浅析如何解决AI监控摄像机系统的数据存储

 浅析如何解决AI监控摄像机系统的数据存储

从小型公司到大型企业、乃至于智慧城市，许多单位正仰赖资料改善运作、安全性以及使用者体验。拜人工智慧(AI) 之赐，整合商与解决方案架构师都在以更具创意的方式使用 IoT 装置、监控摄像机和各种感应器来撷取资料。不过，只有当这些资料安全地记录、分析及产生可采取行动的结果时，才会有用武之地。 　　

资料在我们四周传来传去，而且也成为人类生活经验中很重要的一部分。IDC 预测，全球资料总量将从 2018 年的 33 ZB 增加至 2025 年的 175 ZB，其中，1 ZB 的资料相当于 1 兆 GB。该报告指出：「世界上每一个上网的人，平均每天会跟数位资料产生超过 4,900 次互动。」 　　

因此，无可避免地，高阶主管们都正在研究如何诠释从 IoT 装置、感应器与安全解决方案中汇集的资料，并且利用这些资料改善运作、节省成本与提高客户满意度。一些能够主动分析资料、协助决策制定的认知系统正在兴起，像是机器学习、自然语言处理及 AI 等。IDC 指出：「到了 2025 年，被认知系统『接触』到的已分析资料量将会成长 100 倍，达到 1.4 ZB。」 　　

AI 领域的储存现况 　　用于商业智慧的安全解决方案所提供的全新强化功能，推动了对于处理大量资料应用程式的需求。而在安全领域，AI 系统的使用则愈来愈常见，也促使记录与储存技术的转变。主要用来录制影片的标准监控系统通常都是唯写(write-only)应用程式，而当今具备 AI 功能的监控系统则混合了读取与写入工作负载。 　　

为解决此问题，储存供应商正将 AI 建构在视讯 NVR 系统中，并且强化微资料中心的处理能力，如此一来，初步的处理、分析和模式辨识就能在边缘以即时的方式进行。 　　

具备 AI 功能的 NVR 及边缘运算装置的发展在价格更低廉的图形处理器(GPU)推波助澜下，分析能力更强化、且储存选择也变得更多。尤其是新的硬碟具有更快速的资料写入速度、更高的读取效能，同时还支援 AI 和影片工作负载，对于系统整合商而言，也成为更具吸引力的解决方案。 　　

在边缘进行初步的影片撷取与分析后，影片就会被推送到后端或云端。在此集中化环境中，影片和 AI 中继资料会被合併进行深度学习，以训练系统提供更高的预测能力，以及更全面的影片资料收集视野。 　　

智慧城市产业 　　

安全与智慧城市的发展依然是监控摄像机系统和资料拥有最大影响力的产业之一。研究机构 IHS Market 指出，2017 年城市监控的全球市值已超过 30 亿美元，预估从 2016 年至 2021 年每年将成长 14%。 　　除了整个城市的监控，智慧城市中也正在部署智慧型摄影机、IoT 感应器和具有 AI 功能的边缘运算装置，以提供企业和市民能强化都会生活体验的资料。在医院裡，IoT 感应器和视讯装置能进行病患的远端监控，提供即时警示。而智慧的交通号誌则可根据移动模式将交通路线最佳化。智慧电表/水表则能够增加读取数据的频率，协助追踪家庭的能源用量，提供市民们用来调整生活形态、以节省费用的资讯。