安防视频监控存储热点技术与市场动态
二、云存储如何扩大市场占有率
从2014年安博会的厂家产品和解决方案呈现看,多个厂家都提出了基于云存储的技术方案,并在多个项目中实施验证,更加成熟。同时用户端由于对大数据环境下,数据管理和提取、针对性检索日益困难,对大数据和云存储的需求迫切,进一步推进了云存储技术的快速落地。
在安防云存储市场推进中,行业化用户需求更为明显,分期点位建设暴露出总量庞大、品牌杂乱、设备标准不一、平台难以互联互通、数据管理和共享困难等问题。在网络资源充分的情况下,借助于云存储可以很好地实现数据统一管理、多业务平台共享和虚拟化负载等,并可以最大化对前期的存储介质进行利旧,避免造成浪费。行业项目设计会考虑技术前瞻性,顶层设计较好,预算相对充足,所有新技术的推动落地也更加容易,例如公安、司法、高端楼宇/制造业和交通等。
同时民用安防市场不容小觑,2014年国内民用市场增长率超过20%,总体民用安防市场超过240亿,相对于国外发达区域高达70%的民用普及率,国内基本处于蓝海阶段,发展空间无限。国内民用需求大,衍生的安防数据更是庞大,如何更好地借助互联网技术来实现跨区域的云端存储,是广大安防厂家需要进一步考虑的。目前海康威视萤石系列是针对民用安防市场的,后端基于互联网云存储提供免费存储空间,来推广应用和积累客户。预计在2015年民用安防市场将达到550亿,云存储推进大有可为。
三、国内外存储厂商的产品与技术动态
EMC
EMC作为全球存储产品销售量首位的厂商,为扩大其销售纵深,目前在积极参与更广范围的行业应用。”安防中心存储”这个EMC一度放弃的市场,又重新吸引了他的眼光。
基于视频监控市场的应用要求和特性,EMC公司已经打造出一款专门服务于监控类需求的VNX阵列,作为其安防市场营销领域的又一次尝试。此次公布的VNX-VSS100阵列——这里的VSS或许是视频监控存储的缩写——旨在为边缘位置的大量摄像设备或者说是监控网络提供支持。这套阵列的最低存储容量为24TB,此外还提供120TB配置与最高344TB原始容量等多种选项。它们的作用在于处理规模愈发庞大的边缘数据流,并在中央位置利用Isilon产品将这些不同来源的数据流汇总为由监控视频影像所构成的数据湖。
对于安防市场,EMC卷土重来,这次是否可以重生,还有赖于产品能否适应市场、满足更多应用,需要关注项目使用反馈。
华为
华为作为国内数据存储领域领头羊,持续进行存储创新,计划在2015年正式发布基于ARM 64位处理器的存储系统。云应用的普及和深入使得数据中心开始面临海量数据的难题,ARM处理器所具备的多核心、高并行、低功耗的特性恰好满足了数据存储这种新需求。早期的OceanStor UDS海量存储系统即采用了ARM架构及相关技术,但它主要是针对访问频率不高的冷数据。而安防应用大多是实时视频持续写入,并随机响应录像检索和数据分析服务。ARM虽然在移动终端风生水起,但是否能承担起数据中心的繁重负载,现在还不得而知。
海康威视
根据IDC 2014年第三季度的数据显示,在中国外部存储市场出货量总排名中,安防龙头海康威视在IP网络存储细分中,以14.6% 的市场份额持续高居第一,远远超越第二名(2.1倍),同时在全系存储产品出货量上位列第四,已经超越HP、IBM,表现亮眼。海康威视拥有强大的存储研发团队,结合已有的市场资源基础,要延伸存储业务也比较容易,而海康威视覆盖的行业板块多,与终端市场的对接更加方便。
早在2012年,海康威视就针对安防市场推出了专用的安防云存储产品,针对安防业务和视频流特征,开发了独有的非文件数据结构,实现面向对象存储。对标准媒体流协议的开放支持,使其在实际项目中能够快速推广,并在业务持续、数据保护和智能存储方面表现优异。在实施了上百个云存储项目后,进一步深化凸现业务,推出了安防云存储2.0技术,支持新国标接入、浓缩播放、以图搜图等智能功能,以期更好的服务实战。
同时,海康威视不满足于仅仅追逐市场份额和销售额,而是要扛起国产存储的重任,在不断预研和测试后,在今年2月发布了真正的国产存储DS-A86系列,采用国产芯片、板卡可控、自研操作系统和基础服务软件,希望能够推进存储国产化进程。
四、2015年国内安防监控存储市场前景预期
首先,从行业和民用市场看,对安全防范从弹性需求逐渐转变为刚性需求,且日益成熟,2015年安防总产值将达到5000亿,仍然保持快速增长趋势。在信息化安全和互联网的热潮推进下,视频监控存储需求继续提升,厂家会投入更多的资源和精力来持续投入。
其次,随着民众安防意识的不断增强和行业化的进一步深化建设,监控存储建设也会呈现出进一步集中化和IT化的趋势。 从IHS 全球分析报告可以看出,在2013-2018年期间,分散存储(DVR/NVR)的市场需求增长不大,而集中化存储份额(企业级中心存储)在不断提升,到2018年二者市场份额占比基本一致。集中化存储势必需要更优的云存储技术来支撑,通过虚拟化、集群、分布式、离散切片等技术,更好地为大数据分析、云计算应用提供更为高效的硬件平台和存储解决方案。
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