在安防大數據時代 邊緣計算與云計算技術還需要互相補充
在過去幾年里,前端攝像頭采集數據,并將數據傳輸到后端服務器、NVR或者云端進行存儲以及智能分析,這是安防行業(yè)傳統(tǒng)的做法,但隨著視頻數據量迅猛遞增,以及網絡傳輸帶寬的壓力和成本問題,安防行業(yè)開始尋找新的解決方案,邊緣計算和邊緣存儲的應用由此開始。
邊緣計算以其安全高效的特點在當下獲得眾多企業(yè)和行業(yè)關注。不同于依靠多個數據中心的云計算,邊緣計算是指在數據源處完成的計算,具有低時延、安全、靈活性強的特點。?低旵EO胡揚忠曾表示:“將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨。”作為邊緣計算應用典型之一,安防視頻監(jiān)控領域不容輕視。
相比于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控,邊緣計算+視頻監(jiān)控,通過對視頻圖像進行預處理,去除圖像冗余信息,使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處,由此降低對云中心的計算、存儲和網絡帶寬需求,提高設備響應速度,相當于在邊緣直接對視頻圖像進行處理分析。邊緣計算彌補了云計算響應不及時、功耗高等問題,并滿足了安防行業(yè)在實時業(yè)務、安全與隱私保護等方面的需要,因此被廣泛應用。如果將云計算看成視頻監(jiān)控1.0時代的話,那么邊緣計算則是2.0時代。
根據CB Insights的市場規(guī)模量化工具,到2022年,全球邊緣計算市場規(guī)模預計將達到67.2億美元。而根據Research and Markets發(fā)布的報告,邊緣計算的市場規(guī)模復合年均增長率高達35.2%。當然,安防也不例外,目前來看,邊緣計算正在監(jiān)控領域孕育著巨大的市場。
安防業(yè)龍頭海康和大華均相繼發(fā)布邊緣計算產品與解決方案,例如?怠懊黜毕盗挟a品、大華邊緣計算節(jié)點聯(lián)網方案等。此外,除了?岛痛笕A,華為、宇視科技等領軍企業(yè)也有跟進部署邊緣計算技術。部分監(jiān)控廠商、VC創(chuàng)業(yè)公司也已將深度學習技術應用于終端攝像機中,車牌識別與人臉識別等功能都已實現(xiàn)在前端進行。那么,2019年安防企業(yè)還會將邊緣計算拓展到哪些應用領域?值得期待!
結語:從上文來看,邊緣計算確實有效彌補了云存儲的不足,但需要注意的是,純邊緣存儲也有其缺陷,例如發(fā)生本地災難時容易丟失數據、難以在站點之間進行邊緣存儲協(xié)作、數據被盜風險較大且無法搜索,并且由于缺乏本地IT而極難進行大規(guī)模管理等。
如是觀之,在安防大數據時代,邊緣計算與云計算技術還是需要互相補充,云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力,邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者共同推動安防行業(yè)邁入全新層次。
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