大数据时代为监控存储带来最直接的变化就是云存储的到来。安防监控公司从大华大数据研究院技术人员得知，云计算和云存储就是为大数据服务的。那么，在大数据架构下的云存储具体解决了视频监控哪些存储需求和弊端呢?
       其一，IP SAN存储方式是网络时代最为主流的存储方式，这类存储系统与监控摄像头安装设备也大量销向东南亚、中东和非洲等新兴市场。在这些市场上，中国设备厂商除了提供更具}生价比的IT存储方案之外，也顺其自然地进入到这些区域的监控市场中。但大数据架构TIP SANI~弊端也很明显。IPSAN存储方案，一个业务只能在一个控制器上工作，实现不了并发读写，极易造成系统整体负载不均；同时设备容量提升到一定规格后，性能会遭遇瓶颈，不能再随容量同步提升。云存储大多采用分布式架构+计算存储节点的方式，允许所有存储节点并行访问整个系统中的任何文件，且可以实现并发读写，相当于多个人干一个活，读写效率远远优于传统IPSAN存储；当设备容量增加时，性能可随容量线性增长，性能无瓶颈。

       与此同时，以4K为代表的超高清监控需求之下，视频监控单文件的容量越来越大，每个文件能够到达GB级的规模，视频联网平台存放各省厅上传的视频文件，在项目后期视频文件的总容量甚至能够到达PB级别的容量。这个时候项目本身所使用的存储将面临容量扩展的问题。单台IPsAN设备最高也就能扩展1—2个PB左右的容量，而云存储随着节点数的增多，当前最高可扩展至20~’B的容量，能够降低整个项目的总体采购投入和管理维护成本。此外，传统IPSAN存储在扩容时需要给上层业务服务器重新分配空间，严重影响上层视频共享业务的连续性。而云存储能够自动识别扩容节点，实现秒级部署，不会影响业务。

       其二，相较于更为传统的NvR存储，从性能和容量上看，单台存储设备的性能和扩展性基本可以满足PB级以内的视频接人和图像存储需求，但是要接人成千上万路高清1080t，，甚至是4K视频，存储几十PB甚至上百PB的数据。无论是性能还是容量都无法应对，因为单台NVR无法实现其性能与容量的线性增长。如果采用多台NVR叠加的方式来实现增加的视频接人和图像存储需求，那么多台存储设备问相互独立，缺乏有效的数据整合与协同处理能力，也存在诸多问题，比如：统一管理、存储资源按需分配、资源融合、设备性能和存储空间共享及利用等一系列问题。而云存储就能有效解决NvR之类单台存储设备的技术瓶颈。通过集群应用、网络技术、分布式文件系统等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。云存储可对系统内的设备资源、带宽资源、存储空间资源等进行有效整合，可为用户提供大容量、高性能、高可靠的透明存储服务。云存储有几大特点：线性扩展的高并发读写性能、海量存储空间的弹性扩展、海量存储空间的弹性扩展、提升设备资源处理和存储空间共享能力、提升设备资源处理和存储空间共享能力、总拥有成本较