UCloud云存储技术方案
随着无人驾驶、机器人送餐等人工智能（AI）应用逐渐进入大众生活，再加上资本热潮的助推，AI的发展备受瞩目。然而，要真正实现AI从概念到落地，还必须具备足够的数据、足够的计算能力和足够的行业应用三个条件，而云计算恰好能满足这些要求。
当下，AI正与云计算进行深度融合，未来会变得更加智能，但在智能化的背后是对海量数据存储的刚性需求。据不完全统计，单是一辆无人驾驶汽车每秒产生的数据容量就在1G左右，相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或上传100张高清数码照片。因此，没有大容量和超稳定的存储系统，这一切都将无从谈起。无存储，不智能。为了更加清晰的了解云存储技术的实现过程，UCloud存储研发部将对云存储——对象存储（UFile）技术进行深度解析。
对象存储UFile概念
对象存储（UFile）是为互联网应用提供非结构化文件存储的服务；相对于传统硬盘存储，UFile具有存储无上限、支持高并发访问、成本更低等优势；解决业务架构的文件存储问题，有效降低海量文件的存储成本，支持热点数据的高并发访问，提升终端用户访问体验。
单地域UFile存储架构六大集群
1）ULB(UCloud Load Balancer) 实现外网的对接及接入层的负载均衡与容灾处理，该模块通过定期向接入层模块端口发送心跳以检测接入层模块的可用性，发现异常模块及时进行剔除；
2）接入层提供文件访问服务，该模块为无状态设计，因此可以平行扩容及缩容；
3）索引层保存文件对象的元数据信息，包括对象名称、对象大小、创建时间、存储位置等；
4）存储层是实际存储文件数据的模块集群，主要实现文件数据的多份分布及高可靠存储；
5）数据处理层主要实现UFile图片及数据处理，包括图片的实时裁剪、缩放、旋转、水印、格式转换、信息获取等操作，客户还可以使用自己的通用计算镜像对数据进行处理；
6）名字服务主要实现索引层及数据处理层模块的容灾剔除，以上3个集群的模块会定期在名字服务注册自身服务，当其中有部分模块因机器异常或者网络中断导致无法提供服务时，名字服务会将该机器从名字中剔除，并且通知接入层，从而实现后台模块的容灾剔除。
重点设计解析UFile索引层设计
UFile索引层为一套分布式KV存储系统，其主要目标是保证UFile对象元数据的高性能、高可靠、高可用及可扩展的存储，其主要分成两层架构：
1）索引接入集群解决索引存储集群的管理及元数据的分布，这一层模块为无状态设计，通过名字服务实现异常状态的容灾剔除；
2）索引存储集群实现对象元数据的分布式存储，每个对象元数据将存储3份，保证数据的可靠性及高可用性，同时对象存储采用SSD（固态硬盘）作为存储介质，也保证了元数据存储的高并发低延时访问特性。另外，该模块采用固定集群规模的方式进行管理，每个集群支撑的存储量、访问量固定，存储可实现以集群为单位的水平扩容，保障业务不断增长情况下的高性能稳定访问支持。
UFile存储层设计
存储层包括三种类型模块集群：
1）存储节点，该模块按照固定大小的集群（称为“Set”）进行组织和管理，每个集群支撑的存储量及访问量规格固定，同时该模块可根据存储量需求横向进行无限扩展，从而满足客户无存储量上限的数据存储需求。每个对象数据在存储层存储三份数据，通过对异常情况的及时处理和坏盘的及时修复，保证数据极高的可靠性（99.99999999%）；
2）SetMaster，该模块进行Set状态的管理，接入集群通过SetMaster决定上传对象数据的存储集群，并执行数据的存储操作；
3）OsdMaster，该模块每个Set有一套，实现Set内部的存储路由管理，并对各块磁盘的状态进行监控，及时剔除异常磁盘。
UFile存储路由算法设计
UFile存储集群采用去中心化设计，数据存储采用固定的路由算法进行存储，由于存储集群的规模为固定，因此路由表也为固定，这就保证了存储系统的简单性及稳定性。下面详细介绍UFile数据存储层的路由算法设计。
第一步，在存储集群上线时，每个集群的OsdMaster将磁盘信息进行组织，生成一个存储路由表，该路由表的每个项目对应3块分布在不同机架及存储机器上的磁盘，对象数据将按照路由表指定的位置进行存储。
第二步，每个存储在UFile上的对象数据将被切分成若干个4MB的数据块，称为分片。UFile为每个对象分配一个单集群内部唯一的对象ID，对象ID与分片编号拼接获得分片ID，通过字符串哈希算法获得哈希值，并在路由表中找到该分片存储的3块磁盘位置，由UFile接入模块将该分片数据提交到3块磁盘上。
第三步，当单块磁盘出现异常时，OsdMaster会发现这一情况，并将该磁盘标记为异常状态，当接入层写入此数据时，会只写入两份数据，待磁盘修复后，再从这两份数据中拷贝一份数据到已修复磁盘，恢复数据的多份高可靠存储。在出现一个哈希表项中有2块磁盘不可使用的情况时，为保证数据安全性，该存储集群将不允许写入操作，写入操作会被切换到其他集群提供服务，从而保证UFile读写的高可用性。UFile功能优势
?海量存储
存储空间无上限，无需考虑存储空间扩容问题，单文件最大支持5TB，适用于音视频、图片分享等UGC 类应用海量文件存储。
