北京小区高清视频监控系统升级改造技术方案-凯源恒瑞北京监控安装工程公司

1.1 建设背景  

近年来，全国各地小区及周边地区先后发生数起安全事故，严重危害居民生命安全，极大的破坏了社会的和谐稳定。由于小区周边环境复杂，安全管理规范不健全，小区门内打架抢劫、偷盗、人口丢失等紧急突发事件，严重侵害居民人身安全。如何切实加强小区及其周边安全风险防控工作，有效减少安全事故发生，确保广大居民生命财产安全成为全社会关注的焦点。

为了有效保护居民人身财产安全，防止内外侵害案件和紧急安全事件的发生，维护小区正常的居住和生活秩序，公安部、住建部、中央综治办等部门联合出动制定了一系列的安全防范措施，“平安小区”、“数字小区”等建设相继展开。国务院办公厅相继发布相关办法措施，加强公安机关和小区在信息沟通、应急处置等方面加强协作，健全联动机制。强调小区要强化管理，加快推进小区视频监控系统、紧急报警装置等建设。

同时随着信息技术、网络技术、音视频技术、智能识别技术的发展，在人力防范的基础上，采用现代化技防手段的安全防范系统正在各类小区开始推广和大规模应用。

1.2 建设目标  

将小区建设成为平安和智慧的小区，以实用为目的，以解决自有小区安全管理、运营效率、节能减排及人员体验等小区内需问题优先，从实用和实战的角度出发构建。

统一标准：打造统一的小区建设标准，服务标准，运营流程，为统一管理打下基础。

节省投资：小区业务和应用服务化，能力共享，减少重复投资成本。

提升效率：基于平台快速开发小区新业务，提升小区运营效率；

改进体验：实现人员和车辆的快速通行和权限管理，改善员工/访客体验，并提高小区的安全管控能力；

1.3 设计原则  

方案设计时应遵循技术先进、功能齐全、性能稳定、节约成本的原则。综合考虑后期维护及操作等因素，并为今后的发展、扩建、改造等留有扩充的余地。本系统设计内容是系统的、完整的、全面的；设计方案具有科学性、合理性、可操作性。其具备以下原则：

l技术先进，架构领先

系统设计上应具有较高的技术先进性和功能完善性，要选择国内先进的信息技术手段，要考虑主流技术的发展趋势，要配置充足的接入、处理和存储资源，确保系统能适应信息技术的迅速发展，更好地解决今后系统升级等问题。

宜采用容器云化技术，实现硬件资源池化、软件分布式、资源混合编排、运维自动化。实现硬件资源统一管理、按需调度资源、灵活收放；软件分布式云化集群部署，支撑大规模管理、高可靠保障、高效率检索；资源模板化编排，根据业务类型快捷匹配；统一运维管理，可视化界面管理，一键式部署升级，提升运维效率。

l按需分配，灵活调度

在项目建设过程中，要最大限度地满足中小学院校各业务部门的差异化需求，计算、存储、网络等资源可按不同单位需求灵活组合，按需分配使用，应急事件处理过程中，全系统资源可及时灵活调配给应急事件处理，协助小区安保，解决小区管理等工作中面临的具体难题。

l安全可靠，冗余保护

作为各部门视频应用的核心业务支撑平台，本期项目必须加强信息系统的安全建设，确保系统安全。系统通过应用多项现代信息安全技术和安全保障体系，保证系统的物理安全、网络安全、系统安全、应用安全和数据安全等。

在系统设计中，应有适量冗余及其他保护措施，平台和应用软件应具有容错性、鲁棒性等。有效保证系统7*24不间断运行。系统必须具备较强的灾难处理能力，包括数据备份与灾难性恢复，能够做到系统的高可靠保障。

在物理设备上，各类线缆、设备辐射指标应达到相关的安全要求；网络设计上采用与其他网络相对独立的专用网络（注：视具体情况而定），网内的视频、数据等信息对外界是隔离的；应选择高可靠型的操作系统，在应用系统的设计上，适当采用信息加密、权限管理、访问控制等技术，保证信息安全。

在视频监控系统中，可靠性至关重要，系统所采用的技术与产品必须是成熟和高质量的，当外界或内部条件发生突变时，系统能够经受住干扰和冲击，确保系统在运行期间不间断工作。支持守护进程监听各服务组件状态，状态异常后可自动拉起。

