安防视频云存储方案：现状分析与解决

利用视频云存储方案可解决安防视频难以存储与检索的问题，传统视频数据因为缺乏元数据索引，因此在无法确定精确的事件发生时间时，无法快速有效的定位视频信息，需要大量人力对存量视频信息进行检索。由此引入巨大的人力成本，并需要更多时间完成视频检索。
此外，传统安防视频具有以下特点：

• 使用 RTMP/RTSP 协议实现视频流收流。
• 需要海量、可靠的视频存储。
• 仅在有事件发生，并需要了解现实情况时才进行回看。
• 回看框架需要确保 7*24 可用，在需要时可以快速访问从而实现回看功能。

以上特点意味着：

• 需要在云端或本地部署额外的软/硬件资源，实现视频流接收，引入额外成本。
• 传统的本地视频存储受限于单一副本，存在单点故障导致的视频丢失风险。固定的本地存储容量，使得增加摄像头数量时需要配套考虑存储设施容量规划和部署方案，使得项目周期变长，项目规划更加复杂。
• 回看框架访问频率不高，但 7*24 可用意味着即使没有回看需求的时间段内，仍然需要支付对应的系统运行成本。
  

针对以上困难和特点，我们针对 IPC 视频云存成本优化场景，开发了可以植入到 IPC 内部的视频切片云存 SDK，并利用亚马逊云科技提供的云上托管服务构建视频检索、回看平台，从而降低回看平台基础运行成本，实现回看成本与累积回看时长相关，在不使用回看平台时，几乎无需支付平台运行成本，而当有人访问时又可以快速提供服务。

 

系统架构图：

• IPC C SDK

植入到 IPC 内部的 SDK，用于实现视频分片和封装，将可以直接回看的视频分片存储到 S3 存储桶中。并通过 IAM 权限管理，实现 IPC 上传权限的管理，从而确保各 IPC 视频上传权限相互独立。

利用 SDK 直接将视频上传至 S3 存储桶，从而摆脱本地或云端视频流转存所需的资源，实现云存成本与存储视频累计时长相关。

• S3 视频存储桶

用于存储 IPC 视频分片信息，支持使用 S3 对象标签和生命周期管理功能，实现视频分片保存周期管理和视频存储成本优化。

同时，利用 S3 每个前缀提供 3500 PUT 和 5500 GET 请求的性能，利用前缀命名规则，实现云存空间性能自动扩展，从而实现使用统一的框架支持从几个到数以百万计的 IPC 设备。

• 对视频抽帧并调用 AI 接口和 DynamoDB 元数据存储

针对传统 IPC 视频存储难以检索的情况，引入云上 AI 服务，实现智能视频分析，并根据视频内容，生成相应元数据信息，并保存在 DynamoDB 之中。用户可以选择使用 DynamoDB 中信息，对视频内容进行检索，从而快速定位到所需的视频片段和对应时间，进而有效提升视频检索效率，缩短视频检索所需时间。

• AI 服务

亚马逊云科技提供了丰富的 AI 服务可以用于视频分析与检索。目前支持的主要 AI 服务可以参考本解决方案：

由于 AI 服务部分内容较多，限于篇幅，该解决方案另行刊文作详细介绍。敬请期待。

• 无服务器架构构建回放平台

为了切实降低回看平台运行成本，特别是没有回看请求时的成本，本解决方案采用了云原生的无服务器架构。具有无用户使用时，成本极低，收到请求时支持秒级快速启动，自动扩展，统一系统架构支持几个到数以百万计的用户同时访问。

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