?高并发
支持高并发访问，突破传统磁盘I/O限制，满足高访问量及高下载量业务需求，适用于高下载量、高访问量应用文件的存储。
?访问加速
存储文件结合CDN分发加速，国内外500+加速节点，有效降低访问延迟，提高下载速度，提升全网终端用户的访问体验。
?安全可用
所存文件保存三份副本，分布存储于不同存储集群，即使单份数据损坏也不影响存储文件的可用性，同时保证文件安全。
?内容保护
可通过身份验证机制及防盗链设置控制终端用户访问权限，避免因内容被盗用产生的版权损失和恶意访问的流量消耗。
?图片处理
提供图片处理服务，支持图片缩放、剪裁、添加水印等功能，并提供多种尺寸设置，满足移动端、PC端等多终端访问需求。
?更低成本
存储单价仅为云硬盘的1/2，下载由CDN分发，降低存储及网络成本，按实际使用量计费，无存储及带宽资源闲置浪费。
?开发支持
完备的API接口及SDK开发包支持，适合多种语言，与原有业务无缝结合，能够极大缩短开发周期，帮助业务快速上线。
总结
在大量企业对数据存储需求强劲的背景下，UCloud对象存储系统应运而生。本文通过介绍UFile产品、底层文件存储系统实现细节、功能优势，分析了UFile如何实现高可靠及高可用特性。
云存储总体设计方案编号：10 HOM 2102 0002
目录 1. 目的 (3) 2. 适用范围 (4) 3. 定义 (4) 4. 系统总体部分 (5) 4.1系统概述 (5) 4.2系统功能、性能 (5) 4.3系统总体结构 (6) 4.4关键技术 (8) 4.5系统配置 (9) 4.6外包、外购子系统规格 (9) 4.7产品升级 (10) 4.8用户支持（可选） (10) 4.9可靠性规格 (10) 5. 软件设计 (10) 5.1功能设计 (10) 6. 测试系统设计 (14) 6.1单元测试设计 (14) 6.2集成测试设计 (14) 6.3系统测试设计 (14)
修订履历 1.目的 云存储设计方案用来存储RCU-U（车云平台）终端设备所采集的数据，以及对采集数据简
单的查询功能，是对软件及测试概要设计和详细设计的约束。 2.适用范围 对于此设计方案设计多方面的内容，使用范围：软件代表、测试代表、设计代表。 3.定义
4.系统总体部分 4.1系统概述 4.1.1名称、型号、版本、保密代号 此项目为云存储，简称LaunchCloud，云存储，版本V1.00.000。 4.1.2版本描述 4.1.3云存储主要是设计一个存储亿级记录的分布式云存储系统，整个系统大 致包含2大部分：（1）云存储：RCU-U终端采集行驶数据的存储，RCU-U终端部分分析后的数据存储，MapReduce分析后的结果存储。（2）云存储门户网站：设备管理，用户管理，用户操作日志记录，第三方应用的API(预留)。 该系统存储的数据主要是为以后的业务应用（如：UBI、汽车租赁等）提供原始的数据，以及提供大数据分析的技术扩展 4.2系统功能、性能 4.2.1功能特性 4.2.1.1云存储功能有以下几个方面 系统部分: 1.使用业内比较成熟的，开源的Hadoop+Zookeeper+Hbase云存储来存储汽车原始 的行驶记录， 2.设备资料，用户资料等亿级以下的数据使用开源的数据库mysql来存储 3.基于Linux操作系统 具体业务部分: 1.GPS信息存储 2.G-SENSOR(加速/减速)信息存储 3.陀螺仪信息存储 4.速度信息存储 5.发动机转速信息存储 6.安全带指示信息存储 7.气囊信息存储
华成网络科技有限公司高清技术方案 对于视频监控而言，图像清晰度无疑是最关键的特性。图像越清晰，细节越明显，观看体验越好，智能等应用业务的准确度也越高。所以图像清晰度是视频监控永恒的追求。然而作为高清的视频，动辄几G到几十G的文件大小，这么大的视频文件，而且有如潮水般的涌现，不仅对存储容量，对读写性能、可靠性等都提出了更高要求。因此，选择什么样的存储系统和方案，往往成为影响视频读写速度的关键。 高清、网络化视频的存储要求 1、在了解高清存储系统之前，必须知道什么是高清? 在高清视频标准中，视频从最低标准到较高标准依次为720线非交错式，即720p逐行扫描;1080线交错式，即1080i隔行扫描;1080线非交错式，即1080p 逐行扫描，屏幕纵横比为16：9，如果是视音频同步的HDTV，标准输出为杜比5.1声道数字格式。 高清视频有常见的三种分辨率，分别是：720P(1280×720P)逐行，美国的部分高清电视台主要采用这种格式;1080i(1920×1080i)隔行;1080P(1920×1080P)逐行。网络视频高清资源以720P和1080i最为常见，其中作为视频监控系统的高清部分，已产品化的设备标准普遍采用720P和1080P的拍摄标准。 2、存储要求之大容量，即高清的文件到底有多大? 高清视频在经过不同的编码处理以后，依据码率不同，而有不同的要求。一般码率在6-20Mb之间，压缩效率、压缩方式不同，所获得的最终文件大小约为：3-10GB/小时，因此便产生了对于存储大容量的要求。当然一般意义上的视频，压缩模式不同，占用的存储空间非常小，这里主要讨论一下高清视频的存储容量。 