软硬件冗余设计，提供高可靠，系统能够在消息风暴情况下稳定运行。

l开放互联，资源共享

系统设计时，所采用的技术手段必须遵循业界标准，特别是要提供标准接口，使系统具有较高的灵活性，方便扩展及与其它系统互联；系统设计时，应充分考虑数据共享、整合、协同工作的能力，应考虑提供丰富的二次开发接口，使得其他系统可通过二次开发包方便的调用平台视频资源。

项目建设在实用的基础上要注重实现资源的共享整合，因此在系统软硬件配置、系统开发和数据库设计上充分考虑在全部功能基础上，通过资源共享整合实现节约投入成本、提高服务效能的目标。

l云化集群，弹性扩展

由于目前电子信息技术和视频处理及应用技术发展很快，视频监控建设的规模和速度也处于爆发式增长时期，因此系统在硬件环境架构、软件系统和数据存储容量设计等方面，应考虑可扩展性。

项目建设基于分布式云化架构，业务应支持集群部署，可线性扩展；支持负载均衡，动态计算管理或计算节点负载，判断新的需求加载到哪一个集群节点上，保证集群中每一节点负载均衡，保证集群成员不会因为单设备负载过大故障，提升系统的可靠性。支持自动检测集群内节点故障，将故障节点的业务调度到其它可用节点，当故障节点恢复后自动加入集群重新提供服务。

l易操作和易维护

系统在设计上要考虑到用户操作层面的易操作性和易维护性。要提供良好的用户界面和在线帮助功能，降低系统操作的复杂性。同时，系统应具有良好的可维护性，系统维护、数据维护、网络维护要做到既安全又便捷。

1.4 监控系统详细设计  

1.4.1 设计目标  

视频监控子系统前端采用高清摄像机，具有全高清、强智能、高可靠的特性，实现小区全覆盖；后端使用云存储，云解析技术，存储安全性更高，分析检索性能更强。

前端：在小区内的主要出入口、公共区域、大厅、电梯厅、主要走廊、制高点等处设摄像机。满足高清化、无死角监控需求，视频监控全覆盖，所有前端监控点位全部使用不低于1080P高清摄像机，在部分复杂场景采用更高清晰度的摄像机，在需要进行人脸识别的点位采用人脸抓拍摄像机。

监控中心：由智能综合管理平台、高清网络键盘、存储服务器、高清解码器、智能分析服务器和高清显示单元组成，采用PC客户端等多种方式实现各项业务功能。包括处理报警、画面实时上墙、管理前端设备、存储重要录像、应急指挥调度等。视频云监控系统中心平台能实现对系统资源的集中统一管理，分级授权使用，利用视频监控专用网络，汇接下属各部门监控系统，通过客户端进行音视频数据和报警信息的远程调阅、查询、控制；实现互联、互通、互控，为领导视察、纠纷取证、预防和处置公共突发事件提供及时、可靠的监控图像等信息。

在控制中心设若干台液晶拼接屏组成电视墙，用解码拼接控制器+网络控制键盘，可实现视频切换及图像漫游等功能，并设有存储服务器。系统由摄像部分、传输部分、控制部分、图像处理与显示部分组成。摄像机全部采用集中供电，实行24小时监控。该系统能自动按时序切换监控图像，也可定点监控某些图像并有记录备查。

1.4.2 前端采集设计  

在综合安防管理场景下，根据是否含有智能分析功能，还可细分为两类场景：态势监控（即非智能场景），综合安防场景（态势监控 + 智能场景）。

1、态势监控点位设计

态势监控在室外开放区主要应用于小区内道路、公共区域，在室内开放区主要应用于开阔大厅、走廊等场景。

态势监控主要场景

       态势监控场景的建设应小区环境需要出发，统筹规划既有视频采集点的布局。科学合理的选点，在地面部署高清枪型摄像机、一体化筒型摄像机、球型摄像机监控等视频监控采集点，实现“动静结合”的联动机制；清晰记录来往人员、过往车辆实时动态信息，基于科学化、精细化的布点选点方式，达到事半功倍的建设效益。

2、综合安防点位设计  

综合安防是指摄像机选型在原来态势监控基础上增加了车牌识别和人脸抓拍像机，周界围栏摄像机。其中周界围栏摄像机进行区域入侵侦测，人脸抓拍和车牌识别可用在小区或建筑重要位置进行部署，提供数据信息给后台以实现黑名单布控，人员，车辆轨迹跟踪功能。     

