❶ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
❷ 高清監控數據量龐大 視頻監控存儲如何應對
面對高清監控所帶來的難題，要如何應對?海康的張龍君表示，高清主要是指碼流在4-20Mbps的視頻，應用高清的監控環境一般具有規模大、海量存儲空間、監控區域重要等特點。 針對高清監控的特點和要求，海康威視(002415,股吧)推出了CVR和雲存儲系統。海康的CVR解決方案是基於流媒體數據直存技術，可以接入國內十多家主流編碼器和平台。底層採用海康流媒體數據管理結構，結合VSPP(視頻流預保護)技術，在保證復雜環境下系統穩定性的同時，完全消除覆蓋讀寫帶來的文件碎片問題，能大幅提高系統的應用性能和系統的寫入能力及檢索效率，保障了服務的持續性。海康可以開放全部的SDK，為用戶進行個性化定製。在CVR方案的基礎上，海康還推出了針對監控應用的雲存儲系統，該系統將應用於國內某特大型平安城市項目。海康雲存儲系統對外提供唯一的伺服器介面，上層應用只需通過該介面接入即可，剩下的存儲配置和管理均由雲存儲系統智能化自動完成。海康雲存儲系統具有應用簡單、智能負載、無縫擴展、服務連續、最優性價比等特點。 對應高清監控數據量巨大、存儲可靠性要求更高、系統結構更加靈活的特性，高清存儲需要解決的問題也就越發明確：在高清監控系統中，存儲設備和子系統必須具備有效、完整的記錄功能;對所存儲的數據要能從介質和系統角度考慮其可靠性和安全性;對系統結構靈活的特性，要能實現存儲資源的統一管理和調度，以配置靈活的錄像計劃，並且能根據需求的變化，隨時應對系統錄像時間延長、監控前端擴展的要求。 宏杉的彭亞雄也談到，「720P/1080P高清監控點得到廣泛部署，而高清化帶來的直接影響就是海量數據存儲問題，首先高清監控所需存儲容量是以前標清建設模式的2-4倍(將來甚至會更高)，其次單路碼流的增大，對存儲設備處理能力也提出了更高的性能要求，同時上千TB的部署規模和大容量硬碟的廣泛使用，如何保障硬碟安全，成為了存儲設計廠商所需考慮的重要問題。」總的來看，高清監控對存儲設備在容量、性能和可靠性方面都提出了更高的要求。 如何解決這些難題?需要關注的不僅是存儲介質的選擇，還有基於現有的在線存儲介質，去設計不同的存儲方案，從多維度去滿足不同的高清監控系統對存儲的需求： · 為實現大容量存儲，可設計多硬碟插槽、兼容大容量硬碟的產品，並通過外部陣列櫃的擴展來提供海量的存儲空間; · 針對高可靠性存儲需求，可在設備級採用RAID保護技術(如RAID5和RAID6技術的應用)。設備採用雙控制器架構，利用物理硬體的冗餘和心跳檢測技術關聯等，來保障存儲服務的可靠性。在系統級，可以採用N+1設備在線冗餘模式，以及錄像管理伺服器雙機熱備模式; · 在系統架構上，針對監控系統的特點，推薦採用分布式網路存儲方案，降低系統傳輸壓力。針對不同規模、不同結構的高清監控系統，還應該採用不同的存儲子系統。例如針對舊系統改造、局部實現高清的系統，可採用混合式DVR來實現高清視頻的接入和存儲，既保護了原有的模擬標清視頻接入，也為系統增加了「高清」亮點。
❸ 浙江宇視科技有限公司的產品研發
宇視科技每年將銷售額的15%以上用於研發投入，在中國的杭州、深圳設有研發機構。截至2012年12月，宇視科技已申請專利超過350 件。宇視科技擁有端到端全系列自主知識產權IP視頻監控產品，包括IP攝像機、視頻編解碼器、NVR/HNVR、監控網路，監控存儲，監控平台等產品，並面向不同行業提供解決方案。 國家標准
- GB/T28181《安全防範視頻監控聯網系統信息傳輸、交換、控制技術要求》
- GB/T26718-2011《城市軌道交通安全防範系統技術要求》
- 參與國家視頻監控標准工作組（SVAC）編寫與開發工作
區域/行業標准
