Unlocking the future of video data: March Networks cloud storage on AWS

解锁视频数据的未来：March Networks在AWS上的云存储 | AWS架构博客

解锁视频数据的未来：March Networks在AWS上的云存储

随着零售、银行、快餐店（QSR）、便利店和交通网络等行业的企业在全球数千个分布点生成PB级视频数据，企业级视频监控正以前所未有的规模发展。随着存储需求的增长以及企业希望从视频中提取更多运营洞察，传统的本地存储模式在扩展性方面变得越来越困难且成本高昂。

March Networks是全球领先的智能视频监控和商业智能解决方案提供商，为银行、零售、快餐店、交通及其他多站点环境的企业提供服务。凭借25年以上的视频技术经验，该公司通过基于云的平台、人工智能分析和企业级视频管理，帮助组织将视频数据转化为运营洞察。

解锁视频数据的力量

在本文中，我们将展示March Networks如何在亚马逊网络服务（AWS）上构建可扩展的云架构，以支持大规模企业视频存储和分析。该解决方案使用亚马逊简单存储服务（Amazon S3）和Amazon S3 Glacier管理长期视频存储，同时与AWS的其他服务集成，以支持数据摄入、生命周期管理、监控和安全访问。我们还将探讨该架构如何通过Amazon S3 Vectors和Amazon Bedrock等技术实现高级视频分析，帮助组织更高效地存储PB级视频数据，同时加速调查和运营洞察。

挑战：大规模管理企业视频

历史上，企业视频一直存储在本地网络视频录像机（NVR）和每个站点部署的本地服务器上。虽然这种模式提供了本地控制，但会创建碎片化的存储环境，需要频繁的硬件扩展、持续维护以及各站点之间不一致的存储策略。这也限制了组织在企业范围内集中访问、分析和管理视频数据的能力。

随着企业为合规性、责任保护和运营智能增加视频存储周期，基础设施需求迅速增长。在数百甚至数千个站点添加本地存储硬件会增加运营复杂性，并带来生命周期管理挑战。

云视频存储的经济影响

云存储通过将分散的视频数据整合到集中式、弹性存储基础设施中，引入了更灵活的模式。即使进行部分迁移（例如将长期存储或合规归档迁移到云中），也能显著降低基础设施负担，同时实现集中化的数据管理和分析。

这一转变可能带来显著的财务影响。例如，一家零售企业评估了采用混合云存储模型来延长视频保留时间至长达5年的效益——这一常见保留周期由合规标准和法规驱动——而无需新增本地硬件。该客户运营超过580台摄像头，生成约5,600 TB的归档视频。所需总存储空间取决于视频比特率和质量、摄像头数量以及备份时长等因素。使用第三方云服务提供商的预估云存储成本约为每年34.7万美元，而将相同规模的视频存储在本地的年成本则高达约170万美元。对于长期云存储，数据不会过期或被删除；当存储配额接近容量时，客户会收到通知，并可根据需要购买额外存储空间。通过在本地保留近期视频记录，同时将较旧视频归档到第三方云服务提供商，该组织在保持对归档视频必要访问权限的同时，显著降低了存储成本。

解决方案概述：March Networks 云存储（AWS 上）

March Networks 云存储是基于 AWS 的云视频存储解决方案。它专为分布式企业环境设计，如零售连锁店、金融机构、便利店和交通系统，这些机构在地理分布广泛的地点运营数千台摄像头。

该解决方案利用 Amazon S3 和 Amazon S3 Glacier 提供可扩展且持久的存储，用于存储大量视频数据，同时集成支持安全数据摄入、生命周期管理、监控和访问控制的 AWS 服务。通过将 AWS 云基础设施与 March Networks 的视频监控专业知识相结合，组织可以在保持运营灵活性的同时，现代化视频保留策略。

该平台支持多种部署模式，使组织能够按照自己的节奏采用云存储。混合架构允许近期视频保留在本地以实现即时访问，而较旧视频则归档到云端。在其他部署方案中，组织可以将大部分视频存储迁移到 AWS，以减少本地基础设施并简化长期保留管理。