1.4.3 视频监控平台设计       

1.4.3.1 系统概述  

视频云平台包含视频监控和视频解析二大业务模块。视频监控实现视频的接入、存储、转发；视频解析实现视频结构化及其相关解析数据入库，同时提供算法库实现车辆、人脸等业务分析；视频云平台在IaaS层由云平台实现资源统一调度。云平台提供GPU直通为视频解析提供加速，云存储则存储原始视频和图片、实现存储弹性扩展。

1.4.3.2 系统架构  

视频云平台在IaaS层将物理资源服务化，包含计算资源池，存储资源池和网络资源池，实现统一分配调度。计算资源池提供GPU直通为视频解析提供加速，存储资源池则存储原始视频和图片、实现存储弹性扩展。

视频云平台在PaaS层包含视频监控和视频解析二大业务模块。视频监控实现视频的接入、存储、转发；视频解析实现视频结构化及其相关解析数据入库，同时提供算法库实现车辆、人脸等业务分析；

下图为视频云平台的总体架构和说明：

视频资源共享平台：

视频资源共享平台由部署有视频监控软件的虚拟机构成，实现门禁、卡口等视频资源接入、实时流媒体转发、视频回放、视频下载和视频质量诊断、异地调阅以及与周边系统联动告警等功能。

智能解析平台：

智能解析平台是有部署有人脸、车辆、行为分析等功能软件的虚拟机构成，为人脸识别、人员轨迹、车牌识别、车辆轨迹、视频摘要、行为分析等功能提供基础算法能力，供应用层调度，实现界面展示。同时在智能分析过程中会将结构化数据汇聚至大数据平台供大数据分析平台进一步进行挖掘分析，深度利用。

1.4.3.3 平台功能说明  

视频监控平台

（1）流媒体服务

流媒体服务，提供视频数据分发功能，为各种取流客户端（B/S客户端，C/S客户端），终端（解码器，云存储）提供码流转发功能。可将一路视频流分发成多路，减少设备连接数压力。

（2）流媒体管理服务

流媒体管理服务，提供流媒体的集群管理配置服务，流媒体的客户端会话管理服务。可对管理的流媒体进行负载均衡，通过流媒体上报的各种性能参数（CPU使用率,内存使用率，网络使用率，会话数）进行多维度的分析判断，通过均衡算法可将流媒体分发请求动态均衡到各个流媒体上。