- 作為唯一的安防廠家，參與「平安工程」六大課題的研究工作
- 國家電網標准；浙江省 DB33；鐵道部測試標准；全球眼標准；安徽公安廳互連標准；四川電力互聯標准；電子考察互聯標准；寬視界標准等 「面向大規模城域監控的流媒體關鍵技術及裝備」獲2010年度國家科技進步二等獎
項目名稱：面向大規模城域監控的流媒體關鍵技術及裝備
主要完成人 陳耀武，季向陽，汪鵬君，余福榮，丁貴廣，段會龍，田翔，蔣榮欣，馬漢傑，周凡
主要完成單位 浙江大學，清華大學，寧波大學，杭州華三通信技術有限公司（次年存儲及多媒體業務部獨立為宇視科技），南昌航空大學
本世紀初，隨著國際反恐、國內社會安全需求的增加，中國推出平安城市3111重大工程，支持城域大規模監控系統的建設。由於涉及到國家安全基礎設施，監控技術和裝備必須立足國內。大規模城域監控是指利用流媒體設備對整個城市重要場所和重要活動進行實時監控。不同於一般的流媒體傳輸和處理技術，城域監控系統數據傳輸規模大，如十萬路監視設備的流媒體數據流量為每分鍾10TB，實時性要求高，且以高並發流媒體的形式進行傳輸。實現高效編碼、並發流實時分析與處理是解決海量流媒體技術難題的關鍵。
在此環境下，宇視科技和國內多家知名高校合作，成立大規模城域監控技術攻關項目。項目在973、863、自然基金和國家重大科技攻關項目的支持下，率先開展大規模城域監控系統關鍵技術的攻關，在自適應可伸縮編碼、並發流媒體強容錯、多源多尺度視頻檢索以及虛擬化網路存儲（就是近年來流行的雲存儲技術）等共性核心技術上取得突破，形成了一批具有國際水平的技術與裝備。項目申請發明專利47 項，其中授權32 項，獲軟體著作權13 項。
主要創新和技術指標如下：
1、針對異構網路和多樣終端接入設備條件下高並發監控視頻高效編碼的難題，發明了融合視覺感知模型主觀質量評價反饋機制的區域自適應編碼方法，突破了單信源率失真模型界的限制，構建了PTSQ 高效可伸縮編碼方法，比單播方法節省30%以上的碼率，被國際標准(ISO/IEC MPEG）參考軟體所接受。
2、針對多路視頻並發流難以實現高可靠傳輸的問題，揭示視頻流在包丟失情況下的預測誤差傳遞規律，刻畫運動矢量場時空相關性，提出了分布式信源編碼的多路視頻差錯控制和聯合差錯恢復方法，在5%-10%丟包率下重建視頻質量峰值信噪比提高0.81dB-1.11dB。
3、針對監控視頻多源多尺度和時間相關性帶來的分析與檢索難題，提出了多路視頻的壓縮域實時特徵提取方法，構建了交互檢索的相關反饋學習機制和語義標注策略，發明了多標簽近鄰傳播的檢索方法，實現了海量監控視頻的實時分析和快速檢索。
4、針對海量視頻流並發處理受限的難題，提出了虛擬化網路存儲的大規模城域監控系統架構，突破了原有分級媒體伺服器系統架構的海量流媒體實時調度瓶頸，研製了多種可擴展的實時監控裝備，構建了大規模城域監控系統。
宇視科技作為公安部「平安城市3111」標准制定和項目實施的重要參與者之一，為推廣大規模城域監控系統做出重要貢獻，其研製的系統已成功用於北京、深圳、重慶等200 多個平安工程建設，在平安工程建設中起到了不可替代的作用，為我國IP視頻監控技術發展做出了突出貢獻。
❹ 什麼是雲存儲你如何看待雲存儲
雲存儲的幾十年發展歷程，其計算架構模型，也從Scale Up走向Scale Out。但是展望未來數字世界的海量需求，目前流行的模型還能夠持續滿足嗎？本文通過對雲存儲 歷史 的回顧，及對Scale Up和Scale Out兩種擴展模型的詮釋，來揭開雲存儲的未來模式。
1. 雲存儲及其 歷史
簡而言之，雲存儲（cloud storage）就是將數字內容安全的存儲在伺服器上，從而任何連接互聯網的設備可以方便的獲取。首先讓我們簡單回顧一下雲存儲的 歷史 。
