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【案例展示】集群高效存儲,且看云中之云如何收放自如

文章來源:admin 發(fā)布時間:2016-01-11 10:38:19 瀏覽:0

坊間早有傳聞,云有幻化,不拘大小,深耕安防。海康威視通過自己的技術(shù)挖掘及理解,結(jié)合金融行業(yè)特殊需求,更是提出了“微視云”一說,究竟怎么回事?請隨本刊走進??低暤慕鹑谝曨l云存儲方案評估現(xiàn)場。

  用實力精雕云容月貌

  近年來,??低曇宦房癖迹瑺I業(yè)額始終穩(wěn)居國內(nèi)安防企業(yè)榜首,并是國內(nèi)市值最大的安防企業(yè),在全球排名中,也僅次于霍尼韋爾。根據(jù)權(quán)威調(diào)查顯示,??低暠3种曨l監(jiān)控、DVR、攝像機等多項世界第一的行業(yè)地位,獲得了344項專利申請及115項登記軟件著作權(quán),主持或參與多個安防行業(yè)標準的制訂。在過去11年中,??低暙@得了充分的存儲技術(shù)積累和行業(yè)應(yīng)用沉淀,從2004年發(fā)布的自主研發(fā)的IPSAN產(chǎn)品開始,歷經(jīng)了萬兆IP網(wǎng)絡(luò)存儲、監(jiān)控專用直存技術(shù)、IPTV存儲到云存儲架構(gòu)/行業(yè)云存儲設(shè)計、視頻云存儲產(chǎn)品化等存儲技術(shù)及系列產(chǎn)品的不斷演進,多達300多人的軟硬件云存儲研發(fā)團隊在高清化、智能化、融合化的安防技術(shù)發(fā)展趨勢下,還在不斷提升海康威視的云存儲技術(shù),力爭實現(xiàn)具備“數(shù)據(jù)挖掘,智能分析”功能的“云存儲+”應(yīng)用。

  騰云駕霧,虛實有序

  ??低暤慕鹑谝曨l云存儲方案是在充分理解金融機構(gòu)需求的背景下設(shè)計和實施的,本文結(jié)合其已落地某銀行機構(gòu)案例進行介紹。

  云存儲與前端弱關(guān)聯(lián)

  該金融視頻云存儲方案中,前端監(jiān)控系統(tǒng)可于本地自建一套本地存儲系統(tǒng),前端設(shè)備數(shù)據(jù)直接映射到對應(yīng)的本地IPSAN、NVR、CVR等設(shè)備中進行存儲。

  而云存儲系統(tǒng)中,前端攝像機視頻流直接經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)存儲到云存儲資源池中,省去轉(zhuǎn)發(fā)等中間環(huán)節(jié);而數(shù)據(jù)的節(jié)點存儲、存儲策略等,則由云存儲服務(wù)器進行分配。

  架構(gòu)設(shè)計:混合直存,極簡而高效

  ??低暯鹑谝曨l云存儲系統(tǒng)架構(gòu)由視頻云存儲管理服務(wù)器和視頻云存儲存儲設(shè)備組成。視頻云存儲管理服務(wù)器負責(zé)系統(tǒng)內(nèi)資源管理、存儲節(jié)點管理、集群管理、策略調(diào)度、運維監(jiān)控等工作,是整個系統(tǒng)的控制指揮核心;視頻云存儲存儲設(shè)備是前端數(shù)據(jù)取流、存儲業(yè)務(wù)執(zhí)行的基礎(chǔ)設(shè)備。

  其直接取流方式,通過管理信息與存儲數(shù)據(jù)分離的多平面設(shè)計,可以保證前端的數(shù)據(jù)流直接寫入存儲設(shè)備,大大精簡了流媒體轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器的使用,傳輸節(jié)點的減少,同時優(yōu)化存儲結(jié)構(gòu),有利于降低故障率,并節(jié)省成本投入,提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在該云存儲系統(tǒng)架構(gòu)中,除海康威視攝像機外,還可通過SDK二次開發(fā)、ONVIF、RTSP、國標GB/T28181等方式接入第三方前端設(shè)備,音視頻、圖片等數(shù)據(jù)流直接經(jīng)過核心交換機發(fā)送到視頻云存儲中心。

  系統(tǒng)架構(gòu)圖

  而存儲數(shù)據(jù)的調(diào)用與管理,則由海康威視金融管理平臺iVMS-8100完成,如視頻的解碼上墻、錄像回放、視頻內(nèi)容分析、系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測等。

  3大技術(shù)亮點保駕護航

  首先是虛擬化的存儲資源整合分配。即存儲資源池的合而為一,無論“池”中云存儲存儲設(shè)備的多寡,全面整合存儲容量,始終以1個“IP”地址呈現(xiàn),對總?cè)萘窟M行管理和維護;應(yīng)用中,可按照實際需求對總?cè)萘窟M行分配;針對業(yè)務(wù)調(diào)整,分配后的容量可以靈活進行擴大和縮小。

