的监控网点，在服务器端添加相应网吧信息和设备信息即可。 10、安全性高，图像掩码技术，防止非法篡改录像资料；只有授权用户才可以进行录像备份，有效防止恶意破坏；强大日志管理功能，保证了专用系统的安全使用。服务器端和客户端之间所传输的数据，全部经过加密。组成设备视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩阵，硬盘录像机，监控摄像机[1]。视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。各组成部分的说明如下：(1)监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。监控前端可分为两类：1、普通摄像头+视频服务器。普通摄像头可以是模拟摄像头，也可以是数字摄像头。原始视频信号传到视频服务器，经视频服务器编码后，以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。 2、网络摄像头。网络摄像头是融摄像、视频编码、Web服务于一体的高级摄像设备，内嵌了TCP/IP协议栈。可以直接连接到网络。 (2)管理中心：承担所有前端设备的管理、控制、报警处理、录像、录像回放、用户管理等工作。各部分功能分别由专门的服务器各司其职。 (3)监控中心：用于集中对所辖区域进行监控，包括电视墙、监控客户终端群组成。系统中可以有一个或多个监控中心。 (4)PC客户端：在监控中心之外，也可以由PC机接到网络上进行远程监控。 (5)无线网桥：无线网桥用于接入无线数据网络，并访问互联网。通过无线网桥，可以将IP网上的监控信息传至无线终端，也可以将无线终端的控制指令传给IP网上的视频监控管理系统。常用的无线网络为CDMA网络。功能需求当前，对于监控系统而言，用户对其功能的需求已经体现出多元化与系统化。主要表现在以下几个方面的要求：远程访问。传统的视频监控一般是在小范围内进行，而用户普遍要求访问地点不受地域限制，能随时随地访问被监控地点。多人同时访问同一个监控点。传统上，一个监控点一般是被一个监控中心(用户)所访问。同一个监控点很可能会同时被多个用户所访问，并且这些用户之间可能毫无关系。用户访问的复杂化将要求系统强化对访问权限的管理。监控点趋向分散，同时监控趋向集中。属于同一用户的监控点越来越分散，不受地域所限。而对这些分散的监控点，需要集中的管理与控制。要求监控系统具有开放性和扩展性。同一系统应当支持多种不同类型的监控设备，用户数、被监控点的数量可以方便地增减。海量数据存储。网络化使得传统的本地录像功能可以转移到远程服务器上来实现，使得海量数据存储成为可能。同时，也要求系统具备更强的存储、检索和备份等功能。信息安全。系统复杂化，用户的多元化，加上视频监控本身的业务特点必然要求对系统对信息安全提供有力的保证。智能视频监控。未来的视频监控系统将不仅仅局限于被动地提供视频画面，更要求系统本身有足够的智能，能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象，成为应对袭击和处理突发事件的有力辅助工具。智能视频监控还可以应用在交通管理、客户行为分析、客户服务等多种非安全相关的场景，以提高用户的投资回报。技术不足大规模的网络视频监控系统业务尚处于起步探索阶段，网络化、数字化、智能化是视频监控的必然趋势。面对这个大趋势，视频监控在一些关键技术方面，存在着不少不足之处，主要表现在以下几个方面。媒体分发的视频监控系统在视频媒体的分发方面普遍处理得比较简单，一般采用用户直接对网络摄像机进行访问，或通过视频服务器进行简单的媒体转发处理，而面对越来越庞大的用户群，这种媒体传送方式将会成为图像传输的瓶颈。是否具备高效的媒体分发机制将成为判断视频监控系统优劣的一项重要指标。实际上，媒体分发是任何一个视频业务在发展到一定规模后必将面临的问题，视频监控可以与其他视频业务——比如IPTV——来共同研究视频分发的问题。未来的视频监控系统将会基于一个比较完善的媒体分发平台来传输实时视频信息与录像视频信息。录像存储基于网络的视频监控系统基本上采用中心录像服务器来存储录像。中央录像服务器管理方便，安全可靠，但因为录像随时进行，数据流量大，对承载网带来很大压力。如果将录像存储边缘化，虽然可以减少视频流的数量，缓减承载网压力，但分散的录像数据将给录像的管理带来很大的麻烦，录像数据的安全性也将大大降低。由此可见，未来大量的存储需求发生的位置不可能由中心统一存储来承担，而大量的分布式、差异性存储却没有可用的技术方案。未来的视频监控系统要在录像存储方面进行合理的结构设计，才能满足实际的录像要求。并发调度视频监控系统的用户在一个视频监控点上一般不存在并发需求，即便批量用户可能对同一视频监控点的信息有同时调用要求，这种调用也没有差异。在未来，系统服务的使用者来源多样化并且不可控，其使用目的存在同样的情况，监控系统对于同一监控点存在着并发的冲突调用问题，因此必须考虑优先权限和分配机制。