简介:摘要视频监控系统一般具有监控点分布广、摄像头数量多、监控时间长等特点,采集数据的时间往往长达十几天或几十天。因此应用在视频监控系统中的存储设备在数据读写方式上具有与其他类型系统不同的特点,不同点主要表现在以下几个方面。编码器或采集服务器以流方式写入数据,实时存储监控点的实时图像和画面,存储的文件类型为流媒体文件,因此检索服务器也会以流方式读取已存储的视频文件。数据读写操作的持续时间长。由于摄像头一般都是7×24h工作的,即使采集后视频数据采用分段保存,写入操作的持续时间也有可能长达十几个小时,后期回放时也需要相同的时间。为了保证视频采集过程和回放过程中不会出现丢帧现象,存储系统必须要有足够的带宽。除了数据读写时间长外,由于视频采集过程中,视频文件格式一般都不会发生变化,且码率保持相对恒定,因此视频监控系统的读写操作还具有码率恒定,也就是带宽恒定的特点。视频监控系统对存储的读写方式与传统不同,与数据库系统存储和文件服务器存储采用的小数据块读写或文件传输读写方式有着根本的区别,大数据块、高并发的访问模式对存储系统有新的要求,因此视频监控系统不能采用数据库系统等常用的存储设备。容量巨大,视频监控系统一般具有摄像头数量多,视频图像存储时间长,在高清化的今天,数据量已经出现十几倍的增长,PB级数据量屡见不鲜。因此视频监控系统的存储必须支持超大容量,且容量具有高扩展性,满足长时间大容量视频图像存储的需求。数据量的规模爆发式增长对于存储设备和数据的管理都提出了新的挑战。既能高效存储、灵活调用,又要做到数据安全、统一管理,并且在和多种应用系统复用上和数据分享上也有进一步需求。近年来存储技术高速发展,存储设备价格不断下降,专业存储系统具备了在视频监控行业广泛应用的基础。但是在实际应用中采用何种存储技术和方案还要根据用户的实际情况,包括系统投资数量、系统规模、现有环境等诸多方面考虑
简介:信息时代,人们在生活和工作中产生了大量数据。然而,随着数据越来越多,数据信息规模不断产生。传统的操作系统很难将这些体积庞大的数据快速、安全、稳定地存储起来。尽管有的研究者考虑过把这些数据进行拆分,并分配到更多的操作系统管理的磁盘中,以实现无限的数据存储。但是这种存储方式十分不便于管理和维护,因此,迫切需要一种更加先进的存储管理系统来管理多台机器上的文件,这就是本文研究的分布式文件管理系统。本文探讨了基于HDFS分布式文件系统的大数据存储的优点与功能,并介绍了依托HDFS分布式文件系统卓越的性能开展海量数据存储服务以及衍生服务的企业和研究机构,进而探究其借助这一重要工具实现业务水平快速升级的策略。
简介:摘要:经济的发展,促进社会对电力的需求也逐渐增加,这有效地推动了电力企业的发展。供电企业创新型提高安全管理水平是供电企业发展的必然举措。注重电力安全工器具仓储过程管理已成为供电企业实现管理信息化、精益化的新趋势。库存管理信息化可以应用于电力安全工器具管理过程的每个环节,可以对运输、维护和仓储等单个环节进行系统控制,也可以应用于整个电力安全工器具管理过程。同时,可实现电力安全工器具投资、维护、仓储和运输的有效沟通和无缝衔接,构建具有高速高效、低成本优势的电力安全工器具管理链条。因此,信息技术的发展已成为电力安全工器具管理能力与管理体系发展的必然要求。本文就分布式云存储的电力安全工器具管理展开探讨。
简介:摘要:云计算技术是一种密集型数据计算技术,其在数据存储、数据管理以及虚拟化技术等方面,均具备显著的技术优势。其关键技术包括分布式存储技术、虚拟化技术以及可扩展性并行技术等。传统的海量信息存储是以集中的存储服务器作为数据存储,但是其存在海量信息存储限制和瓶颈。基于压缩感知的数据存储方法和基于SWIFT的海量数据存储方法为例:前者以压缩感知理论与数字模型相结合,完成数据存储,但是其在存储信息实行抽取使用时,信噪比较低;后者则是采用哈希过程以及优化步骤后,完成数据存储,但是该方法在对存储信息实行查询时效率较低。基于此,本文提出基于云计算技术的海量信息分布式存储方法,具备可扩展性是分布式存储的显著优势,其可将海量信息分散存储于多台服务器中,以此降低存储限制和瓶颈,同时,通过位置服务器的定位完成海量信息的存储,极大地提高了存储系统的存储效率和可靠性。
简介:摘要:本文将探讨基于分布式数据库MongoDB的数据存储研究。首先介绍了本文的研究背景,接着阐述了分布式数据库的概念和优点,然后重点介绍了MongoDB数据库的存储原理、与传统数据库的比较以及适合应用的各种场景。