安防行业云存储偏重于文件管理层和数据分配层两个层级，在应用层方面目前发展不多。其诞生之初，旨在解决传统集中存储多台管理复杂，数据安全性较差等问题。传统安防行业存储的数据类型以视频为主，随着相关政策的出台，视频的存储时长要求在逐渐提高。

对于智慧城市行业来说，存储时长由1个月逐渐提高到3个月。对于政法行业来说，存储时长要求已经由3个月提高到1年，产生的数据量可想而知。举个例子，一座小型城市要想实现公共区域无死角的监控，需要少则几千，多则上万的点位。如果按照1万路1080P视频，采用H.265视频压缩技术，存储1天就需要200TB的存储空间。而通常“平安城市”的视频要求存储至少90天甚至1年之久，轻轻松松就达到了几十甚至上百PB级别的存储容量。面对这么大的存储需求，如果使用传统单台设备存储的方式进行管理，耗费的人工成本将极为巨大，且运维困难，数据安全得不到保证。为了解决这两大问题，最初的安防云存储应运而生，通过虚拟化和纠删冗余这两大核心技术，云存储利用最小的冗余度获得了最大的安全保证，并将一台台独立的存储服务器虚拟成一个统一的存储资源池，资源池内数据采用独有的算法进行数据存储，对外提供统一的接口接收数据。

当前市场上的安防云存储主要有对称架构和非对称架构两种，两者各有优劣势。非对称架构的云存储由云存储管理节点和存储节点组成，管理节点通常使用高配置的服务器来进行资源调配的功能，存储节点一般所用配置较低，这种方式的优势在于，由于存储节点数量较多，管理节点数量较少，整体的成本会偏低。但劣势也很明显，一旦管理节点发生损坏，整个存储集群将无法使用。对称架构与非对称架构的区别就在于它没有管理节点，而是把管理节点虚拟到集群中，这样做的好处是省去了一台服务器，节约了成本。其次，从安全性考虑，由于管理节点虚拟到集群中，并在节点之间不断转移，就可以实现节点损坏的随机性。也就是说，不再指定固定的某台服务器不能损坏。

目前安防云存储市场的趋势更加倾向于对称架构，只要成本允许的条件下，推荐使用对称架构的云存储，不仅因为其安全性较高，更是因为这种架构具有可拓展性。通过将每台独立的服务器虚拟成一个存储池，可以在里面划分不同的存储空间，然后在各个空间内运行虚拟机，进而可以实现各种不同的业务。一套硬件实现了所有业务，构成了一个超融合系统。

截止目前，各大云存储厂商的数据分配层技术可以说已经十分成熟。基于不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云还有Qingcloud等，每个云存储厂商都推出了自己独有的云存储产品，数据安全问题得到了解决。除了数据安全，底层考虑的另一个核心问题就是存储的性能。因为我们知道，通过伪随机算法来进行数据分配是十分占用硬件资源的，而且长时间满负荷运行对CPU等核心配件的消耗较大。这样一来，文件系统所能使用的计算资源就非常少，两者之间的交互就会出现速度不匹配的问题，导致存储性能无法提升，这对视频存储的影响是十分巨大的。

随着高清化视频监控的普及，1080P分辨率几乎成了安防项目采购的最低配置，而4K等分辨率也逐渐在安防市场崭露头角。前面也已经提到，在一个小型的“平安城市”项目中，几千或上万的点位数已经成为常态，那么如果按照1000路1080P前端，8Mb码流来算的话，每秒产生的数据量就有8GB。如果存储系统无法同时写入这么多数据，就会造成数据丢失，如果配置的路数较少，就会造成存储空间的浪费。所以，优化底层处理机制所占用的资源是云存储发展需要迈出的第二步。通过这一步，不仅能解决性能问题，还会降低硬件的成本，让云存储由行业专用逐渐走向民用，实现真正的普及。

文章节选自《中国安防》162期