ПрактикаМир технологий

Как переход на «умное» видеонаблюдение приведет к увеличению потребности в хранилищах для динамических данных

Брайан Маллари (Brian Mallari) | 02.03.2021

Как переход на «умное» видеонаблюдение приведет к увеличению потребности в хранилищах для динамических данных

Круглосуточная работа систем видеонаблюдения вкупе с захватывающими возможностями ИИ и 5G означает, что компаниям, которые управляют разветвленной сетью камер, следует внимательно изучить требования к СХД еще до оценки инвестиций в новые технологии.

По данным Omdia Research, в 2019 году на рынке профессионального оборудования для видеонаблюдения было реализовано более 116 млн сетевых камер – такая армия может ежедневно генерировать примерно 9 петабайт видеоматериалов. В дальнейшем, по мере увеличения спроса и более широкого использования в аппаратном оборудовании таких развивающихся технологий, как искусственный интеллект (ИИ), объем создаваемых данных будет только увеличиваться. В связи с этим поставщикам решений для СХД уже сейчас следует задуматься, чем они ответят на этот рост.

Важно отметить, что эволюция технологии видеонаблюдения не проходит изолированно – ее совершенствование идет параллельно с развитием других технических и инфраструктурных аспектов хранения, обработки и передачи данных. Речь, в частности, идет о пятом поколении мобильной связи (5G) и «Интернете вещей» (IoT). Синхронное улучшение этих технологий оказывает значительное влияние на архитектуру СХД.

Эволюция видеонаблюдения позволяет нам выделить пять основных трендов:

1. Инновации и рост

Камер становится не просто больше – каждая новая модель обладает улучшенным функционалом. Чем больше камер, тем больше информации мы сможем увидеть и зафиксировать, ведь будут увеличиваться и углы обзора, и площадь территории покрытия. А чем больше в нашем распоряжении видео, передающегося в режиме реального времени, тем больше материалов может быть направлено на обучение ИИ.

Кроме того, все чаще камеры позволяют снимать в высоком разрешении (например, 4K), следовательно, видеопоток будет требовать бóльших объемов хранения по сравнению с видеоматериалами, отснятыми в более низких разрешениях. В свою очередь повышение детализации видео расширит возможности извлечения из него ценной информации, что положительно скажется на эффективности алгоритмов ИИ. Более того, новые камеры транслируют не только основной, но и дополнительные видеопотоки с низким битрейтом, используемые для низкоскоростного мониторинга и распознавания шаблонов ИИ.

В отличие от своих предшественниц, смарт-камеры работают непрерывно 24 часа в сутки 7 дней в неделю 365 дней в году, а значит, повышается не только рабочая нагрузка, но и требования к СХД, которые должны поддерживать необходимую скорость передачи и записи данных. По мере более широкого распространения таких камер в промышленности и государственном секторе все большую роль будет играть оборудование для хранения данных на первичных устройствах захвата видео и в децентрализованных хранилищах, соответственно повысятся требования к их долговечности и надежности.

2. В любом месте, в любое время

Сохранение информации стало практически неотъемлемой частью нашей жизни: мы записываем данные о коммерческой деятельности, научных исследованиях и даже о делах личного характера. В результате на свет появляются все более совершенные виды камер, способных регистрировать новые типы информации, которую впоследствии можно проанализировать.

Так, стремительное развитие пандемии новой коронавирусной инфекции (COVID-19) вывело на передний план тепловизионные камеры, способные выявить людей с повышенной температурой, а также взрывозащищенные модели, применяемые в районах с наиболее острыми экологическими рисками. Камеры сегодня повсюду – на крышах зданий, внутри транспортных средств, на борту дронов и даже в дверных звонках.

При разработке технологий хранения данных следует помнить, что они должны учитывать местоположение оборудования и его формфактор. Помимо этого, необходимо принять во внимание возможные ограничения на доступ к камерам. Установлены ли они в труднодоступном месте? Работают ли в условиях экстремальных перепадов температур? Для обеспечения длительной, надежной и непрерывной записи критически важного видео все эти факторы принципиально важны.

3. Специализация ИИ

Совершенствование вычислительных мощностей камер приводит к тому, что обработка данных происходит непосредственно на самом устройстве, создавая условия для принятия на нем решений в реальном времени. Новые чипсеты с улучшенными функциями ИИ и обработкой данных глубинной нейронной сетью для аналитики с глубинным обучением на камере уже доступны на рынке и готовы продемонстрировать все, на что способны. Согласно прогнозам отраслевой аналитической компании Omdia, с 2019 по 2024 год поставки таких камер будут расти на 64% ежегодно.