高清视频的一种应用是提供这些高清网络视频资源下载的高清网站，规模比较小的站点片库中也会有成百上千部电影，这一类的网站在互联网上多如牛毛，而每个站点存储系统的净容量要求至少在几十T，加上某些站点要建立多个文件映射和下载种子以提高综合流量，容量就不仅仅是几十个T了。 另一种应用是高清视频监控，虽然出于经济性考虑，此种应用中高清监控视频压缩率会比较高。目前720P高清视频摄像资料每小时视频录像可压缩到3GB 左右容量，但由于采集的是高清视频，而一般的监控系统摄像路数都是几百乃至上千路，所以这种应用将需要更多的存储设备和更大的存储容量。以此为例，按一个月保存时间要求计算，可以得到这样一个数据： 3GB/小时×24小时×30天×1路=2.16T
分布式存储系统节能技术研究综述 发表时间：2016-04-18T11:33:29.663Z 来源：《电力设备》2016年1期供稿作者：于辉 [导读] 广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心）企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 于辉 （广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心） 摘要：随着大数据时代的到来，企业所需要存储的数据越来越多，不得不对现有的数据存储中心进行扩容，以实现更大级别数据量的存储。分布式存储系统为构建数据中心的重要方式之一，存储系统的能耗情况是衡量一个存储系统性能的重要指标，因此，研究分布式存储系统的节能技术具有一定的必要性。本文的主要工作是对分布式存储技术的节能技术进行综述，以使读者了解现有的分布式存储系统节能研究现状。 关键字：大数据、分布式、节能、能耗 一、前言 大数据时间，数据存储中心的能耗越来越受到人们的重视，它也逐渐变成继性能和可靠性之后，衡量数据存储中心的第三个指标。在信息系统应用初期，企业引进信息系统来改善管理，提高企业的经营和管理效率。这个时期，企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 而随这互联网、大数据时代的到来，企业生产运营所积累的数据成几何级的增加，小的数据中心已不能支持新的数据存储需求，企业不得不对原有的数据中心进行扩容，大量的新增设备新加入到数据中心中，此时，数据中心的能耗已经成为企业所考虑的一个企业经营成本问题，如何降低数据中心的能耗已经成为企业管理者所思考的一个问题。图1给出了数据中心管理者眼中的最大挑战，可见能耗问题排在第一位[8]。 图1 数据中心管理者眼中的最大挑战 对于大规模的数据存储中心。为了保证低成本和高扩展性，通常会选择分布式存储技术。数据存储是分布式存储服务的基础，分布式存储系统中能耗最高的部分主要在设备耗能方面。因此，在分布式环境下，如果能有效降低存储系统的能耗，对降低数据中心的整体能耗有显著效果。 二、分布式存储系统 传统分布式存储系统重点考虑在分布式环境中如何解决诸如数据复制、负载均衡、集群关系管理、可靠性保证、高性能等技术问题。目前，基于OpenPower、X86等架构的国产服务器逐步采用低功耗多核处理器、高带宽内存以及异构存储等硬件资源，传统分布式存储系统在系统设计、技术优化等方面没有充分发挥上述硬件的特点。具体来说，包括以下三方面： 1 分布式存储在面向低功耗多核处理器时的不足 传统的分布式存储没有充分利用存储节点的处理能力，而存储节点的处理能力完全有能力承担除存储服务之外的任务，例如将部分计算任务迁移到存储节点上，从而提高整个集群的计算能力。另一方面，国产服务器采用的低功耗处理器提供不同功耗模式以适应不同的工作负载，可以动态变化。现有的分布式存储没有针对上述处理器特点进行设计和技术优化考虑。 2 分布式存储在面向高带宽内存时的不足 随着国产服务器逐步采用高带宽内存技术，处理器与内存间的数据移动效率越来越高，以适应大数据应用场景。如何将更有价值的数据保留在处理器缓存中，如何利用每个服务器节点上的高带宽内存形成高效的分布式缓存层，以减少对存储层的访问压力，这些问题都是现有分布式存储没有给予充分考虑，并作相应设计优化的。 3、分布式存储在面向机械硬盘与SSD组成的异构存储时的不足 大数据环境下，对存储的容量和性能等提出了更高的要求。从性能、成本的角度考虑，不允许将所有数据都统一存储于集中式的存储设备上，因此异构存储越来越受到重视。现有分布式存储系统虽然有考虑异构存储架构，但是仅以数据冷热、I/O特征作为异构存储资源分配因素。此外，现有分布式存储系统仅考虑存储层，没有将异构存储对存储以及计算与存储结合等应用场景产生的影响进行考虑分析。 三节能技术综述 由磁盘的能耗工式可知，磁盘的主要能耗取决于磁盘的转速，磁盘处于Standby状大下时，其能耗远小于在Idle和Active状态下的能耗。S.Gurumurthi 等人在TPM（Traditional Power Management）的基础上，提出了 DRPM（Dynamical RPM）技术[2]。该技术通过细分