雲存儲的早期雛形要回溯到上個世紀的90年代，也就是互聯網泡沫時期（dot-com boom），當時有許多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在線數據備份服務，當然它們絕大部分也隨著互聯網泡沫的破碎而煙消雲散了。少數倖存下來的有一家叫Veritas NetBackup最後也被Symantec收購，現在依舊提供Symantec NetBackup的在線存儲服務。
而真正讓大家耳熟能詳的雲存儲是2006年由Amazon提供的AWS S3雲存儲服務，其最具有革命意義的變革是，提出了即買即用（pay-per-use）的價格模型，使得雲存儲的使用像水電一樣可計算衡量。從此雲存儲以S3為標准一路絕塵，我們所熟悉的大廠，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顧客。尾隨的Microsoft和Google也於2010年分別發布了類似的Azure Blob Storage和Google Storage的存儲服務。
雲存儲真正發展的十幾年中，見證了移動互聯網的崛起，大數據的生機勃發，人工智慧的再次復興，並能夠展望到未來物聯網，無人駕駛及各類機器人自動化的世界。海量數據的產生，存儲，分析，預測及應用，快速以正反饋循環方式，推進著人類 社會 向數字世界大步邁進。所以，為了適應數據存儲新的需求，各家雲存儲產品的應用場景及價格模型，已從單一向多元發展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六類存儲產品來滿足各類使用場景，我會在未來的文章里針對性的細講一下。而本文重點所探討的是，目前雲存儲的基礎架構體系是否能夠適應未來數據存儲的要求和挑戰？為了回答這個問題，讓我們先簡單回顧一下計算機體系架構里的Scale Up和Scale Out擴展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又稱為垂直擴展（scale vertically）[2]，意為在單節點上添加資源，如CPU，內存和存儲，在縱向上擴展從而獲得更多計算或存儲能力；Scale Up初期能夠快速達到升級目的，操作起來相對比較簡單，但隨著計算或存儲的要求越來越高，硬體資源的添加可能已經達到極限，不僅單節點的造價非常昂貴，維護成本很高，而且更容易留下單點故障的隱患。傳統的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存儲就是此種模式。
Scale Out又稱為水平擴展（scale horizontally）[2]，意為在分布式環境下，通過添加節點計算或存儲資源，在橫向上滿足更多的計算存儲需求；隨著計算和存儲單位價格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系統，利用分布式技術可以搭建起「超級計算」中心，以及後來衍生出來的私有或公有雲平台解決方案。雖然分布式系統會帶來一定程度上的軟體復雜度和管理困難，但由軟體定義的計算和存儲解決方案，能夠以較低的價格和較高的魯棒性，優雅的解決了海量增長的計算存儲需求，也是目前雲平台的主流技術。但它就一定能夠承載未來的更加海量的需求嗎？雲存儲的未來是什麼？方向是向左還是向右？
3. 未來向左還是向右？
話說天下大勢, 分久必合, 合久必分，事物發展的規律似乎從來就沒有什麼絕對。當下，雲平台內部似乎已完全是Scale Out模式了，但當我們把鏡頭再拉遠一點，從雲平台在全球部署的每一個可用區來看，整體上它又是一個Scale Up模型，不是嗎？單點投入巨大，耗費能源，使用成本高昂。而相反，隨著強大的計算，存儲和帶寬能力能夠進入尋常家庭、工作和生活等邊緣節點，資源閑置或者不均衡使用也變得越來越明顯。