计费视频监控计费模式非常单一，通常以租用为主，或者只需考虑用户接入后使用的单一视频监控点的上传信息的时长或流量即可，其业务计费点和计费尺度无需太复杂，一般考虑简单的RADIUS协议即可。未来视频监控系统考虑的计费问题包括单用户对单资源的使用、单用户对多资源的使用、多用户对多资源的使用，这是单计费点和计费尺度、仅仅依靠简明扼要单的计费协议所无法支持的。未来的系统应支持可灵活改变、可批量同时实施的多业务策略，支持上述各种业务策略的实时计费功能。分级一些远程视频监控系统可以支持分级，但这种分级仅仅涉及内容分发的分级，对网络中其它子功能系统还是作为一级来考虑。未来视频监控系统需要考虑的分级决不仅仅是内容分配上的分级，因为全网中不同地区的服务提供商对于用户控制、业务管理、内容分配、运营支撑这四个层次分级要求是存在差异的，这一点上用户控制和业务管理上分级的需求更接近会议电视系统而不是简单的点到点会话系统，需要全部重新设计。业务融合远程监控不考虑和其它业务系统之间的互相调用。未来的视频监控系统将和多个其它业务系统交叉调用，不同系统之间的多层互通和资源共享是必须考虑的问题[3]。编辑本段安装原则视频监控系统八大原则[4]随着安全意识的增强，视频监控系统也慢慢的走入我们寻常百姓家。视频监控方案也是层出不穷，那么在安装监控系统中又有哪些原则需要遵守的呢?安装监控系统首先要考虑以下8大监控安装原则：1、监控系统实时性，这点尤为重要。也正是由于监控系统的实时性才显得监控系统是那么的必要。 2、安全性，监控系统具有安全防范和保密措施，防止非法侵入系统及非法操作。 3、可扩展性监控系统设备采用模块化结构，系统能够在监控规模、监控对象、或监控要求等发生变更时方便灵活的在硬件和软件上进行扩展，即不需要改变网络的结构和主要的软硬件设备。 4、开放性监控系统遵循开放性原则，系统提供符合国际标准的软件、硬件、通信、网络、操作系统和数据库管理系统等诸方面的接口与工具，使系统具备良好的灵活性、兼容性、扩展性和可移植性。整个网络是一个开放系统，能兼容多家监控厂家的产品，并能支持二次开发。 5、标准性监控系统所采用的设备及技术符合国际通用标准。这点能够给您一个安心的保证。 6、灵活性监控系统组网方式灵活，系统功能配置灵活，能够充分利用现有视频监控子系统网络资源。系统将其他子系统都融入其中，能满足不同监控单元的业务需求，软件功能全面，配置方便。 7、先进性监控系统是在满足可靠性和实用性的前提下尽可能先进的系统。整个系统在建成后的十年内保持先进，系统所采用的设备与技术能适应以后发展，并能够方便地升级。将成为一个先进、适应未来发展、可靠性高、保密性好、网络扩展简便、连接数据处理能力强、系统运行操纵简便的安防系统。 8、实用性视频监控系统具备完成工程中所要求功能的能力和水准。系统符合本工程实际需要的国内外有关规范的要求，并且实现容易、操作方便。从用户角度出发，充分利用现有资源，尽量降低系统成本，使系统具有较高的性能价格比。解决干扰视频监控系统正常运作的方法干扰问题是安防监控系统遇到的常见问题。如：雪花干扰、网纹干扰、斜纹干扰、横纹干扰、上下滚动条干扰、扭曲变型干扰和上下抖动干扰等情况，都可能干扰到视频监控系统的正常运工作。具体解决方法是具体情况而定。一、找干扰源我们可以通过简单的方法来查找干扰源。干扰来源的三大部位是：前端－来自摄像机系统的干扰；中端－来自同轴电缆传输的干扰；后端－来自设备引入的干扰。二、视频干扰的检查方式用监视器放在前端与摄像机连接，看图像是否存在干扰，如有干扰则从摄像机本身来解决（如更换百万高清数字网络半球摄像机），如无干扰则进入下一步检查。在监控室里将同轴电缆传输线与视频分配器或硬盘录像机断开，单独连接监视器上看图像是否有干扰，如有干扰则用抗干扰器。这种干扰叫“环境电磁干扰”，这种干扰较为常见。如无干扰则说明同轴电缆传输线没有受到干扰。但与硬盘录像机一连接就出现干扰，说明系统设备之间接地电位差引起干扰，在视频线与硬盘录像机之间加上光电隔离器就能解决。三、视频干扰的解决思路前端干扰解决思路：前端－摄像机系统引入的干扰属于设备干扰，应从设备本身来解决（如摄像机质量、电压的稳定性、绝缘性），用抗干扰器无法彻底解决干扰问题。中端干扰解决思路：中端－同轴电缆传输部分的干扰最常见，属于“环境电磁干扰”，电磁干扰是指视频线周边环境的干扰，包括变频电机干扰；电磁辐射干扰；高频、低频设备干扰；电视塔、变电站干扰；电机等大功率电器引起的强脉冲干扰等，可以用视频抗干扰器来解决，如K1000。后端干扰解决思路：后端－设备的干扰，多数是由设备之间接地电位差引起，产生斜纹、横条上下滚动（滚动条），可以用光电隔离器来解决，如单路光电隔离抗干扰器K2000、多路光电隔离分配器F1600G。四、电源的干扰由于劣质电源引起的视频干扰在前端干扰中，比较常见。以往部分摄像机生产商出于谨慎考虑，选用线性电源。但是线性电源存在转换效率低、体积大、发热量高、制造成本高等缺点。如今开关电源的稳定性已经提高许多，制作精良、用料足的开关电源已成摄像机电源主流。建议选购应用于监控摄像机的安防监控电源时，尽量对电源进行测试，检查其稳定性、纹波大小等质量指标。