针对流媒体出现单点故障时，可及时分配其他流媒体完成视频转发功能。

提供干线管理服务，可设置干线数量，通过权限规则或者IP规则，对指定的客户端进行会话剔除，权限抢占。

（3）存储管理服务

存储管理服务器，支持多种存储方式，提供录像存储管理服务。

支持对云存储的录像计划设置管理。

提供不同存储类型的历史录像查询，历史录像回放和下载功能。

提供录像数据打标签设置及按标签查询功能

支持录像完整性检测，可实时查看监控点在指定时间范围内是否正常录像。

提供手动录像，报警录像服务，当出现报警时触发录像，也可手动发送命令触发录像。

智能分析平台

人像视频分析

人像轨迹的数据流示意图如下：

数据流过程如下：

1.摄像头位置信息注册于GIS平台；

2.人员出现在摄像头中；智能分析中心提取人脸截图，抽取特征数据，生成结构化数据；（结构化数据同步给大数据平台）

3.监控中心人员从视频中观察并截取到可疑人员信息或截图（或其他途径获取可疑人员信息）；

4.监控中心人员在系统输入人脸图片并提交；

5.从所在区域人脸大数据中检索目标车辆；

6.人员轨迹信息输入GIS系统；

7.GIS平台生成指定区域目标人员的轨迹并显示

车辆视频分析

车辆轨迹的数据流示意图如下：

数据流过程如下：

1.摄像头位置信息注册于GIS平台

2.车辆出现在车辆摄像头中；智能分析中心提取车辆截图，抽取特征数据，生成结构化数据；（结构化数据同步给大数据平台）

3.监控中心人员从视频中观察并截取到可疑车辆车牌信息或车辆截图（或其他途径获取可疑车辆信息）；

4.监控中心人员在系统输入车辆牌号（或者车辆图片）并提交；

5.从所在区域车辆大数据中检索目标车辆；

6.车辆轨迹信息输入GIS系统；

7.GIS平台生成指定区域目标车辆的轨迹并显示；

视频摘要

视频摘要是通过对视频进行时间和空间上的压缩处理，生成简短的视频片段。通过简短的片段，可以快速显示完整的视频内容，减少查阅视频时间，提高事后查阅监控视频的效率。

支持对长时间视频进行空间、时间的浓缩，建立视频浓缩剪辑；

支持原始视频和浓缩视频的关联播放，支持摘要对比播放，点击摘要视频后原视频跳转；

支持条件摘要（支持方向、区域、越线、最大目标、最小目标、目标颜色作为过滤条件）；

支持集群摘要。

集群摘要功能，通过智能视频分析技术将记录于视频片段中的目标信息自动提取，和背景视频合成剪辑而成的较短视频片断，它通过同时播放多个事件，将一天的视频被压缩成一个简短到几十分钟的事件摘要视频；其中包含了原视频中所有重要的目标活动详情和快照。管理人员通过浏览缩略视频即可获知原始视频中记录的目标信息，视频摘要技术的应用大大缩短了浏览大量视频文件的时间，降低了办案人员的工作强度。管理人员可通过点击浓缩视频中的目标，播放目标出现前后的原始视频。

原始视频不同时间出现的多个目标对象

视频摘要处理后画面

周界入侵检测

周界入侵检测是在监控区域内，对设定区域内的入侵行为进行自动检测，并对入侵行为产生告警。用于监测是否有目标闯入监控区域内。监控人员观察视频画面，派遣人员前往处理，避免造成损失。支持多目标同时周界检测，可标注目标入侵方向，并告警提示。

用户可以使用周界入侵功能对录像进行分析，快速监测录像中是否有人员入侵指定区域，提高查阅分析录像的效率。

该检测应用于：重要安全防范区域：如医院，机场、油田、输油管道等；重要地区围墙周界防护：如监狱、看守所等；以及交通设施的防护：如道路、桥梁和隧道等。

周界入侵

徘徊检测

徘徊检测是在监控区域内，对设定区域内的人员滞留、徘徊行为进行自动检测，并对滞留、徘徊行为产生告警，支持多边形监控区域设置，只有进入区域内的目标才能触发告警。支持徘徊和滞留时间设置，目标在设定时间内离开则不触发告警，当滞留时间超过设置阙值时告警。

徘徊检测主要用于监测是否有目标在监控区域长时间徘徊。监控人员观察视频画面，派遣人员前往现场处理，有效预防危害行为发生。

徘徊检测可以实现24小时无休监控，及时发现并产生报警，节约监控室人力查看成本，提高员工的工作效率。

物品遗留

物品遗留是指检测监控区域中的遗留行为，并对符合遗留的行为产生告警。支持多边形监控区域设置，支持多遗留物识别。可以设置遗留物告警时间，当物品遗留超过设置时间，则触发告警。

物品遗留用于监测是否有目标被滞留在监控区域。监控人员观察视频画面，判断该目标对群众的影响，派遣人员前往处理，维护公众利益和生命安全。

物品遗留可以实现24小时无休监控，及时发现并产生报警，节约监控室人力查看成本，提高员工的工作效率。

物品移走

物品移走是指检测监控区域内的物品移走和偷盗行为，支持多边形监控区域设置,支持多移走物识别，同时产生告警，可以设置移走物告警时间，当移走物消失超过设置时间，则触发告警。

物品移走用于监测指定区域里是否有物体被移走，用于对贵重物品，例如保险箱、展览品、车辆等财产的保护。监控人员观察视频画面，派遣人员前往现场处理，避免贵重物品失窃。

物品移走可以实现24小时无休监控，及时发现并产生报警，节约监控室人力查看成本，提高员工的工作效率。

越线检测

越线检测是指在视频监控视场中设定警戒线和警戒方向，检测视频监控中的绊线行为并产生告警, 用于检测是否有目标跨越在监控区域设置的绊线。监控人员观察视频画面，派遣人员前往现场处理，阻止危害事件发生。

用户可以使用越线检测功能对录像进行分析，快速监测录像中是否有人员入侵指定区域，提高查阅分析录像的效率。

该功能主要应用于危险的树林、湖泊、海滩的场地、交通道路的双黄线和医院的围墙周界等场所。

人头计数

人头计数主要应用于医院，商城等人流密集场所，用于统计在监控区域内通过的人员数目，根据统计数据进行规律、趋势的分析、有助于做针对性的安全防范改进。

人头计数功能支持通过摄像机对画面中指定的区域/线性经过的人员进行统计；2. 支持对人数进行单向统计，最多支持设置一条带方形的拌线；统计信息包括：人数（进入人数、离开人数）、统计时间；告警消息包括：告警类型、告警内容、告警级别（紧急、严重、一般、提示）、告警时间、告警来源；支持告警订阅，最多被64个用户订阅。