那麼，是否能夠將這些邊緣節點的計算存儲能力結合起來，組成一個真正意義上的Scale Out平台，提供人們日益增長的計算存儲需求？
可否將浪費或者不對等的資源重新組合，提供一個更加節能環保的綠色Scale Out平台？
可否摒棄中心化的單點故障和數據安全隱患，真正做到廉價高效，零數據泄露的Scale Out平台？
答案是應該可以而且必須可以！
縱觀雲存儲平台的發展 歷史 ，從單節點的Scale Up模式走向可用區內部的Scale Out模式，又從內部的Scale Out模式走向整體上相對的Scale Up模式。而未來數字世界的海量計算和存儲需求的滿足，一定需要真正意義上的全球Scale Out模型，那就是把邊緣節點和半中心化節點高效且系統的組織起來，減少浪費，提高效率，節省成本，去除中心。將天空中幾塊為數不多的白雲，變成漫天遍布的朵朵白雲，讓人們自由定價、自由選擇、自由組合。
挑戰雖然巨大，但未來很美好，讓我們一起努力迎接雲存儲的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO總架構師）
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雲存儲服務平台，很精練吧
網路解釋：雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是一種新興的網路存儲技術，是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統。
雲存儲可以簡單的理解為將數據保存在一個第三方空間，隨時取用和處理。雲存儲也可以說是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。雲存儲對用戶來講，不只是一個簡單的設備，而是整個雲存儲系統的一種數據訪問服務。
通過集群應用，網路技術等功能把網路中不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來工作。
雲儲存就是企業的公用空間（伺服器)，定期有人維護不用自己操心不怕數據丟失，但是數據都會在企業無保密可言，
就是網上的存儲空間，不佔自身內存，要用時聯網下載
雲存儲是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統或類似網格計算等功能聯合起來協同工作，並通過一定的應用軟體或應用介面，對用戶提供一定類型的存儲服務和訪問服務。
雲存儲的優勢樓主有需要的話可以了解一下企業共享辦公系統，可支持手機端、雲端、公司伺服器存儲、為企業獨立搭建維護企業網盤，從而實現文件歸檔存儲、文檔管理、協同辦公等功能。
雲存儲就是將文件內存存儲在雲端的一種方式，不佔用自己本身電腦或者手機的內存，海量存儲輕松搞定，解決了很多的存儲難與存儲傳輸難的問題。
使用呆貓雲盤的幾大好處，企業存儲資產更安全：1、使用呆貓遠程桌面時可直接掛載雲盤，輕松上傳下載文件，支持在線修改文件。
2、項目資源統一集中管理，釋放本地存儲空間；支持彈性擴容，按需使用，降低本地硬體使用成本；
3、呆貓同一賬號內存儲互通，資源可異地共享，減少傳輸成本。
4、呆貓雲盤與渲雲網盤存儲互通，使用渲雲提交渲染任務時，內網同步，文件秒傳，節省傳輸時間。
5、支持高並發讀取資產文件，可同一賬號最多可支持上千台機器同時讀取雲盤文件，提高工作效率。
6、高性能存儲，百萬級IOPS，超高算力助力設計行業發展。
7、雲盤基於域控的安全策略，免受病毒攻擊；提供多副本可靠性機制，即使機器出現故障，也不會引起數據丟失。
把你需要存儲的數據放到網上，不佔用你自己設備的內存，當你需要使用時從網上下載。這之間會產生數據流量。