中嘉华诚业务云平台项目技术方案 2011年6月
目录 1总体描述 (3) 1.1项目背景概述 (3) 1.2Applogic的优势 (3) 1.3实施效果 (4) 2系统详细建设方案 (7) 2.1总体架构 (7) 2.2 组网建设方案 (8) 2.2.1 组网方案 (8) 2.2.2 资源配置 (10) 2.2.3 组网方案特点 (10) 2.3 应用拓扑建设方案 (11) 2.3.1应用设计需求 (11) 2.3.2应用拓扑设计 (12) 2.4 云计算能力升级扩展方案 (19) 2.4.1 网络带宽资源升级 (19) 2.4.2 计算资源池（CPU池内存池存储池）扩展流程 (19) 3系统软硬件配置清单及说明 (21) 3.1软件配置清单及说明 (21) 3.2硬件配置清单及说明 (21)
1 总体描述 1.1 项目背景概述 中嘉华诚决定面向广大全国计算机用户提供免费的操作系统内核级别的安全加固软件，同时提供开放式版本升级下载等服务。 由于市场宣传效果的不确定性和市场安全事件的突发性，其后台提供网络服务的计算资源面临严重挑战：公司不可能一次性采购很多server，但又担心后期网络服务的计算资源无法满足客户需求造成负面影响。 除此以外，随着后期服务器设备添置的数量越来越多，必定加重系统管理员的工作压力和工作强度，如何快速、高效的进行系统搭建、系统运营、系统备份等诸多运维方面的问题亟待解决。 在网络实效性服务应用行业中，存在二八现象，通常20%的时间里，提供80%的网络服务，也就意味着随着市场业务的拓展，有更多的服务器在相当长的时间内处于闲置资源状态。而且这些服务器是无法关闭的，负责在突发的业务高峰到来时，网络服务资源必将捉衿见肘。 同时作为一个有社会责任感的企业，节能减排、绿色计算的理念在企业管理层得到广泛认同，可否在低碳的前提下开展此项网络服务业务，也被提到了项目意向当中来。 通过市场调查和多方比较，最终选中了Appplogic 云平台解决方案。 Applogic云平台软件，是能够整合、并灵活分配x86架构下的计算资源，利用主流的操作系统上的各类应用为客户提供稳定、高效的网络服务，同时和谐的与原有的管理系统进行对接的一款优秀的软件产品。 1.2 Applogic的优势 ◆快速部署，实施周期短，成本回收快 ◆内置90%常用网络服务功能模板，方便管理升级扩容 ◆弹性资源划分精细，差异化迁移，迁移无硬件兼容制约 ◆关注业务实施，瞄准应用环节，庞大应用控件模板可用
根据did you know(https://www.doczj.com/doc/675759643.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
1项目概况 2用户需求分析 2.1性能需求分析 (l)高性能。数据中心应用业务系统，如ERP、办公自动化、文件服务器、Web 和数据库应用等常常要大量地对存储系统进行写入、读取操作，使得存储系统的压力随着业务的扩大而变大，因此，对存储系统的性能将提出更高、更苛刻的要求。 (2)高安全。数据中心的数据安全性要求非常高，一旦数据发生问题，会导致业务连续性受到影响，甚至影响到数据中心正常运行，因此，对存储系统数据的安全性提出了更高、更严的要求。 (3)高可靠性。数据中心提供的服务要求信息能够在24×7h的条件下保持在线状态，系统故障会引起应用服务中断，将给用户造成损失，尤其是在重要的部门和行业，如能源、交通、金融等。 (4)易管理。信息系统由多个业务系统组成，由于业务系统建设时期不同，导致会出现多个存储系统共存的情况，如何在日常工作中对存储系统进行管理，简化工作，降低TCO，是保证存储系统稳定运行的重要因素。 (5)可扩展。存储系统要建设成标准、集中、易扩展的系统，能够在容量、性能需求不断增加的情况下，横向或纵向进行存储空间的平滑扩展。 (6)整合。对关键数据的存储和备份也已成为数据中心运营发展的关键。其数据环境是呈多样性：一是应用类型的多样性，如Web、E-mail；二是数据类型的多样性，在应用业务中包括数据库数据、普通文本、各种格式的图形、表格、多媒体以及其他各种文件格式；三是系统平台的多样性，UNIX、Windows等多种平台的使用方法都不尽相同；四是存储结构的多样性，因为数据中心自身的发展历程和时间的延续，在不同时期的不尽相同的应用导致了多种存储方式并存的现象，规模较大的数据中心可能同时具有从DAS、NAS到SAN的多种存储结构。以成熟技术为核心建设存储系统，有利于存储系统进行整合，整合不同应用的存储系统实现统一管理，也利于灾难备份中心的建设。 2.2功能需求分析
内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)
