秦梅君
蘭州理工大學建筑勘察設計院
探究基于云存儲的視頻監控平臺
秦梅君
蘭州理工大學建筑勘察設計院
隨著通信、網絡和視頻壓縮技術的發展,視頻監控實現了集中監控和統一調度,其中云存儲技術的運用又實現了視頻的集中存儲。在本案,筆者主要結合云存儲的相關知識,探究基于云存儲的視頻監控平臺的設計,以期為實現存儲的虛擬化提供技術支持。
云存儲;視頻監控;設計
目前,視頻監控業務處在快速發展時期,且正向智能化、網絡化和高清化方向發展。為了適應這一發展趨勢,急需將云存儲技術引入視頻監控中,即建立基于云存儲的視頻監控平臺。其中,云存儲是一種基于云計算的技術,而云計算又是網絡技術與計算機技術融合發展的產物,即通過在資源池中布入計算任務來使應用系統按需進行計算、存儲等操作。針對云存儲,其可在網絡環境下匯集不同的存儲設備,以實現集中管理和數據共享,同時可對外實現數據存儲、業務服務及存儲增值應用等。據此,基于云存儲的視頻監控平臺的研發可為用戶提供智能視頻分析與實時視頻監控等服務。
在先進性、規范性和可靠性原則的約束下,可將基于云存儲的視頻監控平臺劃分為平臺管理服務、設備接入服務、云存儲服務等。
平臺管理模塊的任務是管控整個視頻監控系統的流程、驗證用戶的操作權限、監控平臺內部服務的運行狀態及控制平臺級聯等。其中,針對處理數據請求,其操作步驟如下:請求數據命令經網絡通信模塊傳入命令處理模塊中;命令處理模塊先解析命令,再傳入主控模塊;設備信息管理模塊在主控模塊獲取數據后返回數據;主控模塊將獲取的數據返回;命令處理模塊以返回的設備信息為依據合成數據命令;數據經網絡模塊傳至請求端。
設備接入模塊的任務是管理前端設備,比如參數設置、命令控制、故障診斷和狀態監控等。在這一過程中,上述操作的實現依靠的是前端設備提供的通信協議或SDK。針對電流請求,其操作步驟如下:主控模塊將點流請求轉發至媒體介入;媒體介入請求前端設備進行視頻碼流;前端設備將視頻碼流返回;媒體介入將生成的URI返回至請求端。針對媒體流傳輸,其操作步驟如下:前端設備SDK將媒體流數據包回調至媒體接入,并再傳入傳輸協議棧;傳輸協議棧向一方請求客戶端發送數據包。
云存儲服務的任務是向用戶提供所需的存儲與訪問服務。對于用戶而言,任一授權用戶可在任何網絡環境下與云存儲建立連接,從而訪問云存儲的數據。針對文件下載,其操作步驟如下:客戶端發出帶有文件信息的下載命令;主服務先解析下載任務,再傳至從服務;從服務將生成的URI經主服務返回至客戶端;客戶端先連接從服務,再下載錄像文件。
Hadoop分布式文件系統的容錯性極高,可在成本較低的計算機硬件基礎上高效運行,同時Hadoop提供的讀寫數據具有較大的吞吐量,則可運行數據計算量龐大的應用數據,因此將Hadoop應用在大規模的視頻監控平臺上非常必要。Hadoop采用的是主從架構及其集群包括若干Datanode和1個Namenode。其中,Namenode的任務是創建、刪除和存儲管理文件塊,同時可由Datanode進行統一調度,從而實現復制文件塊。此外,Hadoop將每一個文件分為若干64MB的數據塊(最后一個數據塊除外),且在Datanode中,存儲文件的數據塊都有副本,這既可滿足容錯的要求,又可保證數據的安全性,從而提高了基于云存儲的視頻監控平臺的實用性和可靠性。
云服務器的主節點Master對每一子節點的負載進行計算,可實現統一調度,其中每一子節點都可承擔相應的負載及可在子節點間動態分配負載,從而實現均衡負載的目的。本案設計的基于云存儲的視頻監控平臺,調度考慮的主要影響因素是從節點的運行性能,其中包括從節點的網絡帶寬占用率、內存與CPU使用率,即按下列公式加權計算上述因素的均值:L=a×A+b×B+c×C,其中,L-負載率;A-CPU使用率;B-內存使用率;C-帶寬使用率;a、b、c的取值范圍為0-1。鑒于基于云存儲的視頻監控平臺以CPU使用率和帶寬占用率對從節點效率的影響最大,則在設置參數時,a與c的權值應取大值。
在云存儲服務的從節點上,可實現視頻的存儲與回放,即從節點可按圖2、3所示時序圖來處理視頻存儲與回放請求。

圖2 視頻存儲處理時序圖

圖3 錄像回放時序圖
綜上,文案討論的是一種基于云存儲的視頻監控平臺,具體介紹了該平臺的平臺管理服務、設備接入服務、云存儲服務和客戶端模塊設計,并針對其中運用的關鍵技術做了簡單說明。研究結果如下:一是智能設備接入技術的運用可降低工作人員的工作強度;二是云存儲引領的是未來存儲的發展趨勢,其實現了虛擬化存儲,降低了存儲的壓力,提供了強大的存儲與共享功能。總之,云存儲并非只是存儲數據,還可實現數據處理及數據高效應用。但隨著網絡技術的發展,對云存儲及視頻監控系統設計的研究還有待深入,以滿足海量視頻共享的需求。
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