随着谷歌云启动“机密计算”挑战赛提升网络云安全性,整个安防行业的重要性再次被社会层面重视。随着数字科技的不断发展,云厂商深化领域内技术与算法的能力,智能高防行业经历着日新月异的变化,逐渐成为安防行业的排头兵。纵观智能安防行业的发展史,它初期是通过前端摄像头采集数据,然后将数据传输到后端服务器、NVR或者云端通过云计算进行智能分析。随着视频数据量迅猛递增、网络传输带宽的压力和成本问题,安防行业开始寻找新的解决方案,边缘计算和边缘存储的应用由此开始。

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随着2018年开始,互联网寒冬给予业内企业巨大的压力,不少云巨头都开始了新的战略布局,其中亚马逊、阿里云、华为云、微软云都开始紧密布局边缘计算,互联网的又一新战场初见端倪。据悉,随着CDN网络资源的不断下沉,未来接近50%的数据将会在网络边缘侧进行分析、处理和存储,而边缘计算的市场规模也将达到超万亿的规模持平云计算。同时,据Research and Markets近日发布的报告得知,在边缘计算不断大规模增速的趋势里,安防产业也蕴藏着机遇,边缘计算将是打开安防领域巨大市场的钥匙。

目前,安防的核心终端设备是摄像头,它能够对场景里的图像数据进行采集分析和反馈。而边缘计算+视频监控相对于传统视频监控,它可以让原先智能场景里不再需要在现场布署昂贵笨重的硬件设备,降低了成本,极大提高智能场景的落地效率和复制速度,让安防场景能够更好更快地落地实施。

同时,边缘计算拥有强大的算力,它能够对视频图像进行预处理,去除图像冗余信息,使得部分或全部视频分析迁移到边缘处,降低对云中心的计算、存储和网络带宽需求,提高设备响应速度,满足了安防行业在实时业务、安全与隐私保护等方面的需要。

以下是边缘计算在安防行业落地的不同场景:

1. 私有网络

私有网络,通常采用边缘存储私有化+边缘计算私有化部署。该方案的优点是可内网保证数据私密性,可打开网络出口,把数据备份到公网上,本地计算资源不足时也可打开公网出口,业务降级到中心计算资源去计算处理。

2. 互联网

与私有网络不同,互联网因为公网的问题通常会存在几个痛点:链路质量问题、私有协议和利旧问题、资源成本问题、传输时效问题、隐私安全问题。

综上所述,边缘计算从运营成本、带宽利用率、丢包率、业务延迟、保护隐私安全等指标上给整个行业的性能和运营带来极大的改善。在安防领域的实践角度,边缘计算从根本上打破了原本“智能”应用落地的壁垒,让原本受限于计算力、传输环境、存储环境等诸多问题的应用设想得以实现,进一步提升了视频分析速度,也在保护用户隐私安全方面提高了安全指数。值得一提的是,边缘计算最终目的不是取代云端,而是通过分布式架构拓展云端边际,使之更靠近用户网络,以满足对于网络等待时间、带宽更高需求的新兴应用。

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