雲存儲其實我們都經歷過，2013年-2016年蓬勃發展，而後被玩壞的雲盤，就是典型代表，雖然我們控制權益不多，只能上傳下載，離線，共享，基本當作網路硬碟和交流工具使用，但卻解決了人們的燃眉之急。我們現在部分手機上還有雲端保存照片的功能。
實際的雲存儲並不是這么簡單，引用一下網路：
雲存儲是建立在雲計算的基礎上，為雲計算服務。對於我們似乎太深奧，但又息息相關，我們只需要知道它是好東西就行了。不單單能當作個人網路上的儲存空間。
❺ 宇視硬碟錄像機如何下載錄像
顯示器人機界面：「主菜單」—>「備份」—>「錄像備份」，可以把錄像下載到移動介質中（需要提前准備U盤或者移動硬碟存儲介質）；【電腦網頁Web界面：點擊「回放」—>通道右側的【下載】按鈕即可。
浙江宇視科技有限公司（簡稱：宇視）創立於2011年，全球公共安全和智能交通的解決方案提供商，以可視、智慧、物聯產品技術為核心的引領者。
2019年10月29日，宇視AIoT聯合解決方案發布會在深圳舉行，現場發布五大場景的AIoT聯合解決方案。發布會現場，宇視成為阿里雲飛天聯盟戰略合作夥伴及「MSP合作計劃」核心夥伴，標志著宇視正式攜手阿里雲，合力共建AIoT戰略聯盟。飛天聯盟戰略合作夥伴是阿里雲最高級別生態合作夥伴，「MSP合作計劃」核心夥伴是阿里雲合作夥伴交付能力最高認證。2019年浙江高新企業百強榜排名第26位。
❻ 什麼是雲存儲雲存儲的基本概念，工作原理是什麼
雲存儲的概念與雲計算類似，它是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統，保證數據的安全性，並節約存儲空間。簡單來說，雲存儲就是將儲存資源放到雲上供人存取的一種新興方案。使用者可以在任何時間、任何地方，透過任何可連網的裝置連接到雲上方便地存取數據。
❼ 200個攝像頭有哪些儲存方案
200個攝像頭儲存方案，操作如下
1、本地存儲
本地存儲，很多主流安全攝像頭都支持的存儲方式，基本上均選擇了microSD卡，如三星SmartCamHD、D-LinkDCS-2630L等，支持128GB容量擴展。在手機應用程序上，用戶可以設置其存儲機制，如24小時不間斷錄制或是檢測到可以情況才進行錄制。如果選擇24小時不間斷錄制，在存儲卡容量用盡時，用戶需要選擇覆蓋此前內容或是停止錄制。 本地存儲的好處是不必擔心廠商的雲存儲存在漏洞、造成隱私視頻泄露的情況下，另外也不必支付月服務費。
2、雲存儲
雲存儲是現在網路監控主流的存儲方式之一，隨著互聯網的不斷普及，很多企業紛紛推出了免費的智能硬體產品。雲存儲是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過各種應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和管理的雲計算系統」，它並非是一種簡單的存儲工具，而是將存儲資源放到雲上供用戶存取、管理、業務訪問、高效協同的應用系統及存儲解決方案。
攝像頭哪種存儲方式好
雲存儲較本地存儲更加安全，即使不法分子將攝像頭拿走了，你依然可以通過手機端實時查看。而採用本地存儲的智能攝像頭一旦丟失，插在機身中的存儲卡也隨之丟失，無法找回，還有泄露隱私的危險。雲存儲模式的話，設備會將視頻發送至遠程伺服器；本地存儲則需要單獨的配件(SD卡、硬碟錄像機)來存儲你想要的錄像。智能攝像機錄像存儲是選擇本地存儲還是雲存儲主要看你的需求，建議大家根據實際使用需求選擇存儲方式。
❽ 淺析雲存儲系統的幾種形式
如果數據是動態的就會被遷移到靠上的存儲層，最終保存在某種固態盤（SSD）中。自動分層系統有很多種，其中影響最小也是最安全的使用方式就是將其作為保存動態數據的緩存。特別是，這些系統將幫助雲存儲邁向主流。
