23 03 2015
Сам термин Big Data позволительно разглядывать перед разными углами – именно это элементарно великой размер данных, а также тот размер данных, кой тяжело отдубасить/проанализировать при помощи обычных подходов а также способов. Данные, приобретенные от систем видеонаблюдения, теснее сами сообразно себе являются великими данными (их элементарно немало), в особенности ежели мы говорим о надзоре за городом либо великими инфраструктурными объектами. Для таковых решений принципиально применять спец системы сохранения, которые вначале проектировались для работы с Big Data.
При проектировании системы, работающей с великими данными как при решении задач видеонаблюдения, этак а также при их предстоящем внедрении а также применении, появляется разряд сложностей, которые следует располагать в виду:
великий размер начальных данных а также их неизменный рост; четкое конструирование взаимосвязей системы управления видеоданными (VMS) а также системы сохранения; отдача сохранения данных; незыблемость а также сохранность сохранения данных; неизменное повышение клиентских включений (прибавление новейших камер а также серверов видеонаблюдения); комфорт а также простота сервиса комплекса; продолжение а также модернизация всей системы видеонаблюдения.
Обычные дисковые СХД как с файловым, этак а также блочным доступом, структура каких изобретена наиболее 20 годов назад, пасуют пред великими данными, никак не преодолевая с их эффективным хранением а также управлением ими.
Вправду, огромные объемы требуют новоиспеченого подхода. Разрешить задачи обычных систем а также ответствовать на вызовы Big Data призвана кластерная структура.
Взгляды кластерной архитектуры
что, что традиционные вертикальные (Scale-Up) системы никак не имеют способности управляться с великими размерами а также перегрузками, серверные фермы, вычислительные кластеры а также Web-сервисы издавна строятся сообразно кластерной архитектуре. Разряд современных систем сохранения употребляет этот же принцип.