  其次是離散存儲實現(xiàn)高并發(fā)和大吞吐的處理性能。采用流數(shù)據(jù)離散算法對數(shù)據(jù)進行均衡切片,數(shù)據(jù)塊分布式存儲于存儲池的節(jié)點中,由此奠定了數(shù)據(jù)高效性的基礎(chǔ);該方式有助于降低單點故障數(shù)據(jù)的丟失概率和風(fēng)險;而以集群的響應(yīng)方式,提供并發(fā)服務(wù),提高響應(yīng)及傳輸速率,如高速并發(fā)下載。

  第三是高效集群技術(shù)保證存儲系統(tǒng)的高可靠性和安全性。集群運行負載均衡算法,全面提升系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備利用率,均衡設(shè)備壓力;集群根據(jù)前端數(shù)量變化、存儲設(shè)備數(shù)量變化動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)壓力,保持業(yè)務(wù)的穩(wěn)定和高效;系統(tǒng)采用N+M系統(tǒng)級高可靠性和業(yè)務(wù)持續(xù)性,全面提升安全系數(shù)。

  云存儲物理架構(gòu)

  優(yōu)化存儲架構(gòu),為平臺減負

  伴隨云存儲架構(gòu)的科學(xué)設(shè)計,以云存儲為數(shù)據(jù)池的平臺管理也隨之優(yōu)化,主要是將平臺中原有的功能模塊直接移植到云存儲系統(tǒng)中,在實現(xiàn)為平臺減負的同時,充分利用了云存儲系統(tǒng)的強大集群處理能力,如存儲管理、負載均衡、錄像執(zhí)行、補錄業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、周期管理、索引管理、容量整合、服務(wù)整合、存儲運維等,從而讓平臺有更多的資源執(zhí)行智能分析與運維管理應(yīng)用。

  在此云架構(gòu)下,視頻云存儲系統(tǒng)能提供一套深度貼合用戶需求的存儲系統(tǒng),將安防行業(yè)常見應(yīng)用功能封裝在存儲系統(tǒng)軟件內(nèi)部,持續(xù)地為用戶提供高效、靈活、可靠的專業(yè)級存儲服務(wù),可實現(xiàn)視頻存儲、錄像管理、系統(tǒng)管理、運維管理等功能。

  系統(tǒng)減負前

  系統(tǒng)減負后

  特點:云布雨施,恩澤應(yīng)用

  本段所述,為海康威視在金融領(lǐng)域的金融云存儲的“標準云存儲”方案,適用于較大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲需求。標準云存儲方案突破了本地存儲1對1的局限性,并實現(xiàn)了N(前端攝像機)對N(存儲節(jié)點)的弱關(guān)聯(lián)的靈活部署與取流,全面優(yōu)化的壓力均衡策略及全集群化的性能提升和容災(zāi)備份機制,實現(xiàn)了虛擬化存儲資源的簡潔、靈活性,提升了存儲空間使用策略的高效性。與集中式或本地存儲相比較,該云存儲系統(tǒng)具有容量無上限、多點故障錄像不中斷、容量虛擬化整合、容量按需分配、容量動態(tài)調(diào)整、錄像負載均衡、錄像動態(tài)調(diào)整、前端直寫、高速下載等特點,并通過豐富的應(yīng)用接口實現(xiàn)視頻應(yīng)用擴展。

  深入應(yīng)用,“微視云”水到渠成

  與標準云存儲方案相比,??低暋拔⒁曉啤崩^承了標準云存儲的功能及優(yōu)勢:在微視云環(huán)境中,前端與虛擬資源對應(yīng),與存儲弱關(guān)聯(lián);系統(tǒng)資源虛擬化,支持動態(tài)負載均衡、分散存儲、故障切換、動態(tài)接管等功能。不過“微視云”的提出,更貼合了當(dāng)下云存儲的項目需求,其適用于小規(guī)模安防存儲、分散本地存儲、分級擴容存儲需求的項目,與“標準云存儲”方案的主要區(qū)別是,“微視云”沒有元數(shù)據(jù)服務(wù)器部署,只有存儲節(jié)點,存儲節(jié)點兼具云存儲管理服務(wù)器和云存儲存儲設(shè)備的雙重身份,實現(xiàn)自治管理。由于很強的針對性設(shè)計,主要滿足于存儲節(jié)點服務(wù)器數(shù)量為3-8臺、監(jiān)控點位在1024路以內(nèi)的項目環(huán)境中應(yīng)用。

  該“微視云”除沒有元數(shù)據(jù)服務(wù)器外,其他特點與“標準云存儲”一致,如集群化、虛擬化、分散存儲等;需求少、項目投入低時,采用“微視云”即可滿足需求;隨著后期項目需求的變化,“微視云”也可輕松升級為標準視頻云存儲系統(tǒng),具有很強的適用性和靈活的伸縮擴展性;同時,云存儲系統(tǒng)與本地存儲系統(tǒng)的弱關(guān)聯(lián),為金融等行業(yè)的分散式布點的集中應(yīng)用提供了集中存儲、異地災(zāi)備、中心調(diào)度、集中式數(shù)據(jù)分析等全新設(shè)計方案,利于構(gòu)建大數(shù)據(jù)集中管控平臺。