Даже в решениях, выстроенных вокруг стандартных камер видеонаблюдения, для обеспечения продвинутых функций с ИИ и аналитики с глубинным обучением в сетевых видеорегистраторах (NVR), устройствах видеоаналитики и пограничных шлюзах применяются усовершенствованные чипсеты и дискретные графические процессоры (GPU). Одно из самых кардинальных изменений связано с тем, что сегодня просто хранить один или несколько видеопотоков недостаточно – необходимо иметь дополнительное место, чтобы хранить метаданные для работы ИИ в реальном времени и референтные данные для распознавания шаблонов.

img

4. Глубинное обучение и облако

Несмотря на выход новых чипсетов для камер и записывающих устройств с более совершенными вычислительными мощностями, в современных решениях для видеонаблюдения бóльшая часть видеоаналитики и глубинного обучения по-прежнему выполняется с помощью дискретного оборудования или в облаке, поскольку именно там «живут» большие данные. Но приложения с ИИ, обладающие более широким функционалом и использующие не только видеоинформацию, но и данные с других сенсоров, также постепенно укрепляют свои позиции в облаке глубинного обучения, способствуя созданию более эффективного ИИ.

Чтобы поспевать за новыми рабочими нагрузками, облако тоже пережило трансформацию. Процессоры нейронных сетей в нем стали чаще использовать массивные кластеры графических процессоров, а также специальные, программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA). В них поступают тысячи часов обучающего видео и петабайты данных, а значит, нужны HDD корпоративного класса (на данный момент – до 20 Тбайт) и высокопроизводительные SSD-накопители на флеше, объединенные в платформы и массивы.

5. Влияние 5G на сетевые ресурсы

Проводной и беспроводной Интернет обеспечил масштабируемость и упростил процесс установки камер видеонаблюдения, что, в свою очередь, привело к взрывному росту их использования. Впрочем, другим условием такого роста стало наличие готовой инфраструктуры локальной (LAN) и глобальной (WAN) сетей. Да и пятое поколение сотовой связи уже не за горами – оно снимает многие барьеры для развертывания, расширяя количество точек, где установка городских камер не только возможна, но и легко осуществима. А чем проще развертывание, тем легче масштабироваться, следовательно, появятся новые сценарии использования и продолжится эволюция как конструкции камер, так и организации облака.

Например, камеры уже можно устанавливать изолированно, то есть для нормальной работы их достаточно подключить напрямую к центральному облаку, минуя локальную сеть. В перспективные модели с поддержкой 5G уже на этапе разработки закладывается возможность загрузки и запуска сторонних приложений, которые еще больше расширят функционал. 5G открывает совершенно новые и порой неизведанные горизонты для инноваций в сфере видеонаблюдения.

Однако, обладая большей автономией, такие камеры потребуют еще более динамичного хранилища. А для оптимального выполнения функций, завязанных на устанавливаемые приложения, к ним будут предъявляться уже другие требования по долговечности, мощности, производительности и эффективности энергопотребления.

*    *    *

Мир видеонаблюдения дарит нам одновременно сложные и захватывающие разработки, а значит, и системы хранения соответствующих данных отставать не должны. Но чтобы справиться с новыми рабочими нагрузками, которые уже стали реальностью, и подготовиться к инновациям завтрашнего дня, должна поменяться архитектура как первичных устройств захвата видео, так и конечных точек. В течение всего этого времени аналитика с глубинным обучением продолжает совершенствоваться на серверах и в облаке.

Круглосуточная работа систем видеонаблюдения вкупе с захватывающими возможностями ИИ и 5G означает, что компаниям, которые управляют разветвленной сетью камер, следует внимательно изучить требования к СХД еще до оценки инвестиций в новые технологии. Ведь чтобы обеспечить сохранность важнейших данных, соответствие нормативным требованиям и прослеживаемость важной для компании информации, ее СХД должна быть долговечной и надежной.

Смотреть все статьи по теме "5G-технологии"

Western Digital Видеонаблюдение СХД 5G Искусственный интеллект AI

Журнал: Журнал IT-Expert [№ 02/2021], Подписка на журналы

Об авторах

Брайан Маллари (Brian Mallari)

Директор по продуктовому маркетингу направления «Видеонаблюдение» компании Western Digital

Мысли вслух

Десять лет назад мы говорили о будущем цифры и управления с Пеккой Вильякайненом - технологическим предпринимателем и опытным инноватором. То будущее, о котором мы говорили тогда, наступило. День за днем, со скоростью времени.
Согласно прогнозам Gartner, к 2022 г. 75% организаций, использующих инфраструктуру как сервис (IaaS), будут реализовывать продуманную мультиоблачную стратегию, в то время как в 2017 г. доля таких компаний составляла 49%.
Все жалуются на нехватку времени. Особенно обидно, что его не хватает на самые важные вещи. Совещания, созвоны, подготовка внутренних отчетов, непонятно, насколько нужных, но которые начальство требует так, как будто это именно то, ради чего мы работаем.

Компании сообщают

Мероприятия

У лояльных хмурый день светлей.
ОНЛАЙН
09.08.2021 — 10.08.2021
19:00
Международная конференция по информационной безопасности ZeroNights
Санкт-Петербург, Кожевенная линия, 40, «Севкабель Порт»
3 490 руб
25.08.2021
09:00–23:00
Конференция «Кадровый ЭДО: цифровизация на практике»
Москва, отель Метрополь, Театральный проезд, 2
25.08.2021
09:30–17:00
Форум «Цифровое предприятие»
Москва, отель Метрополь, Театральный проезд, 2
26.08.2021 — 27.08.2021
09:30–17:00