．2017 影像監控與儲存技術發展預測

DEEP WEB VIDEO ANALYSIS! (Deep Web Exploration #28)

康橋科技 —— 白光攝影機專業廠商！

來源：昆騰國際

智慧城市發展有目共睹，作為一個生態系統，感知是重要一部，透過以影像監控等為基礎，搭建的感知物聯網，是數據收集的重要環節，而對數據進行儲存、分析則成為重中之重。

那麼在萬物聯網的世界，影像監控編碼分析、儲存有何挑戰？

影像監控領域

1、更多影像數據來支持影像分析

企業必須更加善於利用，非結構化數據，來辨識模式和趨勢。監控數據，或者更準確的說是「影像數據」，將越來越多地用於商業目的。不僅僅是用於保護人民和財產安全，影像監控還將產生更大的經濟回報。

高度複雜的影像分析應用將更加普及，幫助決策者做出更明智的業務決策。現在，50％的分析，都不僅是為了安全。為了支持這些分析功能，影像必須保留更長時間。

2、嵌入智慧的監控攝影機

2016年攝影機，特別是產生更多需要，管理的數據的高清攝影機的數量激增。我們預計，擁有更廣闊全景、更高解析度，以及更多傳感器的攝影機，在2017年將會加速普及。

【3S Market】去年有聲音提到，市場上僅有4K影像技術能夠使用，更高者是完全不切實際。這個說法是完全與事實不符，比方已投入於太空探索的哈伯望遠鏡例子，就完全反駁此論調。

更多項目從類比過渡到SD攝影機，需要把更多監控功能，例如：壓縮、流媒體、儲存和分析，捆綁到攝影機中，以實現更大價值。

大量湧入的數據，將為儲存帶來壓力，並讓智慧、多層儲存策略，變得比以往更加重要。隨著攝影機中的智慧不斷提高，有效管理大量湧入數據的儲存管理軟體，將變得更加重要。

3、醫療讓影像監控升溫

醫療機構面對的挑戰：醫療場所暴力、藥品相關犯罪、嬰幼兒綁架威脅、自然災害、恐怖主義等等，要求醫療機構進行重大監控升級，或者全面的系統改造。

80％的醫院都需要升級接入控制系統，和閉路電視監控系統（IAHSS）。例如，為了防止滑倒引起的訴訟，建議醫療結構至少保留兩年影像數據。

此外，可控觀察室的數量，可能很快超過安全攝影機的數量，需要擴大護理人員監測患者，並改進整體護理品質的能力。應對這些變化和挑戰，需要一個現代影像監控解決方案，來提高整體設施的安全性，同時提高經營效率。

4、生物辨識技術的興起

現在，臉部辨識用來確認犯罪嫌疑人。醫療機構也將越來越多地，把臉部辨識加入其安全設施。我們預計，計算人數的應用，將被更廣泛地採用，以便幫助交通機構，減少堵塞並改進服務。越來越多的生物辨識技術，正在幫助防止犯罪、財損等多方應用，已成為普遍現象的數據應用。

公有和私有機構，將採用更加複雜的網路安全。臉部辨識是另一個成長領域，在此，生物辨識技術，現已用於穿戴式攝影機。這兩種技術都有很大的潛力，並需要智慧多層儲存，來控制所需數據的成本。

5、物聯網傳感器和影像管理

把物聯網的興起，作為數據成長的「罪魁禍首」。IT經理的真正挑戰，將是把這些數據與大型、多樣化的文件類型（例如影像監控）融合到一起，從而實現整合的商業智慧。

這將為IT部門的數據管理帶來挑戰，這些IT部門負責創建基礎設施來安置、保護，並分析大量影像數據集，以及數百萬物聯網傳感器文件。

除此之外，影像數據與來自「智慧」設備的數據、儲存需求，以及儲存整合，所實現的越來越長的好處清單將爆表。嵌入式傳感器技術，將讓城市變得更加智慧，來自傳感器的數據，將與影像數據相整合，並進行分析，以幫助城市社區變得更加吸引人。

更加積極地採集，車輛和行人交通數據，並與火車、公車和地鐵的傳感器數據相整合，以便減少交通堵塞。停車場可被監測，影像再加上來自智慧咪表的數據，將減少瓶頸，並提高消費者滿意度。

6、影像監控即服務的興起

隨著我們看到更加智慧的攝影機，以及更多種類的傳感器，整合到攝影機中，逐漸轉向頻帶內分析。這些因素的融合，為影像監控即服務奠定了基礎。

更小的佈署，將聚合到這種服務模式中。商業園區可以集中處理監控服務，他們使用的是帶有頻帶內分析，和其它傳感器的智慧攝影機，能夠自動處理原本需要多位工作人員的功能，並實現更加積極主動地監控方式，彌合起訴模式和預防系統之間的差距。

儲存技術領域

1、無人駕駛和人工智慧：儲存將直線增長並走向智慧

到2020年，路上的數億輛汽車，都將有無人駕駛功能，這是邁向物聯網世界的趨勢，也是人工智慧（AI）領域的進步。要想設計無人駕駛車輛，就必須能夠駕馭海量攝影機，和傳感器的數據，分析這些數據並運用人工智慧技術。

數據越多越智慧！過去，人工智慧最大的一個障礙，就是處理能力，但是現在，儲存日益成為一大限制因素。傳統的專用儲存解決方案，無法跟上性能要求，或者以可負擔得起的價格，長期保留數據，並使用所需功能。因此，更多企業轉向能夠解決，這些挑戰的專用儲存和數據解決方案。

