另外云存储系统同样可以针对视频图像存储技术进行面向应用的定制工作，如视频图像存储的周期性管理、录像补录、索引管理、录像完整性检测等多种视频图像与存储相关的内容都可以整合入云存储系统。从而释放上层业务系统的系统资源，简化整个视频图像存储结构。
2、视频效率优化
云存储系统同样可以针对视频图像的数据特点进行优化工作。从数据特点上分析视频图像数据是典型的流式数据，流式数据产生时其数据容量的大小就无法估量，如果不限定录像的保留周期，则一个摄像头产生的数据将是源源不断的生成，容量也是无法估计的。因此采用一般文件的存储方式就会将视频数据人为切成大量的视频片段，破坏其完整性。
在现实的使用场景中，视频图像当然不会无限制地保留下去。以录像数据保留30天为例，原来源源不断的视频数据会形成一个以30天数据量为总容量，以时间为周长的圆周。数据在这个30天的圆周上周而复始，不断循环写入。那么针对视频图像的这种数据特点，云存储系统可以不再采用视频片段文件这种非流式数据的存储方式，改而使用更符合流式数据特点的存储方式。一个摄像头30天内的数据以圆周形式进行存储，数据量则为写满圆周的总周长，同时在圆周上以秒或者更细粒度为单位标注时间坐标。那么在不破坏数据完整性同时，可以根据精确的时间点坐标进行自定义的数据定位、查询、下载、回放。视频图像数据的存储和使用效果会大幅提升。
四、云存储小型化发展与创新
常规云存储方案多采用集中存储方式，因此适应的安防场景多为中大型视频监控项目。然而安防应用场景并非全部都能够做到集中存储，大量小型项目、或者要求数据就近存储的场景对于云存储的大规模集中存储方式提出了严峻的挑战。
在满足小型化场景的情况下，特定场景的需求对云存储架构提出了更多要求，云存储需要对自身的架构进行再次定义和调整以满足场景客观需求，同时又必须保障其架构的延续性以满足长期规划。即要求少量存储设备也能够构建云存储系统，同时随着业务规模的不断扩大与延伸，云存储也需要具备由小至大的线性扩展使用架构的灵活调整。再则小型化场景的需求对存储系统的成本也有较高的要求，这一点也需要重点考虑。
因此云存储系统的小型化方案就必须聚焦在低成本、高扩展这两点上。在低成本上利用3台，甚至更少的小盘位存储节点，通过元数据模块的内嵌、存储业务功能的集成将若干存储节点通过集群方式构建小型云存储系统。小型云存储系统需要继承安防云存储架构的优势，在业务逻辑、数据路径、安全性上继续保持安防云存储的建设方式，提供专业的安防云存储服务。同时大量小型云存储的部署客观上满足了就近存储的需求，加之安防应用平台、云存储调度中心的统一管理与调度，彼此之间又可以形成互动、互联，有效满足了分布式存储的需要。因此发展小型化云存储可以进一步满足安防行业丰富的场景需求，对集中式的云存储方案进行强有力的补充。