由于平台基于 AWS 构建，当组织增加摄像头、延长保留周期或新增站点时，存储容量会自动扩展。这使客户无需进行硬件规划或基础设施扩展即可扩展视频存储环境。

架构深度解析

云存储架构将本地视频基础设施与管理视频数据摄入、存储、监控和安全访问的 AWS 服务集成。

从高层次来看，该架构通过安全网络连接将本地视频系统（包括NVR、摄像头和客户端应用）连接到 AWS 云服务。March Networks 通过加密传输协议将本地NVR录制的视频数据安全上传到 Amazon S3 存储桶。Amazon S3 提供高度持久的对象存储，专为存储大量数据而设计，同时支持高效的检索和生命周期管理。

图1：March Networks 在 AWS 上的架构。

一旦存储完成，组织可以将视频数据保留用于主动调查或运营审查。组织可配置生命周期管理策略，根据视频的访问模式，自动将较旧的视频转移到成本更低的存储层级。

使用 Amazon S3 和 Amazon S3 Glacier 的分级存储

视频存储需求会根据视频访问频率的不同而变化。平台使用多个 Amazon S3 存储层级，使性能和成本与实际视频访问模式相匹配。

Amazon S3 标准存储和 Amazon S3 标准-不频繁访问（S3 Standard-IA）支持需要随时访问的视频，用于调查、运营审查或分析。对于长期保留需求，平台使用 Amazon S3 Glacier 存储层级，为需要保存但很少访问的视频提供超低成本的归档存储。

生命周期策略会根据客户定义的保留策略，自动在不同存储层级之间迁移视频。这使组织能够将高价值的近期视频存储在高性能存储中，同时经济高效地归档旧视频。

支持的 AWS 服务

多个 AWS 服务共同保障平台的可靠性、可扩展性和运营可见性：

• Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS） 在系统组件之间管理异步消息传递，实现摄取、处理和存储服务之间的可靠通信。
• Amazon Simple Email Service（Amazon SES） 提供操作警报和系统事件的通知功能。
• Amazon CloudWatch 监控系统性能、记录活动日志，并提供对云基础设施的运营可见性。
• AWS Security Token Service（AWS STS） 为访问云资源的系统组件提供安全身份验证和临时凭证。

为实现元数据管理和缓存，平台使用 PostgreSQL 和 Amazon ElastiCache for Redis，以确保对视频元数据和系统状态的高性能访问。

这些服务共同使 March Networks 能够交付一个安全、可扩展的云架构，能够支持分布式环境中 PB 级规模的视频工作负载。

成果与优势

通过在 AWS 上构建视频存储架构，March Networks 帮助组织实现视频基础设施现代化，同时降低运营复杂性和长期存储成本。这包括：

降低存储成本

通过使用 Amazon S3 和 Amazon S3 Glacier 的分级存储，组织可以将存储成本与实际视频访问模式对齐。高频访问的视频始终保持随时可用，而旧视频可以以显著更低的成本归档存储。

弹性扩展能力

AWS 基础设施使组织能够跨数百甚至数千个地点扩展视频存储，而无需增加本地硬件。当组织新增摄像头或延长保留期时，存储容量会自动扩展。

集中式调查与治理

基于云的视频存储使安全和运营团队能够通过集中化平台跨多个站点调查事件。组织可以统一应用保留策略、维护审计日志，并在所有地点实施标准化治理。

AI 驱动的分析与搜索

集中式视频存储还能够实现高级分析功能。March Networks集成了人工智能驱动的工具，例如AI Smart Search，该工具允许用户通过自然语言查询在大型视频档案中定位相关视频片段。

这些功能利用了包括Amazon S3 Vectors和Amazon Bedrock在内的技术，以支持在企业级数据集中进行语义搜索和人工智能驱动的视频智能分析。

结论

随着组织产生的视频数据量不断增加，可扩展的云基础设施对于管理长期存储和实现高级分析变得至关重要。通过基于AWS构建其云存储平台，March Networks为组织提供了用于企业视频存储的持久、安全且成本高效的底层架构。

Amazon S3、Amazon S3 Glacier、Amazon SQS、Amazon CloudWatch和AWS Security Token Service等服务支持可扩展的架构，能够在分布式环境中存储和管理PB级的视频数据。这种原生云方法使组织能够立即现代化视频基础设施，同时为未来的AI驱动分析和运营智能做好准备。

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