在今年安博會(huì )期間，包括?？低?、大華股份、科達、英特爾等都有提到邊緣計算的應用并推出了相關(guān)產(chǎn)品和方案展示，在講述邊緣計算應用趨勢的過(guò)程中，大家都有引用一組IDC的調研數據：到2020年全球會(huì )有超過(guò)500億的智能設備，超過(guò)2121個(gè)傳感器。到2018年將會(huì )有50%的物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò )會(huì )面臨帶寬的問(wèn)題，40%的物聯(lián)網(wǎng)數據需要在邊緣進(jìn)行存儲處理和分析。
處于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這類(lèi)數據還將持續增長(cháng)，未來(lái)會(huì )有越來(lái)越多的設備和傳感器誕生。如此眾多的設備和傳感器將會(huì )產(chǎn)生大量的數據，如果把這些數據傳到后端，需要足夠的網(wǎng)絡(luò )帶寬的支撐，雖然在通訊技術(shù)方面，我們正在從4G走向5G，但是網(wǎng)絡(luò )帶寬的增長(cháng)速度會(huì )越來(lái)越趕不上數據增長(cháng)的速度。
當下深度學(xué)習的很多處理運算都發(fā)生在后端數據中心或云端進(jìn)行，因為只有在這樣的環(huán)境里才能提供計算和存儲的支撐。但隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )帶寬、計算延遲以及數據安全等方面的考慮，越來(lái)越多的廠(chǎng)商開(kāi)始意識到未來(lái)人工智能系統一定是一個(gè)端到端的系統，會(huì )有足夠多的人工智能的應用被推送到前端，在前端去處理。
將AI賦能邊緣是趨勢
在過(guò)去幾年里，前端攝像頭進(jìn)行數據采集，將數據傳輸到后端服務(wù)器或NVR或云端作存儲以及智能分析，這是行業(yè)的慣性做法，但當前，隨著(zhù)數據量的迅猛遞增，以及網(wǎng)絡(luò )傳輸帶寬所帶來(lái)的壓力和成本問(wèn)題，讓大家開(kāi)始尋找新的解決方案，邊緣計算和邊緣存儲的應用由此誕生。
隨著(zhù)安防人工智能應用的逐漸深入，將AI賦能到前端也正成為安防這個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，當然，邊緣計算是一方面，監控領(lǐng)域邊緣存儲也是一個(gè)極其重要的環(huán)節。
在本屆安博會(huì )上，我們可以看到包括西部數據、美光在內的存儲廠(chǎng)商圍繞著(zhù)邊緣存儲也有做一些主題演講和產(chǎn)品展示。
西部數據集團嵌入集成方案產(chǎn)品市場(chǎng)總監張丹即認為：“未來(lái)數據肯定會(huì )分流處理，這是不可避免的趨勢。在生成的海量數據中，有的數據是必須被存儲的，被存儲到整個(gè)數據鏈的不同節點(diǎn)。有的數據需要被實(shí)時(shí)計算，還有的需要分時(shí)計算、分步計算。所以在每一個(gè)應用領(lǐng)域、每一個(gè)數據節點(diǎn)，什么樣的數據被需求，什么樣的存儲被應用，作為存儲產(chǎn)品和方案提供商，這是需要做深入研究探索的問(wèn)題，也需要和客戶(hù)做持續的應用層面的溝通和探討?！?/span>
美光科技嵌入式產(chǎn)品事業(yè)部副總裁JeffBader在安博會(huì )期間的邊緣存儲解決方案發(fā)布會(huì )上對外表示：“邊緣存儲方案可通過(guò)提高視頻質(zhì)量和增強網(wǎng)絡(luò )可靠性，為客戶(hù)解決帶寬壓力系統部署的成本問(wèn)題將關(guān)鍵的數據存儲在前端做智能分析運算，為后端節省存儲和運算空間，去做更細致更高效的深度智能視頻分析?！?/span>
邊緣存儲的應用優(yōu)勢
存儲環(huán)節對監控系統的智能化程度有著(zhù)直接的影響力，尤其在當前深度學(xué)習環(huán)境下對數據的實(shí)時(shí)分析要求的提高，更加強調數據高清傳輸、安全存儲的重要性。那么，邊緣存儲的在智能監控中有哪些應用優(yōu)勢呢?
據廠(chǎng)家介紹，目前市場(chǎng)上大部分應用在電子終端的MicroSD卡的設計主要針對消費類(lèi)應用，如數碼相機和行車(chē)記錄儀，并不適合常年在相對更加惡劣的環(huán)境下進(jìn)行全天候的連續錄制。
安博會(huì )上西部數據、美光等針對視頻監控邊緣存儲展示了其相關(guān)的工業(yè)級microSD存儲卡產(chǎn)品，其容量從32GB~64GB不等。在性能表現上，也擁有獨特優(yōu)勢，主要表現在下面幾個(gè)方面：小體積，大容量，滿(mǎn)足靈活安裝部署需求，保障設備7*24小時(shí)不間斷運行；更高的環(huán)境適應能力，可在更寬泛的溫度和環(huán)境條件下，提供三年以上的高品質(zhì)全天候連續視頻錄制；存儲卡具備自我檢測技術(shù)，能提供卡片的使用情況和預計剩余使用壽命信息；為連續視頻錄制設計了專(zhuān)用固件，可最大程度降低丟幀和視頻丟失幾率。
如何解決邊緣存儲受限的問(wèn)題？
邊緣存儲并不意味著(zhù)將所有產(chǎn)出數據全部輸送至前端存儲，這樣的做法無(wú)疑又會(huì )重蹈后端服務(wù)器或云端集中數據存儲計算的困境，那么針對前端計算能力和存儲能力有限的情況，該如何處理呢?
針對這個(gè)問(wèn)題，英特爾物聯(lián)網(wǎng)首席技術(shù)官張宇提到網(wǎng)絡(luò )壓縮的做法，這里面涉及到三個(gè)技術(shù)手段：壓縮網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現更低比特，在不影響最終準確度的情況下，可以把數值移動(dòng)，降低了對內存和帶寬的壓力，提高運行的速度;“剪枝”，剔除特征不明顯、無(wú)效的數據;量化，把統一類(lèi)的數據相近，降低對存儲的要求。
另外，業(yè)內針對邊緣計算和邊緣存儲，還有一種邊緣預處理的做法，即構建一種基于邊緣計算的視頻圖像預處理技術(shù)，通過(guò)對視頻圖像進(jìn)行預處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對云中心的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò )帶寬需求。除此之外，為了減少上傳的視頻數據，基于邊緣預處理功能，還可構建基于行為感知的視頻監控數據彈性存儲機制，根據行為特征決策功能，實(shí)時(shí)調整視頻數據，既減少無(wú)效視頻的存儲，降低存儲空間，又最大化存儲“事中”證據類(lèi)視頻數據，增強證據信息的可信性，提高視頻數據的存儲空間利用率。
