① 网络监控硬盘录像机降低分变率及帧率可延长录像时间吗
网络监控硬盘录像机降低分变率及帧率可延长录像时间吗?在部署监控系统后,如果在固定的硬盘容量下无法满足存储时间长度的要求,有多种方式可以实现存储时间的延长。主要有以下几种方法:
方法1.变码率
定码率(CBR)指的是IPC输出的码率恒定不变,变码率(VBR)则可以根据监控场景的复杂程度、运动情况进行动态编码,在有移动、复杂变化时用较高的码率,对于静态场景,IPC使用极低的码率,从而很大程度上降低码率,提升存储时间长度。以下是定码率和变码率的区别:
默认情况下,IPC使用的是定码率,您可以在NVR的码流设置界面中将对应通道修改为变码率,实现存储时间的延长。经过实际测试和统计,一般场景下,开启变码率后,存储时间长度可以延长至3倍以上。
方法2.移动侦测录像
“移动侦测”顾名思义就是检测移动画面,移动侦测录像指的是仅有移动物体的时候才存储录像,可以有效提高硬盘存储时长。大多数时间和环境(如夜间、户外),监控画面都是静止的,如果24小时定时录像,则会产生大量无用、不关心的视频。经过TP-LINK技术人员测试,使用移动侦测录像后,硬盘存储时长可以延长到3倍以上(具体倍数与环境有关)。
方法3.H.265编码
H.265是一种新型高效的编码方式,在不改变图像清晰度的前提下,可以将码流降低为H.264的一半。即原来4M码流录像为42G/天,使用H.265后调整码流为2M,硬盘占用为21G/天。
如果NVR和IPC均支持H.265编码,则可以将IPC设置为H.265编码,实现存储减半的效果。
方法4.Smart H.265/H.264编码
TP-LINK Smart编码是TP-LINK在H.264/H.265编码标准上优化后的一种新型编码方式。使用该编码方式后,IPC可以根据环境的复杂度实时调整码率大小,实现存储时间长度的延长。经过实测,Smart编码可以提升存储时间约3~10倍。
方法5.其他方法
可以通过NVR支持的存储策略功能设置,实现存储时长的提升,主要有以下方法:
n 存储扩容:开启扩容后,录像信息存储延长最大到3倍。
n 配额管理:可以根据的重要性,给不同的通道分配合理的存储空间。
总的来说,在实际的监控工程项目中,有多种方法可以实现存储时间的延长。在选择设备时,选取H.265编码的录像机和摄像机,可以实现2倍的存储时长提升;工程实施后,可以使用变码率、移动侦测录像或Smart编码的方式,可以实现3~10倍的存储时长提升。
② 文件压缩后文件大小会改变吗
会变小。
一个较大的文件经压缩后,产生了另一个较小容量的文件,其原理是通过某种特殊的编码方式将数据信息中存在的重复度、冗余度有效地降低,从而达到数据压缩的目的。
例如:一个文件的内容是11100000000...000001111(中间有一万个零),你要完全写出来的话,会很长很长,但如果你写“111一万个零1111”来描述它,也能得到同样的信息,但却只有十一个字,这样就减小了文件体积。
(2)1s中分片会导致存储变大吗扩展阅读:
所有无损压缩都基于这样一种理念:将文件变为“较小”的形式以利于传输或存储,并在另一方收到它后复原以便重新使用它。
有损压缩则与此大不相同。这些程序直接去除“不必要”的信息,对文件进行剪裁以使它变得更小。
这种类型的压缩大量应用于减小位图图像的文件大小,因为位图图像的体积通常非常庞大。为了了解有损压缩的工作原理,让我们看看你的计算机如何对一张扫描的照片进行压缩。
对于此类文件,无损压缩程序的压缩率通常不高。尽管图片的大部分看起来都是相同的——例如,整个天空都是蓝色的——但是大部分像素之间都存在微小的差异。
为了使图片变得更小同时不降低其分辨率,您必须更改某些像素的颜色值。如果图片中包含大量的蓝色天空,程序会挑选一种能够用于所有像素的蓝色。然后,程序重写该文件,所有天空像素的值都使用此信息。如果压缩方案选择得当,不会有任何变化,但是文件大小会显着减小。
当然,对于有损压缩,在文件压缩将无法复原成原始文件的样子。压缩程序会对对原始文件重新解释。因此,如果需要完全重现原来的内容(例如软件应用程序、数据库和总统就职演说),则不应该使用这种压缩形式。
参考资料来源:网络——文件压缩
③ 怎么办 我是红米1s的手机 现在内部存储为0 外部存储还有11GB。已root红米手机存储都是默认
小米是手机系统用的都是MIUI系统,这个系统是安卓UI添加版,就好比你穿着衬衫披肩马夹,刚开始还是很好用占用内纯比普通系统大了150M不会很多 有个种自定义,主题,个性闹钟,皮肤,支持各种游戏,但是突然有一天他开始收钱了并且内纯也变大了,还推出个各种米币收费项目,带来了大量利润,但是出现了个中BUG被人破解并且免费使用,小米公司在慢慢的完善中系统也越变越大最终变成了现在的600M运行内存占用。系统大但是很多软件是你根本用不上的,或完全没有用的但是ROOT权限锁死状态这些,没用的自带软件你根本没法卸载,向米1,米1S,红米,红米1S,这些手机运行内存普遍才1G,自然就会比较卡,比较吃力,出现,黑屏,闪退,死机,主要原因都是运行内纯不足造成的, 你可以换个小点的系统,或考虑换个2G运行内纯以上的手机。