安装规范

人头计数推荐安装示意图

速度异常检测

速度异常检测是在监控画面内，对设定区域内的运动物体速度进行自动检测，并对超过设定速度或者低于设定速度的行为产生告警。用于监测监控区域内物体运动是否异常。监控人员观察视频画面，当发现有物体运动异常时，可以及时派遣人员前往处理，避免造成损失。

用户可以使用速度异常检测功能对录像进行分析，快速监测录像中是否有速度异常行为，提高查阅分析录像的效率。

该检测应用于：对速度异常敏感的重要区域，如医院道路，政府机关门口、医院门口、人行横道、步行街、车库出入口等等。

速度异常检测

1.4.3.4 视频云存储容量设计  

第一步:首先计算视频数据占用空间：

全量录像可用空间（T） =Σ（路数×码率（M）×录像天数×24×3600×1024×1024÷8÷1000÷1000÷1000÷1000*CBR码率波动系数）+Σ（抓拍机路数*每天抓拍张数*单张照片大小（M）*存储天数*1024×1024÷1000÷1000÷1000÷1000*1.1码率波动系数）；

此处码率以Mbps为单位，录像存储裸容量以TB为单位。

一般情况下，CBR系数= 1.1；CBR影响系数是指恒定码流(CBR）正误差给存储容量带来的影响系数。

1路视频,1080P格式存储30天，每路带宽按2Mbps计算（H.265编码），录像占用总硬盘空间为：RoundUp (1*30*24*3600*2*1.1/8*1024*1024/1000/1000/1000/1000,0)T=0.74T。

第二步：计算需要的硬盘数量：

录像存储需要的有效硬盘数 =  Roundup[全量录像可用空间 ÷ 硬盘单盘容量（硬盘标称值，以TB为单位）]

RAID5推荐模式组网情况：

录像存储所需要的总硬盘数 =  Roundup（录像存储需要的有效硬盘数 ÷ 7）× 8         

1.5 系统优势  

1.5.1 前端设计亮点  

伴随着摄像机硬件平台性能的提升和智能分析算法的改进，摄像机的智能应用迅速进入实用化阶段。由摄像机准确的提取出视频中人们关注的有效信息，如前端摄像机可直接实现人脸、车辆等特征信息的提取，并将提取到运动目标信息上报至后端平台进行快速检索。

1、高算力

随着小区业务场景日益复杂，对于人、车、物的分析深度和广度要求也越来越高，提升单算法的精度，以及多细分场景下的智能算法并行已经提上日程，算力瓶颈问题开始突显。传统的智能监控设备通常是在硬件上增加一颗CPU芯片（如DSP、ARM或者FPGA），负责完成摄像机内部智能分析算法的运算，虽然能满足当前的需求，但却限制了后期摄像机的升级空间。

传统智能摄像机芯片运算能力仅为0.66TOPS，主流摄像机芯片运算能力为4TOPS，下一代SDC芯片运算能力为16TOPS，强大运算能力可以支撑深度学习神经网络万亿级计算视觉处理，轻松实现视频分析功能。

2、软件定义

在视频监控系统建设过程中，普遍都存在一个问题，传统嵌入式软件开发的模式，导致软件更新、新算法上线会非常慢，更多是采用专款专用的模式。摄像机应该像智能手机一样，采用开放式架构设计，将摄像机硬件与软件解耦、软件与算法解耦，打破过往“封闭的智能”的局限性，用软件能力聚合应用，满足客户的个性化需求。

安防领域的摄像机，为了满足复杂场景的需求，需要获取图像中如人像、人体、姿态、行为、车牌、车款、车型等目标对象更多特征信息，单算法将会变得越来越精细化，同时也需要多算法来支撑全特征分析。摄像机将从一个单一化的视频采集设备进化到一个智慧数据采集平台，而平台最核心的能力是构建一个能快速开发上线、在线迭代更新、可管可控的运行环境。

开放架构：软件与硬件解耦，可以屏蔽底层硬件的差异化，统一调用底层硬件的计算、编排能力统一由操作系统封装，软件只需要聚焦功能侧的能力开发，降低开发复杂度。同时，通过轻量化容器技术构建面向多算法的集成框架，让各算法独立运行在一个虚拟空间上，相互间不影响，实现快速的独立加载、在线更迭。如AI智能摄像机可支持1拖N功能，在新建的AI智能摄像机之上对既有普通高清摄像机的视频流进行分析，将分析之后结果上报给后端平台，从而大大提升前端智能化监控点位的覆盖率，降低建设投资成本。