大数据时代下的存储形态

大数据时代下的存储形态大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为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、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。目前市场上的存储架构如下：(1) 基于嵌入式架构的存储系统节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。 (2)基于X86架构的存储系统平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IP SAN或FC SAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IP SAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。 FC SAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FC SAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。 (3)基于云技术的存储方案当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录->子目录->文件->定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁;若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。结语高清视频监控对存储系统的性能、可靠性、扩展性、管理效能、节能环保和开放性都提出了很高的要求。新一代的云存储解决方案，可为用户提供智能存储、分析等服务，特别适合大规模的视频监控部署。针对不同的市场应用场合，如何选择切实可行且高效的存储解决方案，是摆在安防行业众多建设者面前的一道难题。相信随着时间的推移和技术的演变，高清视频数据存储会得到更加完美的解决。

如何进行数据中心管理？

数据中心管理是指对数据中心的硬件设备、软件系统、网络环境等进行全面管理和监控，以确保数据中心的稳定运行和高效性能。数据中心是企业IT系统的重要组成部分，其管理对于企业的业务连续性和数据安全至关重要。数据中心管理的内容：数据中心管理的内容包括硬件设备管理、软件系统管理、网络环境管理、安全管理等多个方面。其中，硬件设备管理包括对服务器、存储设备、网络设备等的管理和维护；软件系统管理包括对操作系统、数据库、中间件等的管理和维护；网络环境管理包括对网络设备的配置、网络流量的监控和管理；安全管理包括对数据中心的物理安全、网络安全、数据安全等方面的管理和防范。数据中心管理的工具和方法：数据中心管理需要借助专业的工具和方法进行。这些工具和方法可以实现对数据中心的全面监控和管理，包括硬件设备的状态、软件系统的运行状况、网络环境的性能等。同时，这些工具和方法还可以提供告警功能，及时发现和解决潜在的问题和故障。 OpManager是一款全面的IT综合管理平台，其中包含了丰富的数据中心管理功能。通过OpManager，企业可以实现对数据中心的全面监控和管理，包括硬件设备的状态、软件系统的运行状况、网络环境的性能等。同时，OpManager还支持多种自定义配置和扩展功能，可以根据企业的需求进行定制化开发，满足特定的业务需求。通过OpManager的应用，企业可以提高数据中心的可用性和稳定性，降低IT成本，提高企业的竞争力和创新能力。 OpManager在数据中心管理中的优势：OpManager在数据中心管理中具有以下优势：首先，它支持多种硬件设备和软件系统的监控和管理，包括服务器、存储设备、操作系统、数据库等；其次，它提供了丰富的告警功能，可以及时发现和解决潜在的问题和故障；最后，它还支持自定义配置和扩展功能，可以根据企业的需求进行定制化开发，满足特定的业务需求。