  云存儲和CVR集中存儲對比

  云存儲和IP-SAN對比

  建設(shè)與維護:云淡風(fēng)輕

  ??低暯鹑谠拼鎯Ψ桨笧榱诉M一步提升系統(tǒng)易建設(shè)、易維護、易使用的特點,開發(fā)了專用智能機柜。該機柜一體化集成了電源分配單元PDU、供配電系統(tǒng)、對各子系統(tǒng)和節(jié)點狀態(tài)進行實時監(jiān)控的動環(huán)主機、支持故障斷電續(xù)航的UPS、確保機柜始終處于舒適運行環(huán)境的制冷除濕的精密空調(diào)以及設(shè)備運行狀態(tài)指示燈等,19英寸標準機柜可承載1.5噸負重,集中式安裝設(shè)計,非常便于云存儲中心的快速搭建,且在專業(yè)機柜保護下,既能保證系統(tǒng)的長期無間斷穩(wěn)定運行,又便于后期維護。

  另一個獨特設(shè)計便是通過該云存儲系統(tǒng)所支持的平臺軟件進行運檢維護:

  硬件運維:對視頻云存儲系統(tǒng)內(nèi)的硬件系統(tǒng)如服務(wù)器、存儲設(shè)備的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)壓力、磁盤、塊設(shè)備、風(fēng)扇、溫度等硬件模塊進行監(jiān)控和管理;

  軟件運維:對視頻云存儲系統(tǒng)內(nèi)的軟件模塊運行狀態(tài)進行監(jiān)控、對包括資源池的存儲空間利用、前端接入和錄像情況等進行監(jiān)控管理等;

  實時監(jiān)控:視頻云存儲運維軟件采用實時采樣的管理策略,動態(tài)更新當(dāng)前系統(tǒng)的運行狀況,提供管理依據(jù);

  系統(tǒng)告警:當(dāng)視頻云存儲系統(tǒng)在運行的過程中發(fā)生如硬件故障、系統(tǒng)壓力過大、軟件資源消耗過大等狀況時,運維系統(tǒng)會采用實時的語音、郵件等告警方式提醒管理人員采取相應(yīng)的措施。

  通過軟硬結(jié)合,將云存儲系統(tǒng)的建設(shè)、運維管理上緊密合為一體,體現(xiàn)了建設(shè)簡捷、運行狀態(tài)清晰、維護方便的建設(shè)思路。

  干霄凌云,落地成型

  以該方案為基礎(chǔ)的視頻云存儲系統(tǒng)已經(jīng)在某銀行中得到成功應(yīng)用,項目部署了600多個不同品牌高清攝像機,同時需要監(jiān)控的區(qū)域分為工作區(qū)域和生活區(qū)域。其中,云存儲系統(tǒng)要滿足工作區(qū)域的監(jiān)控點長達365天的移動偵測錄像存儲;生活區(qū)域的監(jiān)控點要求長達存儲90天的移動偵測錄像。

  該項目的視頻云存儲系統(tǒng)在設(shè)計方面,考慮到系統(tǒng)整體的運行效率、穩(wěn)定性、可擴展性等因素,部署了2臺管理服務(wù)器組成視頻云存儲管理HA共同負責(zé)整個視頻云存儲系統(tǒng)的業(yè)務(wù)響應(yīng)、資源協(xié)調(diào)、策略調(diào)度等工作。視頻云存儲的存儲設(shè)備部署方面,由于前端高清攝像頭數(shù)量及存儲周期規(guī)劃,整個項目共采購了8臺存儲設(shè)備,由8臺DS_ASH48高性能存儲設(shè)備組成統(tǒng)一的存儲資源池,共同對外提供存儲服務(wù)(目前整合存儲容量達到1500TB)。并采用了??低昳VMS-8100金融平臺,對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的所有監(jiān)控視頻以及攝像機、門禁、報警、對講等設(shè)備進行統(tǒng)一化的管理,由于本項目涵蓋了其他主流廠家的設(shè)備,所以對兼容性方便提出了很高的需求,其中用戶要求云存儲系統(tǒng)能支持第三方前端的接入,不僅要能實現(xiàn)其他廠家IPC的數(shù)據(jù)能接入存儲,而且還要在實現(xiàn)接入的前提下,提供較高的穩(wěn)定性和保障性。

  本項目中視頻云存儲系統(tǒng)的成功實施不僅滿足了項目銀行視頻數(shù)據(jù)存儲的需要,在為客戶節(jié)省大量投資的基礎(chǔ)上,提供了一套功能完備、性能優(yōu)越的視頻存儲解決方案,大大提高了銀行內(nèi)部監(jiān)控系統(tǒng)的安全性和可靠性。

  除了適用于銀行領(lǐng)域外,該云存儲方案也可在造幣廠、公檢法、平安城市、智能交通、廣電、報警運營等領(lǐng)域應(yīng)用。

文章來源:機房監(jiān)控 http://www.rongguina.cn/list-3-1.html

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