视频监控系统的分布式存储和对象存储在架构、数据管理方式、访问性能等方面存在明显区别。以下是详细对比。分布式存储采用多台服务器组成的集群，实现高可用的文件系统或块存储，数据结构为文件系统如HDFS、CephFS或块存储如Ceph RBD，数据管理依赖文件路径或块存储管理。对象存储以对象的方式存储数据，每个对象有唯一ID，可通过API访问，数据结构为扁平化存储，不使用目录结构，数据以对象形式存储，通过元数据管理对象，提供RESTful API访问。分布式存储适用于高吞吐、低延迟的实时数据存储，如视频流，主要用途是监控视频的实时存储、处理和分析，典型应用包括Hadoop HDFS、CephFS、GlusterFS。对象存储适用于大规模数据存储，如录像归档、图片存储，主要用途是监控视频的长期存档和备份，典型应用包括AWS S3、阿里云OSS、MinIO。

分布式存储采用POSIX兼容文件系统，支持文件路径访问，访问方式为文件路径、块存储方式，检索效率需要遍历文件目录。对象存储通过HTTP API访问，以唯一ID读取数据，访问方式为RESTful API、URL访问，检索效率更高，可直接通过对象ID访问。分布式存储的扩展性受限于元数据管理，扩展能力有限，适用于高并发、大吞吐的视频流存储，实时性低延迟，适合实时读取。对象存储可无限扩展，适用于海量数据存储，适用于分布式访问，但单次检索可能有较高延迟，适合批量存储，不适合频繁读取。分布式存储需要搭建存储集群，成本较高，需要专业运维团队进行管理。对象存储的云端存储较便宜，适合大规模长期存储，API访问方式简洁，维护成本低。

对于视频监控系统，实时视频流存储建议使用分布式存储如CephFS、HDFS，保证低延迟和高吞吐；历史视频归档建议使用对象存储如AWS S3、MinIO，降低存储成本；也可采用混合架构，前端分布式存储用于实时录像，定期归档到对象存储，兼顾性能和成本。总的来说，分布式存储适用于实时存储和访问，对象存储适用于大规模长期存储和备份。