流媒體服務是數據儲存的絕佳例子，特別是對於我們這些從小就不得不將自己喜歡的電影錄製到 VHS 磁帶上的人來說。在 80 年代，許多家庭的貨架空間甚至整個櫥櫃都裝滿了這些舊式存儲設備。現在回想起來，想想有多少時間花在標記、組織和簡單地尋找可以看的東西上，真是令人驚訝。
今天，我們擁有像 Netflix 這樣的服務，只需按一下按鈕，就可以為我們提供內容。它的庫也是為最終用戶量身訂制的，算法根據他們的偏好提供建議以節省時間。這些是目前應用於影像監控的基本原則，Wasabi 等公司使用雲儲存和數據分析，來為我們提供全貌。
在談論影像監控時，人們很容易想到安全和預防犯罪，但不止於此。根據 MarketsandMarkets 的數據，2019 年，全球影像控系統每天產生超過 2,000 PB 的數據。捕獲的每一幀，都可以提供獨特的見解和有價值的資訊。這些數據可以透過雲端運算服務進行收集和分析，實現從臉部辨識到交通監控的各種功能。
我們可以用影像監控數據做什麼？
儘管閉路電視攝影機已經存在了 50 多年，但直到最近，隨著雲端運算和 IP 影像（基於 Internet 協議的視頻）的採用，我們才看到更多安全以外的用例。透過將這些技術混合在一起，並向攝影機軟體添加分析功能，組織可以從他們捕獲的影像中找到更多見解，並最終獲得更多價值。
影像分析是關於辨識影像中的時間或空間事件，我們可以使用經過訓練可辨識和分析圖像的人工智慧軟體來做到這一點。機器學習用於標記對象、運動、模式等，使其可以標記變化或感興趣的時刻。例如，交通攝影機的軟體可以辨識路標並捕捉車牌，因此如果汽車超出該區域的限速，攝影機會自動記錄違規者的車牌。
在零售環境、賭場、工廠甚至整個城市等一系列行業中，影像分析有許多不同的用例。例如，人流量監測系統用於測量進出特定區域的人流量。這些系統統計來來往往的人，並列出他們所做的時間，目的是找出交通尖峰的時間。倫敦交通局使用類似的系統，來衡量尖峰時間旅行，或平台是否有過度擁擠的危險。
其他形式的空間圖像包括熱圖，這是一種用不同顏色，表示溫度變化的數據的可視化。熱圖有很多版本和用例，但它們也可以應用於人員監控。一些零售公司使用熱圖，來確定其商店的哪些部分最受顧客歡迎。
臉部辨識可能是最具爭議的用例，特別是考慮到它對數據隱私的影響，但它只是執法部門將影像監控用於的眾多目的之一。特別令人感興趣的是隨身攝影機的使用，現在大多數軍官都佩戴這種攝影機。這些為基於雲的證據管理系統捕獲數據，正如我們將看到的，可能導致成本增加，從而將數據儲存變成組織的負擔。
影像監控數據存儲的負擔
就像在 VHS 磁帶上錄製的那些日子一樣，公司可以儲存其影像監控數據的本地空間只有這麼多。攝影機技術每年都在進步，這個問題變得更加複雜。高分辨率圖像意味著更多數據，因為相機越好，它捕獲的細節就越多，而這些細節又可以更容易地被軟體辨識。這種對數據的持續捕獲為組織，提供了一個選擇：要么超出預算並支付更多的雲端儲存費用，要嘛像 VHS 磁帶一樣，簡單地刪除儲存的數據，並用新數據進行記錄。
但是，立即刪除並不總是一種選擇。組織為監控錄像爭取一個特定的保留期 —— 例如，刪除前 30 天 —— 並且可能會發現自己在這些目標，和不斷增加的儲存成本之間夾在中間。就執法機構而言，這種保留是法律規定的，並且可能遠遠超過私人公司的目標期限。從隨身攝影機和監控錄影中收集的資訊，不能簡單地刪除或丟棄，因為它可能在以後變得重要，例如作為審判證據或調查展開。
機場安全團隊也背負著類似的指導方針，要求將事件的視頻片段（例如盜竊乘客打架）存儲七年或更長時間。機場的事件可以在多個攝像機上捕獲並在較長時間內播放，如果您選擇第三方雲提供商的服務，這將是大量數據保存在本地設施中或一項昂貴的任務.
混合本地和雲端儲存的混合雲環境，可能是解決方案。組織在保存數據的位置上有更多選擇，無論是定期需要，還是即時需要，還是沒有立即使用。靈活雲儲存的一個很好的例子是 Wasabi 的 Hot Cloud 服務，它是一個通用的、萬能的對象儲存中心。它消除了層級和分類，並以相同的方式處理所有數據，使其易於訪問，無論它是否「熱」。它的成本低於傳統的冷藏服務 —— 並且不收取出口費用 —— 但它也比使用頻繁訪問的儲存快得多。
根據 Wasabi 的說法，並非所有數據都是平等創建的，但這並不意味著它不應該隨時可用，更重要的是，它不應該是負擔得起的。在監視方面，這可以使一切變得不同。
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