④ Elasticsearch之分片内部原理
最好的支持 一个字段多个值 需求的数据结构是我们在 倒排索引 章节中介绍过的 倒排索引 。 倒排索引包含一个有序列表,列表包含所有文档出现过的不重复个体,或称为 词项 ,对于每一个词项,包含了它所有曾出现过文档的列表。
倒排索引被写入磁盘后是 不可改变 的:它永远不会修改。 不变性有重要的价值:
当然,一个不变的索引也有不好的地方。主要事实是它是不可变的! 你不能修改它。如果你需要让一个新的文档 可被搜索,你需要重建整个索引。这要么对一个索引所能包含的数据量造成了很大的限制,要么对索引可被更新的频率造成了很大的限制
下一个需要被解决的问题是怎样在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新? 答案是: 用更多的索引。
通过增加新的补充索引来反映新近的修改,而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到--从最早的开始--查询完后再对结果进行合并。
Elasticsearch 基于 Lucene, 这个 java 库引入了 按段搜索 的概念。 每一 段 本身都是一个倒排索引, 但 索引 在 Lucene 中除表示所有 段 的集合外, 还增加了 提交点 的概念 — 一个列出了所有已知段的文件。新的文档首先被添加到内存索引缓存中,然后写入到一个基于磁盘的段。
逐段搜索会以如下流程进行工作:
当一个查询被触发,所有已知的段按顺序被查询。词项统计会对所有段的结果进行聚合,以保证每个词和每个文档的关联都被准确计算。 这种方式可以用相对较低的成本将新文档添加到索引。
随着按段(per-segment)搜索的发展, 一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显着降低了。新文档在几分钟之内即可被检索,但这样还是不够快。
磁盘在这里成为了瓶颈。 提交(Commiting)一个新的段到磁盘需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘,这样在断电的时候就不会丢失数据。 但是 fsync 操作代价很大; 如果每次索引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。
我们需要的是一个更轻量的方式来使一个文档可被搜索,这意味着 fsync 要从整个过程中被移除。
在Elasticsearch和磁盘之间是文件系统缓存。 像之前描述的一样, 在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中。 但是这里新段会被先写入到文件系统缓存--这一步代价会比较低,稍后再被刷新到磁盘--这一步代价比较高。不过只要文件已经在缓存中, 就可以像其它文件一样被打开和读取了。
Lucene 允许新段被写入和打开--使其包含的文档在未进行一次完整提交时便对搜索可见。 这种方式比进行一次提交代价要小得多,并且在不影响性能的前提下可以被频繁地执行。
在 Elasticsearch 中,写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。 默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch 是 近 实时搜索: 文档的变化并不是立即对搜索可见,但会在一秒之内变为可见。
这些行为可能会对新用户造成困惑: 他们索引了一个文档然后尝试搜索它,但却没有搜到。这个问题的解决办法是用 refresh API 执行一次手动刷新:
并不是所有的情况都需要每秒刷新。可能你正在使用 Elasticsearch 索引大量的日志文件, 你可能想优化索引速度而不是近实时搜索, 可以通过设置 refresh_interval , 降低每个索引的刷新频率:
refresh_interval 可以在既存索引上进行动态更新。 在生产环境中,当你正在建立一个大的新索引时,可以先关闭自动刷新,待开始使用该索引时,再把它们调回来:
refresh_interval 需要一个 持续时间 值, 例如 1s (1 秒) 或 2m (2 分钟)。 一个绝对值 1 表示的是 1毫秒 --无疑会使你的集群陷入瘫痪。
在 动态更新索引,我们说一次完整的提交会将段刷到磁盘,并写入一个包含所有段列表的提交点。Elasticsearch 在启动或重新打开一个索引的过程中使用这个提交点来判断哪些段隶属于当前分片。
即使通过每秒刷新(refresh)实现了近实时搜索,我们仍然需要经常进行完整提交来确保能从失败中恢复。但在两次提交之间发生变化的文档怎么办?我们也不希望丢失掉这些数据。
Elasticsearch 增加了一个 translog ,或者叫事务日志,在每一次对 Elasticsearch 进行操作时均进行了日志记录。通过 translog ,整个流程看起来是下面这样:
translog 提供所有还没有被刷到磁盘的操作的一个持久化纪录。当 Elasticsearch 启动的时候, 它会从磁盘中使用最后一个提交点去恢复已知的段,并且会重放 translog 中所有在最后一次提交后发生的变更操作。
translog 也被用来提供实时 CRUD 。当你试着通过ID查询、更新、删除一个文档,它会在尝试从相应的段中检索之前, 首先检查 translog 任何最近的变更。这意味着它总是能够实时地获取到文档的最新版本。
这个执行一个提交并且截断 translog 的行为在 Elasticsearch 被称作一次 flush 。 分片每30分钟被自动刷新(flush),或者在 translog 太大的时候也会刷新。请查看 translog 文档 来设置,它可以用来 控制这些阈值:
flush API 可以 被用来执行一个手工的刷新(flush)
由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ,这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。 每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是,每个搜索请求都必须轮流检查每个段;所以段越多,搜索也就越慢。
Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段,然后这些大的段再被合并到更大的段。
段合并的时候会将那些旧的已删除文档 从文件系统中清除。 被删除的文档(或被更新文档的旧版本)不会被拷贝到新的大段中
启动段合并不需要你做任何事。进行索引和搜索时会自动进行:
合并大的段需要消耗大量的I/O和CPU资源,如果任其发展会影响搜索性能。Elasticsearch在默认情况下会对合并流程进行资源限制,所以搜索仍然 有足够的资源很好地执行
在这种情况下,使用optimize优化老的索引,将每一个分片合并为一个单独的段就很有用了;这样既可以节省资源,也可以使搜索更加快速:
Elasticsearch:权威指南
⑤ 电脑磁盘碎片整理后可用空间会变大还是变小啊
电脑磁盘碎片整理后不会改变可用空间。是提高电脑的整体性能和运行速度。
电脑磁盘碎片整理后对电脑磁盘在长期使用过程中产生的碎片和凌乱文件重新整理,可提高电脑的整体性能和运行速度。
因为文件被分散保存到整个磁盘的不同地方,而不是连续地保存在磁盘连续的簇中形成的。文件碎片一般不会在系统中引起问题,但文件碎片过多会使系统在读文件的时候来回寻找,引起系统性能下降,严重的还要缩短硬盘寿命。
(5)1s中分片会导致存储变大吗扩展阅读:
当磁盘碎片整理程序在对磁盘进行碎片整理时,计算机可以执行其他任务,但此时计算机将运行得较慢,磁盘碎片整理程序也要花费更长的时间。在碎片整理过程中,每当其他程序写磁盘后磁盘碎片整理程序必须重新启动。
为避免磁盘碎片整理程序重新启动太频繁,一定要在整理磁盘碎片时关闭其他程序。一般家庭用户1个月整理一次,商业用户以及服务器半个月整理一次。但要根据碎片比例来考虑,如在windows7中,碎片超过10%,则需整理,否则不必,如 果频繁的对磁盘进行整理反而有损硬盘的寿命。
⑥ 8086/8088系统中,存储器为什么要分段,一个段的最大和最小各为多少字节
8086/8088系统中,存储器分段的主要目的是便于存储器的管理,使得可以用16位寄存器来寻址20位的内存空间。一个段最大为64KB,最小为16B。
存储器一般用来保存程序的中间结果,为随后的指令快速提供操作数,从而避免把中间结果存入内存,再读取内存的操作。
由于存储器的个数和容量都有限,不可能把所有中间结果都存储在存储器中,所以,要对存储器进行适当的调度。根据指令的要求,管理安排适当的寄存器,避免操作数过多的传送操作。
8086/8088CPU可直接寻址1MB的存储器空间,直接寻址需要20位地址码,而所有内部寄存器都是16位的,只能直接寻址6KB,因此采用分段技术来解决。将1MB的存储空间分成若干逻辑段,每段最长64KB,最短16B。这些逻辑段在整个存储空间中可浮动。
(6)1s中分片会导致存储变大吗扩展阅读:
8086/8088CPU内部设置了4个16位段寄存器,它们分别是代码段寄存器CS、数据段寄存器DS、堆栈段寄存器SS、附加段寄存器ES、由它们给出相应逻辑段的首地址,称为“段基址”。段基址与段内偏移地址组合形成20位物理地址,段内偏移地址可以存放在寄存器中,也可以存放在存储器中。
程序较小时,代码段、数据段、堆栈段可放在一个段内,即包含在64KB之内,而当程序或数据量较大时,超过了64KB,那么可以定义多个代码段或数据段、堆栈段、附加段。
⑦ 关于网盘大文件数据分片传输和tcp协议中的分片问题
数据分片,自然便是将整体数据分摊在多个存储设备上,这样每个存储设备的数据量相对就会小很多,以此满足系统的性能需求。值得注意的是,系统分片的策略有很多。这是管理存储设备的方式,和传输过程并无关系。如果满意,请给分!
回到你的问题,你的网盘分多少个存储设备?使用的分片的策略是什么?