1.1 云存储系统 1.1.1 系统概述 随着视频监控系统规模越来越大，以及高清视频的大规模应用，对视频监控系统中需要存储的数据和应用的复杂程度在不断提高，且视频数据需要长时间持续地保存到存储系统中，并要求随时可以调用，对存储系统的可靠性和性能等方面都提出了新的要求。在未来的复杂系统中，数据将呈现爆炸性的海量增长，提供对海量数据的快速存储及检索技术，显得尤为重要，存储系统正在成为视频监控技术未来发展的决定性因素。 面对几百TB，乃至PB级的海量存储需求，传统的SAN或NAS在容量和性能的扩展上会存在瓶颈。而云存储可以突破这些性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于追求高性能、高可用性的企业用户来说是一个新选择。 云存储是在云计算（cloud computing）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，应用存储虚拟化技术将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。所以云存储可以认为是配置了大容量存储设备的一个云计算系统。 依据云存储的功能特点，海康威视公司专门针对大容量视频数据的存储和管理以及满足视频监控领域特殊的应用需求，量身设计了一套海康威视视频云存储监控系统。 海康威视视频云存储系统可以同时应用于视频、图片混合存储，承担整个系统内的视频/图片的数据写入/读取工作。云存储系统一方面采用了基于云架构的分布式集群设计和虚拟化设计，在系统内部实现了多设备协同工作、性能和资源的虚拟整合，最大限度利用了硬件资源和存储空间。另一方面，通过将云存储的存储功能、管理功能进行打包，通过开放透明的应用接口和简单易用的管理界面，与上层应用平台整合后，为整个安防监控系统提供了高效、可靠的数据存储服务。
微软校园云存储方案
1.现状 存储是用户、校园数字化系统保存数据，共享数据的主要形式。目前常用的存储方式是将数据放置在在计算机的硬盘、U盘、移动硬盘等设备中；需要数据共享的时候，采用邮件、MSN文件传输等方式。这些方式的使用起来方便，容易被老师和学生掌握。但这些常规的方式中，也存在以下问题： 1)不便于携带。在任何需要数据的地方，老师都必须随身携带这些存储设备，电脑 之类的设备体积庞大，不便于携带。 2)数据容易丢失。这些信息都存储在老师自己的硬盘、U盘中，这些设备没有做任 何的存储冗余机制，在硬件设备损坏的情况下，数据就会丢失。 3)数据不安全。数据存储在个人设备中，任何使用过这些设备的人，都可能获取这 些数据，从而导致不必要的损失。 4)容量有限。通过邮件等方式传输的数据，一般都存在附件大小的限制，过大的文 件则无法传递。 5)冗余的数据存储。由于采用个人的存储设备，一些好的教学资源，在很多老师的 机器上都会存储，从而造成存储资源的浪费。 6)无法与数字化校园系统集成。校园信息化的管理系统均需要对文件进行统一的调 用，这就需要存储系统能够提供一个高度共享的存储池，满足包括人事学生管理 系统、科研管理系统、教务管理系统等相互之间的资源共享及数据统一进行访问。
2.什么是云存储 云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 简单来说，云存储就是将储存资源放到网络上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置方便地存取数据。 然而在方便使用的同时，云存储还具有安全性、兼容性、可扩展性等特点： 1)作为存储最重要的就是安全性，尤其是在云时代，数据中心存储着众多用户的数 据，如果存储系统出现问题，其所带来的影响远超分散存储的时代，因此存储系 统的安全性就显得愈发重要。 2)在云数据中心所使用的存储必须具有良好的兼容性。在云时代，计算资源都被收 归到数据中心之中，再连同配套的存储空间一起分发给用户，因此站在用户的角 度上是不需要关心兼容性的问题的，但是站在数据中心的角度，兼容性却是一个 非常重要的问题。众多的用户带来了各种各样的需求，Windows、Linux、Unix、 Mac OS,存储需要面对各种不同的操作系统，如果给每种操作系统更够配备专门 的存储的话，无疑与云计算的精神背道而驰，因此，云计算环境中，首先要解决 的就是兼容性问题。 3)存储容量的扩展能力。由于要面对数量众多的用户，存储系统需要存储的文件将 呈指数级增长态势，这就要求存储系统的容量扩展能够跟得上数据量的增长，做 到无限扩容，同时在扩展过程中最好还要做到简便易行，不能影响到数据中心的 整体运行，如果容量的扩展需要复杂的操作，甚至停机，这无疑会极大地降低数 据中心的运营效率。 4)云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以 往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用 户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能 对请求作出快速的反应，这就要求存储系统能够随着容量的增加而拥有线性增长 的吞吐性能，这显然是传统的存储架构无法达成的目标，传统的存储系统由于没 有采用分布式的文件系统，无法将所有访问压力平均分配到多个存储节点，因而 在存储系统与计算系统之间存在着明显的传输瓶颈，由此而带来单点故障等多种 后续问题，而集群存储正是解决这一问题，满足新时代要求的千金良方。
