Tendencias que impulsan la innovación en el mercado de videovigilancia

Con la comercialización del poder de cómputo y los adelantos en tecnología flash, las cámaras de videovigilancia pueden hacer más que sólo capturar video en un NVR o, en el caso de una empresa, transferir todo el video a la nube en el centro de datos.

Por Eduardo Alexandri, Director General de Western Digital

¿Qué está cambiando en el borde, el núcleo y la nube? ¿Qué es lo nuevo en el mercado de videovigilancia? Algunas de las tendencias más importantes que estamos viendo son: la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, el poder del Internet de las Cosas, las cuales utilizan diferentes fuentes de datos para agregar metadatos y capas de contexto. Todas estas tendencias, suman demandas y desafíos al mercado de la videovigilancia y empujan a una evolución más rápida de las cámaras y de los sistemas en general. Ante este contexto, han habido varios cambios en el borde, el núcleo y en la nube de este tipo de sistemas.

Más almacenamiento en el borde

Es fundamental que un sistema de videovigilancia sea capaz de grabar video de forma confiable, ya sea que las cámaras estén conectadas a un NVR (grabador de video en red), a la unidad de almacenamiento en el borde o a una cámara independiente. La recopilación de datos es la base de este tipo de sistemas y, sin embargo, es el punto más crucial de fracaso en muchas implementaciones. Depender de la conectividad permanente entre la cámara y el dispositivo de grabación es una estrategia riesgosa. ¿Qué ocurre si en algún momento la red no está disponible debido a un problema técnico, a malas condiciones climáticas o a un ataque deliberado?

Se pueden implementar varios mecanismos contra fallas: desde utilizar múltiples cámaras para cubrir las áreas superpuestas, soluciones RAID en el almacenamiento principal, o tarjetas de memoria en las cámaras independientes y en los sistemas distribuidos de almacenamiento. El almacenamiento de datos dentro de una cámara de vigilancia con frecuencia se utiliza como mecanismo contra fallas en el caso de que se pierda la conectividad con el NVR o la nube.

Análisis en tiempo real en el borde

Hoy en día, con la comercialización del poder de cómputo y los adelantos en tecnología flash, las cámaras pueden hacer más que sólo capturar video en un NVR o, en el caso de una empresa, transferir todo el video a la nube en el centro de datos. En la actualidad, una mayor cantidad de poder de cómputo se está llevando al borde. También estamos viendo la evolución de un mayor análisis de datos en el borde. Las aplicaciones como reconocimiento facial, identificación de números de placa y clasificación de objetos pueden funcionar en el borde al suministrar datos y perspectivas en tiempo real e información de distintas situaciones a medida que son capturadas.

¿Qué ocurre en el núcleo y en la nube?

El hecho de que más potencia esté disponible en el borde no descarta la importancia de otros componentes en el sistema ya que los medioambientes de los datos de hoy son más distribuidos y el video ya no se almacena en un solo nodo. A pesar de que los ambientes de datos siguen enfocados en capturar, almacenar y analizar, los datos no fluyen en una sola dirección.

Como se mencionó previamente, es cada vez más común que los datos se analicen en el borde, cerca de la fuente o en el dispositivo de captura. Esto brinda ventajas muy tangibles como reducir los tiempos de análisis, ahorrar dinero en costos de comunicación y prevenir riesgos de conectividad. No obstante, muchos sistemas seguirán implementando un NVR centralizado para que funja como el núcleo del sistema por motivos de privacidad/seguridad y de ahorro de costos. Incluso si el sistema archivara los datos en la nube, el NVR podría seguirse utilizando como compuerta local para asegurar que los datos que se trasladen a la nube no sean confidenciales.

Asimismo, sigue existiendo la necesidad de recopilar cantidades grandes de datos para poder observar los patrones que pueden utilizarse para el entretenimiento de los modelos o el entrenamiento de los motores de IA. Esto se puede hacer ya sea en el núcleo del dispositivo o en la nube. También existe la necesidad de que muchos sistemas proporcionen archivos de grabaciones a largo plazo, lo cual se puede realizar en el núcleo, en la nube o distribuirse entre los dos.

La estructura del almacenamiento de datos ya es una solución híbrida de datos rápidos que se almacenan y se acceden cerca de donde ocurrió la acción, y de datos masivos más lentos que residen cerca del núcleo de la red. Por último, los datos lentos/fríos se guardan en un sistema de almacenamiento optimizado para archivado o en la nube para retención y uso a largo plazo.

Obtener más valor de los datos en el núcleo

Los sistemas de vigilancia recopilan enormes cantidades de información que tradicionalmente sólo se utilizaban en caso que ocurriera un incidente, pero que en la actualidad están comenzando a mostrar un potencial mucho más allá de esas situaciones. Los datos recopilados pueden ser sumamente valiosos para otro tipo de perspectivas empresariales además de la vigilancia o la seguridad, tales como el comercio u otras aplicaciones basadas en ubicación/contexto.

El video inteligente lleva los datos de vigilancia más allá de la simple recopilación de datos para generar conclusiones accionables mucho más allá de la vigilancia y la seguridad, como por ejemplo aplicaciones para el comercio, la agricultura, la construcción de edificios, ciudades inteligentes e incluso la industria del petróleo y gas.