對(duì)一套安防監(jiān)控系統(tǒng)而言，數(shù)以萬(wàn)計(jì)的相機(jī)接入，數(shù)據(jù)洪流源源不斷的流入后端云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，如下幾個(gè)數(shù)據(jù)訴求是不能回避的：海量的多媒體數(shù)據(jù)內(nèi)容組織及檢索

具體來(lái)講，對(duì)圖像的調(diào)度時(shí)間要求保持在1秒以?xún)?nèi)；

對(duì)編解碼以及整網(wǎng)傳輸延時(shí)不能超過(guò)300ms；

監(jiān)控系統(tǒng)安裝規(guī)模再大也不能影響這個(gè)指標(biāo)；

多維度的內(nèi)容組織及挖掘，前端及后端智能結(jié)合，內(nèi)容大數(shù)據(jù)索引化；數(shù)據(jù)保存的安全可靠性

圖像數(shù)據(jù)需要專(zhuān)業(yè)存儲(chǔ)設(shè)備存儲(chǔ)并用RAID甚至多節(jié)點(diǎn)糾刪卷進(jìn)行保護(hù)；

讀寫(xiě)分離體系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)永遠(yuǎn)放在第一位保證，無(wú)論錄像還是圖片；

優(yōu)化的數(shù)據(jù)組織方式，更懂存儲(chǔ)特質(zhì)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)，最大化挖掘不同存儲(chǔ)介質(zhì)性能；

端到端接入授權(quán)、全鏈路數(shù)據(jù)加密保障的安全保障，無(wú)論是中間網(wǎng)絡(luò)截獲還是存儲(chǔ)介質(zhì)暴露，均無(wú)法直接恢復(fù)m有效數(shù)據(jù)；人工智能帶來(lái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)挑戰(zhàn)

一方面，存儲(chǔ)對(duì)象由最早單純的原始視頻變到了視頻、圖片以及A1分析后的結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對(duì)象的改變，使得存儲(chǔ)系統(tǒng)要更多的考慮，如何更好的去適配多樣化的存儲(chǔ)對(duì)象?如何最高效的去存儲(chǔ)各類(lèi)數(shù)據(jù)，并提供可靠的保護(hù)?海量小文件混合存儲(chǔ)的時(shí)候，如何避免傳統(tǒng)存儲(chǔ)中性能的大打折扣?

另一方面，存儲(chǔ)的寫(xiě)讀模型也發(fā)生了大變化。原先的原始視頻存入存儲(chǔ)后基本不會(huì)被調(diào)閱，寫(xiě)讀模型基本為10：1，但AI技術(shù)的出現(xiàn)徹底激活了這些數(shù)據(jù)，存入的視頻可以被高性能分析服務(wù)器提取進(jìn)行人臉?lè)治?、?chē)型分析、結(jié)構(gòu)化分析，寫(xiě)讀模型也變成了1：1甚至是l：N。在這樣的寫(xiě)讀模型下，對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備也提出了更高的要求，存儲(chǔ)不再是單單考慮如何存的更快存的更多，而是要考慮如何與AI業(yè)務(wù)融合，進(jìn)行最優(yōu)的結(jié)合。

而當(dāng)AI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行提煉后，提煉出來(lái)的數(shù)據(jù)價(jià)值就發(fā)生了變化。例如原始視頻可能我們只需要保留30天，但是經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化分析后的涉案嫌疑人圖片的重要性就不言而喻了，需要永久保存。那么當(dāng)一套存儲(chǔ)系統(tǒng)中存在這樣那樣不同重要程度的數(shù)據(jù)時(shí)，完善的生命周期管理體系就顯得尤為重要了。何來(lái)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的重要性，并提供有層次的保護(hù)技術(shù)變得尤為重要。

安防監(jiān)控公司表示當(dāng)上面的種種挑戰(zhàn)出現(xiàn)后，我們還將直面一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：在爆炸量的數(shù)據(jù)、超高的性能要求和翻倍的成本面前，我們?nèi)绾稳プ非笮阅苋萘康淖顑?yōu)配比，找到最低TCO的方案，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解。

這一系列的變化，促使了安防數(shù)據(jù)已經(jīng)演變成了一個(gè)新的數(shù)據(jù)湖，必須借助一系列的數(shù)據(jù)治理手段，才能推動(dòng)數(shù)據(jù)的有效利用。