1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若
1一级视频云存储系统设计 1.1一级网络视频云存储概述 本项目采用华为网络视频云存储VCN3000设计一级视频云存储子系统.采取分布式直接存储，集中管理的方式，针对摄像头视频存储硬件采用针对视频存储优化的网络视频存储和磁盘阵列，所有的存储设备部署在各辖区运营商机房(六个),前端摄像头采用标准的H.264编码RTP流，直写到网络视频存储中。 华为网络视频云存储VCN3000采用由管理平台、IP网络,通过虚拟化、云结构化和高精确视频直接存储模式。运用负载均衡、对象存储等技术，结合视频、图片数据特点，面向应用，满足视频监控业务高可靠性、不间断的海量存储需求。采用分散存储技术加速大数据智能分析快速提取和分析效率。 华为网络视频云存储VCN3000系统使用存储虚拟化技术针对海量存储应用需求，为用户提供透明存储构架、高可扩展性的云管理存储服务。在云管理存储系统中将信令与业务承载码流相分离，云管理服务器只处理控制信令而不处理视频数据，实时视频数据直接写入到云管理存储物理存储节点，无需中间环节。 视频云管理存储管理软件在市局监控中心以集群方式进行部署，实现全市所有监控点和所有云管理存储物理设备的统一管理。 视频云管理存储系统中，IPC直写存储设备，采用云管理方案解决云管理存储管理单节点失效问题，利用负载均衡技术充分利用各存储节点的性能。云管理存储系统采用统一接口与视频管理平台对接，降低平台维护和用户管理复杂度。 华为网络视频云存储VCN3000支持基于GB/T28181标准实现与各级标准平台（符合GB/T28181规范的标准平台）间的互联互通，平台之间通过信令安全路由网关进行信令对接，在信令的控制下媒体通过媒体服务器互联。该体系构架可以支持上下级级联、平级级联以及监控报警专网与公安网的互联。
1.前言 1.1.简介 1)MinIO 是在Apache License v2.0 下发布的对象存储服务器。它 与Amazon S3 云存储服务兼容。它最适合存储非结构化数据，如照片，视频，日志文件，备份和容器/ VM 映像。对象的大小可以从几KB 到最大5TB。 2)MinIO 服务器足够轻，可以与应用程序堆栈捆绑在一起，类似于 NodeJS，Redis 和MySQL。 3)一种高性能的分布式对象存储服务器，用于大型数据基础设施。 它是机器学习和其他大数据工作负载下Hadoop HDFS 的理想s3 兼容替代品 1.2.特点 Minio使用纠删码erasure code和校验和checksum来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏。即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。 2.预研目的 检验在分布式部署条件下，minio在多种实验环境下的数据的安全性。
3.预研环境 4.环境部署 4.1.系统初始化 1)关闭防火墙 2)关闭selinux 3)关闭NetworkManager 4.2.下载minio二进制包 curl -O https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 4.3.安装minio chmod +x minio mv minio /usr/bin/
4.4.创建节点export 在minio的4个节点上各创建1个export，为了方便理解给每个export取名为/data_{+ip地址的最后一位数}，最后生成的export如下表所示： 4.5.编写运行脚本 cat minio_startup.sh #!/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=Admin#Geostar,5 export MINIO_SECRET_KEY=Super#Geostar,5 /usr/bin/minio server http://172.16.150.5/data_05 http://172.16.150.14/data_14 http://172.16.150.21/data_21 http://172.16.150.24/data_24 & chmod +x minio_startup.sh
动态架构之监控“云存储”解决方案块存储云解决方案建议书
