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。
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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