2、企業影像：一段影像抵得上千言萬語

影像將在越來越多，企業機構的活動和流程中，發揮更大的作用，例如：在醫院中加強教學，並防範醫療事故索賠，在製造工廠中加強品質控制，或在零售商店中分析買家行為。

企業也能夠讓影像，在其教育訓練和服務計劃中，發揮更大作用，類似呼應消費類產品領域中，影像代替文字說明書的發展趨勢。

事實上，雖然文字遠未過時，但影像在許多領域，日益成為實際傳播平台。所有這些都需要IT與業務線負責人之間，更好的協作，才能確保他們擁有必要的儲存，和數據管理基礎設施，能夠盡可能高效、高性價比地，支持以影像主導的世界。

3、依然閃亮的對象儲存

基於高可擴展性和高耐久性的功能，對象儲存讓用戶，能夠以低於主磁碟儲存的價位，來訪問海量數據，同時避免增加與高容量磁碟相關的RAID重建時間。

一段時間以來，對象儲存在公有雲的服務中，發揮基礎作用，但是它將成為，大規模數據保留的主導技術的預測，還未被證實。

許多情況下，用戶意識到，智慧文件系統和最新磁帶儲存技術，能夠以更低的成本，提供旗鼓相當、甚至更好的性能。因此，企業未來將主要佈署對象儲存，作為其私有雲的基礎，而磁帶仍然保持其作為大規模非結構化數據，長期低成本歸檔最優技術的角色。

4、磁帶：一個遠遠沒有完結的故事

毫無疑問，磁帶在備份中所發揮的作用，將持續下降，但是磁帶作為儲存媒介，還遠遠沒有走向消亡。非結構化數據與日俱增的數量和價值，讓人們更加關注在一個穩健、低成本歸檔中保留，並保護這些數據的重要性。

如前所述，磁帶仍然是長期保留數據的最佳技術，每隔幾年，其性能、功能和生態系統，都會進行重大改進。

這就是為何應，對海量非結構化數據的企業機構，包括基因組學、學術研究、影像監控和娛樂等領域，將繼續把磁帶作為其儲存基礎設施中的，一個關鍵組成部分。

也是為何那些發誓要遠離磁帶的企業，將走上回頭路的原因所在。與此同時，隨著大型私有雲提供商，擴大其作為主要儲存廠商的作用，並在競爭中壓低價格，他們將更加依賴磁帶才能使業務模式正常運轉。

儘管隱藏在雲背後，但是由於其經濟效益無法被擊敗，磁帶長期以來一直用於該領域。

5、避免雲孤島

行業分析公司IDC預測，2015年到2020年，公有雲和私有雲環境的IT基礎設施支出的年復合增長率分別為19％和10％。隨著更多數據遷移到公有雲中，我們預測會看到更多用戶，採用雙雲廠商策略。企業至少得為關鍵基礎設施組件，保留兩個來源，才能避免廠商鎖定，以及靈活性的損失。

同樣，企業也意識到，必須把這種方式擴展到購買雲服務中。然而，一個關鍵挑戰，就是把公有雲和私有雲連接到一起，以便它們能夠無縫地配置雲資源，並在雲中遷移負載。

沒有人希望回到儲存孤島的世界，並面對儲存孤島所帶來的管理問題。企業將越來越多地尋求多站點，而且多雲的儲存與數據管理解決方案。此外，企業也將開始把雲，作為能夠為多站點環境托管，其數據管理工具。

6、新一年的影像解析度

4K影像並不新鮮。電影院從2011年開始放映4K內容，Netflix在2年前開始，以4K影像來直播一些節目。然而，儘管媒體娛樂行業中的許多廠商，已遷移到4K，甚至開始著眼於實現解析度更高的影像，但是其它市場中4K的採用卻相對較慢。其中一個主要原因就是：企業仍然努力想方設法，管理這類數據，也就是傳輸與儲存的處理與應用。

4K影像的挑戰，不僅在於大得多的文件，也在於高得多的數據速率：在平滑、可預測的直播中能夠採集並交付4K數據，並且不會丟幀或造成其它失真扭曲，這種能力往往超越了，現有儲存基礎設施的功能。

隨著影像在企業中發揮更大作用，企業機構將日益需要彌合這一差距。

要想在不替換整個儲存基礎設施的前提下，實現這一目標，關鍵就是要充分利用專為影像而優化、能夠整合到現有基礎設施中的，高性能解決方案。

7、高性能計算（HPC）：適應新需求

隨著新出現的集群計算，幾乎在每個企業中普及，企業機構迅速創建更多數據，他們希望富有策略性地利用這些數據，以便做出更好更快的業務決策——例如，關於新投資、更高效地經營、更高的產品品質，或改進的客戶服務等。

因此，越來越多的企業尋求，高性能計算行業的最佳實踐和技術，以期提供這一新規模所需的性能、容量和數據管理功能。

高性能計算提供商，可幫助企業整合開源計劃、確定如何以最佳方式，充分利用低成本硬體平台，並透過簡單分層，在單一命名空間內簡化數據管理。

(【3S Market】所謂高性能計算提供商，在台灣一般慣稱加值型經銷商《Value-added Reseller, VAR》這類服務商能為使用方提供軟硬整合，以及客製化的服務。目前在全球，這方面的服務剛萌芽！)

然而，最重要的是，高性能計算行業，不再只關注傳統的二進制數據，並且導致更加豐富的非結構化數據的巨大增長。