华为发布下一代数据中心引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

华为发布下一代数据中心：引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

随着数字化时代的到来，数据成为了企业发展的核心资源。然而，传统的数据存储与处理方式已经无法满足日益增长的数据需求和复杂的业务场景。为了应对这一挑战，华为发布了下一代数据中心解决方案，引领了数字化时代的数据存储与处理新趋势。

一、背景介绍

随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加。传统的数据中心架构已经无法满足高密度、高性能、高可靠性等要求。因此，华为推出了下一代数据中心解决方案，旨在提供更高效、更灵活、更可靠的数据存储与处理能力。

二、华为下一代数据中心解决方案的特点

1.高性能：华为下一代数据中心解决方案采用了先进的硬件和软件技术，能够实现更高的计算、存储和网络性能。通过优化硬件架构和算法，提升数据处理能力，满足企业对于高性能计算和大规模数据处理的需求。

2.高可靠性：华为下一代数据中心解决方案采用了分布式存储和计算技术，实现了数据的冗余备份和自动故障恢复。即使在硬件故障或网络中断的情况下，数据中心依然能够保持高可用性，确保业务的连续运行。

3.高可扩展性：华为下一代数据中心解决方案支持横向和纵向的扩展。通过添加更多的服务器和存储设备，可以实现数据中心的横向扩展，满足不断增长的数据需求。同时，通过升级硬件和软件，可以实现数据中心的纵向扩展，提升计算和存储性能。

三、华为下一代数据中心解决方案的操作步骤

1.规划和设计：根据企业的需求和业务场景，进行数据中心的规划和设计。确定数据中心的规模、性能、可靠性等指标，选择合适的硬件和软件配置。

2.部署和调试：根据设计方案，部署数据中心的硬件和软件设备。进行网络连接、设备配置、系统调试等工作，确保数据中心的正常运行。

3.数据迁移和备份：将现有的数据迁移到新的数据中心。根据数据的重要性和敏感性，制定合理的备份策略，确保数据的安全性和可靠性。

4.监控和管理：建立数据中心的监控系统，实时监测数据中心的运行状态和性能指标。根据监控结果，及时进行故障排查和性能优化，确保数据中心的稳定运行。

大数据处理的五大关键技术及其应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集大数据预处理大数据存储及管理大数据分析及挖掘大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

监控策略包括哪些内容

监控策略包括监控目标的选择、监控手段和技术选择、监控策略的制定的内容。

一、监控目标的选择

在制定监控策略之前，首先需要确定监控的目标对象或系统。这些目标可以是物理设备、网络系统、生产过程、环境条件等等。选定监控目标的关键是根据具体的需求和目标来确定，确保监控对象具有重要性或潜在风险。

例如，在工业生产过程中，可以选择对关键设备进行监控，以提前发现故障并采取相应的维修措施，从而避免生产中断。在网络安全领域，可以选择对关键服务器和系统进行实时监控，以便及时检测和应对潜在的安全威胁。

二、监控手段和技术选择

为了实现目标对象或系统的监控，需要选择相应的监控手段和技术。常见的监控手段包括传感器、视频监控、数据采集和处理系统等。传感器可以用于监测环境参数如温度、湿度、压力等，并将数据传输到数据中心或监控系统中进行分析和处理。

视频监控可以通过摄像头捕捉目标对象的图像或视频，用于实时监视和异常检测。数据采集和处理系统用于收集、存储和分析监控数据，以便及时发现异常情况并采取相应的响应措施。选择监控手段和技术需要考虑目标对象的特点、监控需求和可行性等因素。

三、监控策略的制定

在确定监控目标和选择监控手段后，需要制定具体的监控策略来实施监控。监控策略包括监控指标的设定、告警机制的建立、应急响应计划的编制等。监控指标是用于评估目标状态的关键参数或指标，例如设备运行时间、温度变化、网络流量等。

根据监控指标的变化情况，可以设置相应的告警机制，当指标超过事先设定的阈值时，自动触发告警通知相关人员。同时，还需要制定应急响应计划，明确在出现异常情况时应采取的紧急措施和应对步骤，以最大程度地减少损失和影响。

监控系统为什么采用时间序列数据库

思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

同时，相比HBase等数据库，使用普华思极有容时序数据库来存储有以下优势:

1. 存储空间大幅节省，估计不到HBase的1/10

2. 服务器资源大幅节省，估计不到1/5

3. 查询速度提高至少10倍

4. 提供异地容灾备份方案

5. 支持通过标准SQL进行即席查询

6. 数据超过保留时长，自动删除

7. 零管理，安装、部署、维护极其简单，一键搞定

大数据时代下的三种存储架构

大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试

大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为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、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

目前市场上的存储架构如下：

（1）基于嵌入式架构的存储系统

节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

（2）基于X86架构的存储系统

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高；从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度；同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。

（3）基于云技术的存储方案

当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。

与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备（满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等）构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。

高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。

对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。

监控系统 | 基础入门

探索监控系统：深度解析与应用

监控系统，作为现代数据中心的基石，不仅提供实时的洞察和警报，还在决策支持中发挥着不可或缺的作用。让我们从不同的维度深入理解监控系统的复杂功能和应用。首先，从监控对象的视角，监控世界可分为四大关键领域：网络监控，对数据中心流量、拓扑结构、设备性能及安全威胁进行实时监控；存储监控，涵盖云存储与分布式存储，监测性能、系统和设备状态；服务器监控，兼顾物理、虚拟和容器环境，确保跨平台兼容；以及专门针对应用程序的运行和性能的应用监控，包括APM（应用程序性能管理）。网络监控，作为数据中心的神经中枢，通过流量镜像技术，监测网络流量、设备状态，以及对网络性能和攻击的精准识别，如DDoS防御等。设备监控则涉及路由器、防火墙等硬件设备，通过SNMP协议收集实时数据，确保网络运行稳定。存储监控中，云存储性能监控监控读写速度等关键指标，而存储设备监控针对设备的健康状态和性能，商业存储设备通常内置监控功能。服务器监控则需兼容不同厂商的硬件和操作系统，以及虚拟化环境，提供全面的硬件和软件指标。在服务器监控中，常见指标包括CPU使用率、内存占用、网络和磁盘I/O，这些数据对于诊断和优化性能至关重要。通过IPMI，我们可以获取服务器的实时硬件信息，开源工具如Zabbix、Open-Falcon和Prometheus则提供了强大且灵活的监控解决方案。中间件监控，作为系统间的通讯桥梁，像RabbitMQ、Kafka、Tomcat等，其运行状态直接影响服务效率。目前虽无统一标准，但Prometheus等工具提供了针对不同中间件的定制监控代理。应用程序监控，如APM，关注的是应用程序的运行状态、性能瓶颈和调用链跟踪，这对于优化用户体验和系统性能至关重要。日志监控则通过文本数据，捕捉异常和提供故障告警，Fluentd、Kafka、Logstash和Elasticsearch等组件共同构建了强大的日志处理生态系统。综上所述，监控系统是数据中心的智慧之心，它通过精细的实时监控和全面的性能分析，确保数据中心的稳定、高效运行，为决策者提供有力的数据支持。理解并掌握这些监控技术，将使你更好地驾驭和优化你的IT环境。

银行数据中心岗位职责

银行数据中心正常运行应具备的基本职责，包括客户服务、生产调度、运行操作、系统维护、网络维护、应用维护、安全管理、设备维护、数据档案管理、监控与应急处理、服务质量管理、综合管理。下面是我整理的银行数据中心岗位职责，欢迎阅读参考！

由于各个金融机构的规模、组织架构的不同，本部分并不规定银行数据中心的机构设置。

1、客户服务职责

在数据中心建立全行科技统一的服务台，提供各种请求受理渠道，负责受理行内分支机构来的各种业务需求、故障、变更、咨询与投诉，实现总分行科技服务，以及科技部与业务部门之间服务请求的分级管理和自上而下的统筹调度，实施服务质量管理，满足并实现端到端的信息对称和透明，提高服务请求的响应、处理和调度速度。

2、运行职责

作业编排管理：负责作业流程的编写、审核、修改，制定生产作业计划，检查作业执行情况，安排非常规计划操作的具体内容。

运行制度管理：负责建立健全运行管理有关规章制度，并督促检查落实执行情况。

运行操作管理：负责组织实施主机生产系统的运行操作，人员调度，督促操作人员按照规范，完成操作任务，控制操作质量。对重大操作进行监督、指导。

数据管理：各种生产数据的备份

3、监控与应急处理职责（又称总控中心职责）

运行监控管理：负责环境、系统、网络、应用等运行情况的监控，负责监控管理生产系统的运行情况。

系统故障处理：协调和指挥故障通过监控及时发现、处理、转发、登记运行问题。在紧急情况发生时，启动应急处理流程，并协调银行数据中心和业务部门按照应急处理流程进行处理。