一. 携手动态架构，共同步入监控“云”端 1.1 认识“云” 关于云存储 对于“云”的概念，可以说是既熟悉又陌生。说熟悉是因为大多数人早就对“云”有所耳闻，说陌生是因为对“云”有深刻认识的人还不多。实际上，我们这里所说的云是一种“资源池”，由一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源构成，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源、软件和应用等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，动态创建高度虚拟化的资源提供给用户使用。您可以简单地把它理解成一个数据中心，这个数据中心的计算资源可以自动地管理和动态地分配、部署、配置、重新配置以及回收，也可以动态安装软件和应用。我们可以说，云计算是一种基础架构管理的方法论。 同时，云计算是也一种计算模式，在这种模式中，计算资源、软件、数据、应用以服务的方式通过网络提供给用户使用。在云计算模式下，用户只需要连入互联网，借助轻量级客户端，例如手机、浏览器，就可以完成各种计算任务，包括程序开发、科学计算、软件使用乃至应用的托管。提供这些计算能力的资源对用户是不可见的，用户无需关心如何部署或维护这些资源，在用户看来，“云”中的资源是可以无限扩展的，可以随时获取、按需使用并按使用付费。“云”就像是一个发电厂，只是它提供的不是电力，而是虚拟计算资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源，以及软件、数据和应用。 云计算按照运营模式可以分为三种，即公共云、私有云和混合云。 公共云：直接向最终用户提供服务，用户通过互联网访问获得云资源服务，但并不拥有云资源。目前Google、Amazon、xx公司都搭建有公共云，通过自己的基础架构直接向用户提供服务。
安防高清视频监控存储技术方案 【IT168 方案】对于视频监控而言，图像清晰度无疑是最关键的特性。图像越清晰，细节越明显，观看体验越好，智能等应用业务的准确度也越高。所以图像清晰度是视频监控永恒的追求。然而作为高清的视频，动辄几G到几十G的文件大小，这么大的视频文件，而且有如潮水般的涌现，不仅对存储容量，对读写性能、可靠性等都提出了更高要求。因此，选择什么样的存储系统和方案，往往成为影响视频读写速度的关键。 高清、网络化视频的存储要求 1、在了解高清存储系统之前，必须知道什么是高清? 在高清视频标准中，视频从最低标准到较高标准依次为720线非交错式，即720p逐行扫描;1080线交错式，即1080i隔行扫描;1080线非交错式，即1080p 逐行扫描，屏幕纵横比为16：9，如果是视音频同步的HDTV，标准输出为杜比5.1声道数字格式。 高清视频有常见的三种分辨率，分别是：720P(1280×720P)逐行，美国的部分高清电视台主要采用这种格式;1080i(1920×1080i)隔行;1080P(1920×1080P)逐行。网络视频高清资源以720P和1080i最为常见，其中作为视频监控系统的高清部分，已产品化的设备标准普遍采用720P和1080P的拍摄标准。 2、存储要求之大容量，即高清的文件到底有多大? 高清视频在经过不同的编码处理以后，依据码率不同，而有不同的要求。一般码率在6-20Mb之间，压缩效率、压缩方式不同，所获得的最终文件大小约为：3-10GB/小时，因此便产生了对于存储大容量的要求。当然一般意义上的视频，压缩模式不同，占用的存储空间非常小，这里主要讨论一下高清视频的存储容量。 高清视频的一种应用是提供这些高清网络视频资源下载的高清网站，规模比较小的站点片库中也会有成百上千部电影，这一类的网站在互联网上多如牛毛，而每个站点存储系统的净容量要求至少在几十T，加上某些站点要建立多个文件映射和下载种子以提高综合流量，容量就不仅仅是几十个T了。 另一种应用是高清视频监控，虽然出于经济性考虑，此种应用中高清监控视频压缩率会比较高。目前720P高清视频摄像资料每小时视频录像可压缩到3GB 左右容量，但由于采集的是高清视频，而一般的监控系统摄像路数都是几百乃至上千路，所以这种应用将需要更多的存储设备和更大的存储容量。以此为例，按一个月保存时间要求计算，可以得到这样一个数据： 3GB/小时×24小时×30天×1路=2.16T
2014/10/17 云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 （四川大学计算机学院，四川成都610225） Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.doczj.com/doc/675759643.html, Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数 1
易存云存储系统平台建设 项目方案 北京易存科技 2016-1-25 目录
一、方案概述 (03) 二、方案要求与建设目标 (04) 2.1 客户需求分析 (04) 2.2 系统主要功能方案 (05) 三、系统安全方案 (19) 3.1 系统部署与拓扑图 (19) 3.2 文件存储加密 (21) 3.3 SSL协议 (22) 3.4 二次保护机制 (23) 3.5 备份与恢复 (23) 四、系统集成与二次开发 (24) 4.1 用户集成 (24) 4.2 文件集成 (27) 4.3 二次开发 (29) 五、典型成功案例 (29) 六、售后服务体系 (30) 6.1公司概况 (30) 6.2 服务内容与响应时间 (31)