高效的软件集成框架：支撑第三方优秀算法的快速集成与上线。随着AI技术的发展，算法优化速度将越来越快，通过高效的软件集成框架才能更好地适应这种变化，持续满足客户的业务需求。如AI智能摄像机可支持算法在线升级与加载，如升级算法提升算法精准度和算法功能时，摄像机无需重启即可完成新业务功能的上线，避免因升级导致视频录像数据的丢失。

端云协同的软件管理框架：云端控制器实现对摄像机的多算法管理，按需定义加载；端侧实现主动设备健康度自检与预警上报，一机一档，真正实现全网高效管理。如摄像机可以实现图像质量的自我诊断，若发现视频亮度异常、视频清晰度异常、视频雪花干扰、前端信号丢失、视频画面抖动和摄像机遮挡时，可主动上报信息给后端系统，通知运维人员及时进行运维，避免视频不可用的情况发生。

3、高效运维

传统视频监控系统需要依赖后端视频图像质量诊断系统实现对摄像机的图像质量进行判定，其实现原理是通过设置轮询时间逐个逐个对摄像机的图像质量进行分析，需要投入力完成日常的重复性劳动。

本期新建的摄像机具备自主视频图像诊断功能，旨在检测当前画面是否异常，从而判断设备是否故障，若出现故障则产生告警信息。前端摄像机内嵌9种图像检测技术，可以实现摄像机自动巡检图像质量。图像检测内容包括视频亮度异常、视频清晰度异常、视频雪花干扰、前端信号丢失、视频画面抖动和摄像机遮挡。后端运维系统直接接收前端告警信息，从而可以实现简单快速的运维需求。

1.5.2 视频云存储亮点  

1、云化集群技术

视频云存储节点系统可启用云化集群工作模式进行高可用保护，保证单台视频云存储节点设备宕机的情况下，迅速由其它视频云存储节点设备接管它的工作。在宕机设备恢复正常后，接管工作的视频云存储节点设备自动将接管的前端设备移交回原有视频云存储节点设备。提高系统自保护能力，保证视频数据的可靠性和连续性。

与传统集群技术不同的是，由视频云存储节点设备组建云化集群无需部署额外的设备。各节点之间采用选举的方式，共同推选出集群的决策成员。决策成员会调查所有视频云存储节点设备的运行状况，并提出相应的措施。建议会由决策成员组进行投票决策，通过仲裁，产生最后的议题结论。

2、先进的N+0热互备，可靠性卓越

目前，业内的可靠性保证，主要是N+M冷备，稍先进一些的，有N+M热备。这些系统平时只有N台机器在执行业务，当设备发生故障时，将M台中的机器启用，并接管业务。为了搭建这样的系统，以提高整系统的可靠性，客户不得不购买超出业务需求的额外M台服务器、磁盘，且要消耗额外的电能。

而基于视频云存储平台的N+0热备集群，以业界领先的高性能存储为依托，不需要购置额外的机器，N台机器自己互备，避免了闲置投资。对外屏蔽复杂的集群运作，提供统一的业务资源。

每个节点自带负载均衡功能，设备间可实现互为备份，保障任意设备故障时，不影响视频图像的正常浏览及存储。同时系统可实现摄像机自动分配管理，支持集群节点弹性扩容，包括新增成员和删除成员

3、自动预警和故障业务迁移

云存储系统具有故障自动处理功能，对于节点失效、硬盘故障等，能够自动感知和处理。

集群会密切监控集群中的设备，当设备的状态异常时，提前动作规避风险。在集群中运行的业务，如果云节点发生了故障，则这些业务将自动切换到其他云节点继续，业务用户几乎没有任何感知，而管理员则会得到通知。

4、智能调度和负载均衡

集群会定期收集各台成员的状态和负载情况，若发现负载严重失衡时，将及时进行调整。当新的业务到来时、故障机器上的业务转移时，调度器会智能地选择出最优的负载分配策略，在保证每台机器承担的业务负载不超过其能力极限的同时，尽量令各台机器的业务压力平均。调度器同时也会根据每台成员的软硬件配置，智能分配业务压力，配置好的机器会承担更多的业务压力。

5、动态伸缩，平滑扩容

用户可以将指定的集群成员踢出集群，或者将某台设备加入集群，从而实现存储和计算资源的缩放。当设备被踢出集群时，上面的业务会自动被其他成员接管。而当新的成员加入集群时，新的资源也立即投入使用。对于业务用户来说，可以实现在线扩容而不影响业务。