负责制定银行数据中心生产系统应急方案，定期组织单系统、多系统、异地中心的应急演练，紧急情况发生时按照应急处理流程进行处理。

4、生产调度职责

负责银行数据中心内部的生产管理工作，包括：生产系统变更、投产的排序和时间安排、协调相关资源，保证银行数据中心生产工作的顺利、高效进行。

5、系统维护职责

负责维护银行数据中心的生产、测试系统，保证系统的正常运行。包括：

系统软件维护：按照技术规范，对各种类型的服务器（主机、开放平台）以及外设的资源配置进行维护，对系统软件、工具软件及各类补丁进行维护，采集、分析系统软件的性能数据和服务水平，进行系统健康检查，制定系统软件应急预案和操作流程，编写资源使用情况报告、性能分析报告和健康状况评估报告。

数据库系统维护：负责主机数据库管理系统、辅助工具软件及参数的维护，编制数据整理、数据备份、数据恢复和应急处理的技术方案和操作流程；采集、分析数据库性能并适时调整和优化，监控和预测数据库的运行状态；负责数据库的故障处理和数据的应急恢复；协助进行应用版本的升级变更和应用软件的问题处理。

存储管理：负责规划主机及开放平台磁盘和磁带库的物理连接、容量分布和相关配置，利用辅助工具实施存储管理和备份管理，制定数据存储、分布、备份和恢复的策略，编写相关的技术方案和应急操作流程并定期进行演练；采集和分析存储系统的吞吐性能和发展趋势，发现I/O瓶颈，并适时进行改进和优化。

6、网络维护职责

负责维护银行数据中心内部通讯系统和计算机网络系统，保障银行数据中心通讯系统和计算机网络系统的正常运行。包括：

通信线路维护：负责通讯系统和计算机网络系统所需各种电信线路的申请、开通、维护和撤销，线路资源的管理。

计算机网络系统维护：银行数据中心计算机网络系统包括局域网、城域网、广域网、网络管理系统和网络安全系统五个部分。负责按照技术规范和业务需求，维护网络架构和网络设备配置，定期编写配置图和配置手册，管理网络设备资源，利用网络管理系统等工具定期监控、分析网络的运行状态，解决各类突发性网络故障，分析网络系统性能，优化网络运行效率，积极预防网络故障发生；负责网络安全设备的技术维护，配合制定安全策略，预防和解决各类网络安全问题。

语音通讯系统维护：有些数据中心的网络部门还负责程控交换机、电话总机和办公电话的安装和维护，确保中心电话系统的通讯畅通。

7、应用维护职责

负责银行数据中心应用系统的维护、支持、测试和监控。包括：

日常管理：负责银行数据中心生产应用系统的日常维护工作和技术支持工作。

测试投产管理：负责应用系统在银行数据中心投产前的适应性测试工作，包括系统环境的搭建、相关软件系统的安装和参数设置、整理测试中发现的问题并协调各方解决，完成应用系统投产前的环境清理和数据移行工作。

性能管理：负责银行数据中心生产应用系统性能监控，提出并牵头实施应用系统性能优化方案，保证银行数据中心生产应用系统的高可靠性和高可用性。

8、安全管理职责

负责银行数据中心内部的信息安全工作的实施，组织安全检查、防病毒、IT风险管控，协助并督促、检查下辖机构安全工作的实施。包括：安全制度管理；信息安全组织管理；资产管理；人员安全管理；物理与环境安全管理；通信与运营管理；访问控制管理；系统开发与维护管理；信息安全事故管理；业务连续性管理；合规性管理。

9、设备维护职责

负责银行数据中心内设备的日常维护和检修，保证设备的正常运行。包括：

设备管理：负责各类服务器（主机、小型机、PC服务器、磁盘机）、光纤通道适配器、外部时钟、磁带机、磁带库、终端控制器、前置机等设备的维护、保养、管理。

电力与动力设备管理：负责不间断电源、内部电源、电路、电器的维护、保养和检测，高低压配送电和发电机设备的维护、管理。对发电机进行定时、有效的功能测试，在突发事件发生应做到稳定切换。