一、方案概述 随着互联网时代的到来，企业信息化让电子文档成为企业智慧资产的主要载体。信息流通的速度、强度和便捷度的加强，一方面让我们享受到了前所未有的方便和迅捷，但另一方面也承受着信息爆炸所带来的压力。 传统的文件管理方式已经无法满足企业在业务的快速发展中对文件的安全而高效流转的迫切需求。尤其是大文件的传输与分享，集团公司与分公司，部门与部门之间，乃至与供应商或客户之间频繁的业务往来，显得尤其重要。 文件权限失控严重，版本混乱，传递效率，查找太慢，文件日志无法追溯，历史纸质文件管理与当前业务系统有效整合对接等一系列的问题日渐变的突出和迫切。 该文档描述了北京易存科技为企业搭建文档管理系统平台的相关方案。从海量文件的存储与访问，到文件的使用，传递，在线查看，以及文件的流转再到归档和跨平台的调用最后到文件落地安全等整个文件生命周期进行逐一介绍。包括了系统的功能方案（权限管理、流程审核、高级检索等）、系统性能方案（文件存储支撑、高并发量访问处理）、系统安全方面（备份，存储加密等）系统集成方案等多方面。
关于云存储系统的六大技术分析 随着监控领域的飞速发展，新技术的诞生也是接踵而至，云存储是人们最为乐道的高新技术产品。它具有如下几大主要的技术。 云存储系统具有如下特点：数据安全，超强的可扩展性，按照使用收费，可跨不同应用，自动切换故障，易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 与云计算系统相比，云存储可以认为是配置了大容量存储空间的一个云计算系统。云存储系统具有如下特点：数据安全，超强的可扩展性，按照使用收费，可跨不同应用，自动切换故障，易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。 云存储系统是一个多设备、多应用、多服务协同工作的集合体，它的实现要以多种技术的发展为前提。根据云存储的特点及其应用领域，主要的云存储技术涉及到存储虚拟化，分布式文件系统，集群存储，存储集中管理，异质平台协同，自动分级存储等方面，当然还有重复数据删除、数据压缩等技术。 存储虚拟化存储虚拟化（StorageVirtualizaTIon）最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个（或多个）目标服务或功能与其它附加的功能集成，统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的，而这些实体则是用来提供存储资源或服务的。 存储虚拟化是一种贯穿于整个IT环境、用于简化本来可能会相对复杂的底层基础架构的技术。存储虚拟化的思想是将资源的逻辑映像与物理存储分开，从而为系统和管理员提供
视频监控系统整合云存储方案 2016年11月
目录 一、前言 (3) 1.1物联网与视频监控 (3) 1.2项目运用背景 (5) 二、云计算和云存储 (7) 2.1云计算的概念 (7) 2.2云存储的概念和技术优势 (7) 三、云存储产品介绍 (9) 3.1云存储核心产品 (9) 3.2架构 (9) 3.3 优势及特点 (10) 四、现有存储与云存储对比 (11) 4.1现有存储系统结构 (11) 4.2云存储结构 (12) 4.3两种存储方式详细比较 (13) 五、基于云的云存储解决方案 (15) 5.1方案背景及概述 (15) 5.2方案拓扑图 (17) 5.3功能特色 (17) 六、云存储其它运用 (18)
一、前言 1.1物联网与视频监控 当前，物联网技术在社会公共安全领域的综合应用时机已逐渐成熟。视频监控技术是物联网技术的重要组成部分，是感知安防的主要手段。视频监控也是应用历史相对较长、技术密集度较大的应用领域。在信息化建设深入开展的背景下，现有视频监控网络存在着缺乏深度应用的模式、监控网的智慧化程度不高、系统建设的投入产出比低等突出问题。如何用新技术改造现有的视频监控网络，使之能更好地适应物联网时代视频监控智慧化、情报化的应用需求已迫在眉睫。 视频监控系统作为面向城市公共安全综合管理的物联网应用中智慧安防和 智慧交通的重要组成部分，面临着深度应用的巨大挑战。其应用的瓶颈是视频信息如何高效提取，如何同其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互操作。解决这一问题的核心技术即是视频结构化描述技术。用视频结构化描述技术改造传统的视频监控系统，使之形成新一代的视频监控系统———智慧化、语义化、情报化的语义视频监控系统。 视频监控应用和技术的瓶颈 视频监控系统在社会管理和案件侦破等工作中有着不可替代的作用。粗略估算，"十一五"期间全国各地投入到视频监控系统建设的资金约为数十亿元。视频监控系统无论在数目还是在建设资金的规模上都非常庞大。 目前视频监控系统应用中存在一些突出问题： 1.缺少视频信息情报的标准化生成方法，进而缺少利用视频信息情报指导侦查、破案的新型警务工作模式。 2.视频信息的跨域、跨警种共享以及与其他信息系统的互联互通问题突出，跨系统的语言不统一造成信息成为一个个的孤岛，限制了大情报、大信息系统的建设及应用。 3.存储传输的问题、由于要节省大量的存储空间及传输带宽的限制，不得不对视频数据进行大量压缩，不仅造成图像模糊的问题，而且视频压缩时固定压缩比的方式不够灵活，不得不占用大量的存储空间及传输带宽。