AI：它如何影响监视数据存储

 
我们对数据的渴望很棒。我们一直希望保持连接状态，这意味着到2025年，一个普通的连接人员将每18秒与连接的设备进行一次交互。统计信息包括使用智能家居安全，智能电视等功能-每天近4800次。这就是您的现代AI。但是，人工智能如何影响监视数据存储?
随着我们世界之间的联系日益紧密，正在创建的大量数据也使我们能够完善和改进系统和流程。从安全到智能城市和人工智能，我们正在看到这一点。在监控领域也是如此。对数据的分析比以往任何时候都多，可以提供新的有价值的见解。
开辟新机会
通过分析数据并将其提取为可操作的情报，企业可以提高安全性并改善运营。他们还可以引入独特的用户体验并减轻潜在风险。这为商机开辟了一个全新的世界。最终，这是监视摄像机，传感器和系统生成的数据的真实价值。
从具有AI功能的安全系统收集的数据可带来很多好处。例如，制造商可以识别生产线的运营效率低下并立即进行调整。医院的医务人员可以识别患者健康状况中的异常趋势，并采取措施大幅降低死亡率。零售商可以更好地了解客户的行为以及人流高峰时间。
从安全性的角度出发，AI还可以实现智能实时视频分析。具有远见卓识的组织可以摆脱对大多数视频技术的反动使用，现在可以将其监视设备用作更主动的工具，以采取先发制人的行动。
AI使安全集成商和最终用户可以识别镜头中的特定事件和触发器。借助这些知识和见识，他们可以收集更准确的警报和取证，从而大大减少了手动操作和分析视频的时间。
监控存储的新领域
通过将AI集成到视频系统中，这使他们能够在边缘实时地处理，分析和识别现场模式。这样就消除了与异地传输数据和视频以进行分析相关的延迟。推动AI演进的原因是，尤其是在边缘视频监控应用中，具有几乎无限存储空间的更便宜，更快的GPU。
硬盘驱动器(HDD)必须能够高速写入数据，以跟上这些AI应用程序的速度，并同时支持AI和视频工作负载。
除了越来越多地采用GPU外，我们还看到了软件定义的存储技术的使用。这样可以在实时数据和大数据分析相交的地方快速创建和迁移边缘存储环境。这样，他们便可以满足本地和移动分析工作负载的需求。在移动实时世界中，整个IoT领域中创建的数据量不断增长，这是边缘存储的根本驱动力。
存储解决方案提供商通过开发可提供所有相关优势的驱动器来响应基于边缘的处理和分析需求。高吞吐量和增强的缓存确保这些驱动器具有低延迟和出色的读取性能。这样一来，他们就可以快速定位并提供不需要异地数据中心功能的视频图像和素材分析。
选择正确的硬盘驱动器
需要更高级和更具成本效益的存储选项。这些选项必须针对机器学习，深度学习，高分辨率视频和高级分析流进行优化。这意味着最终用户和系统集成商都在寻找可靠的大容量驱动器。
这些驱动器还必须专门用于监视以支持多台摄像机和24/7可用性。它们还必须具有最大化流和帧速率性能的能力。
为正确的目的部署正确的记录和存储解决方案至关重要。视频正在成为所有企业安全设置中的重要组成部分。丢失任何数据或视频完整性不再是一种选择。此外，要使AI系统变得“智能”，需要存储更多的数据以延长时间。
这也增强了其预测分析功能。考虑到所有这些因素，集成商可以采用一些最佳实践来确保他们为特定的客户应用选择最合适的硬盘驱动器。他们还必须照顾与之相关的工作量，以确保长期成功。
下一步是什么?
不断增长的数据领域已导致对连接设备生成的视频和数据进行高级和创造性的使用。分析这种虚拟的数据海洋可以实时生成可操作的情报，以采取主动行动。这些措施可以减轻或防止发生安全问题，简化运营流程，改善客户的零售体验等等。
在所有这些数据中，视频起着关键作用。支持AI的监视存储解决方案可让组织更快，更准确地分析以快速适应其安全和业务目标。
但是，至关重要的是，集成商必须根据影响每个客户和应用程序工作负载规格性能的标准仔细评估解决方案。具有先进技术的专用驱动器可支持视频流和AI分析，可确保最佳的驱动器可靠性和性能。