云存储条件下安防实时监控视频数据的采集系统设计分析

文/王渊 广东省电信规划设计院有限公司 江苏南京 210000

1、云存储技术相关概论

2007年美国谷歌公式开发出了云计算技术，并获得了显著的应用效果，继而引发了相关领域的极大关注，促使科技领域进一步的探讨和研发。而云存储技术就是在云计算的基础之上衍生出来的一种新型技术。云存储具备的功能主要有：集群应用、网格技术、分布式文件系统等，其可通过软件集合技术将网络中各类存储设备协调起来进行数据处理，从而确保信息数据得到有效的存储、访问、管理的云计算系统。基于云存储技术前提上对大量的数据进行处理，现行的数据挖掘及数据分析方法主要包括：分类、回归、聚类、关联规则等，其能够将数据特征、数据变化、数据偏差等展开智能化的分析。

云存储具备两大主要功能就是：数据存储、应用软件，綦江服务器与存储设备充分地结合起来。基于云存储的架构模型而言，其比云计算系统多设置了存储层，并在基础管理方面的功能也更加的强大，具备数据管理、数据安全等功能，两者在访问层、应用接口层具有较高的一致性。云存储在服务架构的基础上，主要分为三个部分基础架构即服务、平台即服务、软件即服务。在云存储中每层的服务功能都由对应的技术提供支持，其具备弹性伸缩、自动部署等云计算特性，且每层云服务都可独立运行，也可通过下一层云提供服务。无论哪种云都能够为用户提供直接的服务，其能够对上层服务提供有效支持，作为新型的分布式存储模式，不仅应用价格低廉，还能确保数据处理的安全性、可靠性，其未来的应用前景十分的广阔。

2、基于云存储的安防实时监控视频数据采集系统设计

2.1 基于云存储的数据采集系统架构

云存储安防实时监控视频系统设置的存储空间容量较大，其主要围绕着数据存储、数据管理构建起来的云计算系统，通过集群应用、网格技术、分布式文件系统等方式，促使网络中存在的存储设备通过软件管理功能进行融合、协同处理，从而为用户提供数据存储功能、业务访问功能。基于云存储技术的监控视频数据系统与其他监控视频存储方式相比功能更加优益，云存储中心不仅可以对盈动数据进行有效的整合，还能增加存储操作的便利性，同时备份、恢复等操作也是极为的简单便捷。基于云存储技术下的安防实时监控视频数据采集系统架构按次序包括四个层面：数据采集层、数据存储层、数据管理层、应用接口层。

图1 数据采集系统层次结构

2.1.1 数据采集层

数据采集层主要为系统中心服务器、终端摄像头的连接提供支持，确保两者能够进行有效的交互，而且还能将终端监控摄像系统输送的数据进行收集、解密、解码处理，再利用网络技术将数据发送至数据存储层，继而对数据进行实时保存。

2.1.2 数据存储层

在整个数据采集系统设计中，数据存储层所发挥的作用至关重要，其具备硬件介质存储视频监控数据、面向服务的存储系统。由于数据存储层包含各种类型的硬件存储设备、物理链路，能够将分布于网络中存储设备关联起来，继而构建一个庞大的视频数据存储系统，其能够为数据管理层数据处理提供参考。

2.1.3 数据管理层

数据管理层是一个逻辑抽象的物理层，其在整个系统设计中的作用极为关键。通过有效的设计能够将数据云存储系统的物理特性进行隐藏，同时还可将存储物理设备、逻辑设备间的关联性进行封装，这种模块化的管理更加的便利、快捷。而且数据管理层具备高度集成接口，继而为应用接口层的服务性能提供保障。

2.1.4 应用接口层

应用接口层主要通过数据存储层、数据管理层为用户提供视频数据服务，其主要具备的特性就是多样性、灵活性，能够满足不同用户的需求，从而能够将数据信息进行充分的共享。在不同的应用条件下，系统应用接口层呈现出来的形式也是不尽相同。应用接口层在各种应用需求、开发条件下，其表现的形式有：视频网站、移动视频应用、WEBSERVICE等。

2.2 基于云存储的视频数据采集系统设计

在监控视频数据采集系统设计过程中，可将理论架构与设置的实际位置结合起来，制定出更加科学的整体系统架构的拓扑图及软件系统设计层次。在整个拓扑设计过程中，开展分层化设计操作，继而促使云存储分成为数据采集层、数据存储层、数据管理层、应用接口层。

图2 数据采集系统拓扑图

对于数据采集系统的设计必须要严格的遵照云存储理论提出的架构进行设计，系统数据应用层能够将具体的服务过程进行合理的隐藏，能够为系统的用户提供有效的、便利的数据服务接口，便于对云端监控视频数据存储层保存的视频资料进行浏览。在系统运行过程中，当数据应用层收到数据请求后，可按照用户的身份信息对文件存储项目表进行检索，找到对应局域网中的数据存储服务器。

结语：

云存储技术的不断开发与应用为安防实时监控视频系统提供了更加高效的、全面的技术支持。随着安防信息化建设进程的不断推进，其监控视频系统产生的数据量不断地增加，通过云存储技术就可将庞大的数据进行有效的保存，同时还能够为数据挖掘等分析工作打下提前量，利用云存储技术都可进行快速的解决。