緩存類型的自動分層系統將動態數據從傳統機械存儲中拷貝到基於高速內存的緩存（RAM或者快閃記憶體固態盤）中。在這種拷貝模式中，自動分層系統被用作一個大型的讀取緩存，幾乎不保留數據的唯一副本。即使當他們通過緩存入站寫入的寫入加速器，保留唯一數據副本也僅僅需要幾分鍾的時間。在這些模式下，這些系統可以幫助雲存儲技術為更主流的存儲要求提供服務。
雲存儲系統也分為幾種形式。比較常見的一種是作為NAS存儲型的「價值層」，具有極高的成本效益和高度可擴展性。但是這種成本效益和可擴展性通常是以犧牲性能為代價的，使得基於雲的存儲系統無法被更多地用於主流的存儲資源。很多用戶和提供商希望能夠更廣泛地部署雲存儲，並利用自動分層系統來填補這個空白。
然而，當被用於更主流的用途時，雲存儲系統將帶來一個挑戰，那就是他們通常是軟體解決方案，有時候採用了提供給用戶的通用硬體和磁碟驅動器。這使得成本降低下來，因為數據集被分布到多個類型的存儲應健中。現在主要的存儲製造商都將精力放在了交付用於他們一級存儲平台的自動分層系統上，在提升性能的同時控制住成本。然而一級存儲並不常用於雲存儲部署中，而且主要的存儲製造商也都堅持在他們的低端存儲系統中提供自動分層系統技術，防止這些性能升級的系統影響到他們的一級存儲市場。
自動分層系統解決方案部署就緒之後，所有網路傳輸都將通過這個系統。自動分層系統設備會對存儲傳輸進行分析，然後根據它的訪問特性，將動態數據塊保存在高速存儲層中——通常是RAM或者SSD，也可能是高速SAS。因為對這些數據的讀取操作來自於高速存儲區，因此可以快速地交付給用戶或者應用。
在基於NAS的雲存儲中，有很多中應用實例是要求有更高的性能。首先是安裝一個比傳統NAS成本更低、可擴展性更高的NAS雲存儲系統；一個內部私有雲存儲系統。在這種應用實例中，不可避免地需要比雲存儲系統本身設計交付更高的性能。向雲存儲前端添加自動分層系統往往可以解決大多數性能問題。
第二個使用實例就是更經典的「雲存儲提供商」模式。如果一個提供商的某些用戶擁有一些突然變得非常動態的數據，那麼這些數據就可以被遷移到自動分層系統中。盡管這些數據的大多數請求可能是從一個速度較低的連接訪問這些數據，但是1000個用戶的訪問合起來就可能導致存儲方面的瓶頸。
大多數雲存儲系統是「鬆散集群的」，這意味著單個節點的性能會成為瓶頸，因為數據並沒有像和緊密配對的集群一樣被分布到節點中。結果是，如果一個文件被頻繁訪問，那麼每次它只能從一個節點被讀取。解決方法就是，將這個文件拷貝到集群中的多個節點，然後改變應用以了解還有誰需要這個文件。除此之外，如果對這個文件的訪問頻率降低下來，則需要找到這個文件的冗餘副本並進行刪除。在大多數情況下，最後一個步驟很少發生，這就導致大量的空間浪費。這樣就要求存儲管理員付出更多額外的管理時間。
另外一個更簡便且更有效的解決方案就是添加自動分層系統。系統分層系統會將訪問頻繁的文件（或者文件片段） 遷移到RAM或者基於固態盤的緩存區中。然後，當文件被頻繁訪問的時候，系統就會從高速存儲區提供這個文件。這種方法不需要對環境進行變動（或者變動有限），當文件被頻繁訪問的時候可以被識別出來並遷移到高速存儲中。然後，隨著訪問頻率降低，文件將被自動遷移到緩存中。因此，存儲就變成可自主管理和自主調節的存儲。
自動分層系統解決方案通常被用於加速高端NAS。這些系統已經擁有高速磁碟子系統和多個高速網路連接。高端NAS被用於交付機械驅動器所能提供的最佳性能。在更換整個存儲陣列之前，自動分層系統往往被作為最後一種解決方法。
另一方面，NAS雲存儲系統並不一定具有和傳統NAS相同的性能水平。正如前面所說，重點往往是成本削減和可擴展性，以犧牲性能為代價。隨著雲存儲環境的擴展——或者隨著雲存儲被更多地用於主流應用中，原始存儲性能的欠缺迫使存儲經理考慮選擇更傳統的解決方案。他們可以考慮的選擇之一就是不限制存儲的自動分層應用。這兩種技術的結合將提供更高的性能，同時保持了成本和可擴展性方面的優勢。