数据存储的技术有_面对不断增长的数据领域 AI如何影响监控数据存储

我们对数据的需求很大。 我们希望始终保持连接状态。 意味着到2025年为止，每隔18秒与普通连接者连接的设备进行交换。 在统计信息中，使用智能家庭的安全性，智能电视等功能数据一天包含了接近4800次。 那就是你的现代AI。 但人工智能是如何影响监控数据存储的？

随着我们世界的联系越来越紧密，正在制作的大量数据也能够改善和改善系统和过程。 从安全性到智能城市和AI，我们都看到了。 在监测领域也是如此。 数据分析比以往任何时候都要多，可以提供新的有价值的见解。

开辟新的机会

通过分析数据并作为可操作信息提取，企业可以提高安全性，改善运营。 您还可以部署自己的用户体验，降低潜在风险。 这开创了商机的新世界。 最终，这是监视照相机、传感器、系统生成的数据的真正价值。

从具有AI功能的安全系统收集的数据可以带来许多好处。 例如，制造商认识到生产线运营效率低下，可以立即调整。 医院医务人员可以识别患者健康的异常趋势，采取大幅度降低死亡率的措施。 零售商可以很好地了解顾客的行为和高峰时段的客流量。

从安全性的观点出发，AI还可以实现智能的实时视频分析。 有远见的组织可以摆脱对许多视频技术的反动使用，现在可以利用监控设备作为更积极的工具，采取先驱行动。

AI使安全的集成商和最终用户能够识别镜头中的特定事件和触发器。 利用这些独特的信息和见解，您可以收集更精确的警报和取证，从而大大减少手动操作和分析视频的时间。

监视存储的新区域

将AI集成到视频系统中，可以实时处理边缘，分析和识别现场模式。 这消除了异地传输数据和视频以进行分析的延迟。 推动AI发展的原因是，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 )必须能够根据这些AI应用程序的速度快速写入数据，并且同时支持AI和视频工作负载。

除了采用越来越多的GPU外，还可以使用软件定义的存储技术。 这使您能够在实时数据与大型数据分析交叉的位置快速创建和迁移边缘存储环境。 这可以满足本地和移动设备分析工作负载的需要。 在移动实时世界中，边缘存储的基本推动力是在整个IoT领域创建更多的数据。

存储解决方案提供商开发了驱动器来提供所有相关优势，以满足基于边缘的处理和分析需求。 高吞吐量和增强的高速缓存可确保这些驱动器的低延迟和高读取性能。 这使您能够快速识别和提供不需要异地数据中心功能的视频图像和素材分析。

选择适当的硬盘

需要更高级、更经济实惠的存储选项。 这些选项必须优化为机器学习、深度学习、高分辨率视频和高级分析流。 这意味着最终用户和系统集成商正在寻找可靠的大容量驱动器。

这些驱动器必须专门用于监控，以支持多个摄像头和24小时/7天的可用性。 还需要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。 视频已成为所有企业安全设置的重要组成部分。 失去数据和视频的完整性已经不再是选择。 此外，要使AI系统“智能”，还必须存储更多数据以延长时间。

这也增强了预测分析功能。 考虑到所有这些因素，集成商可以采用最佳实践来选择最适合特定客户应用程序的硬盘。 他们还要照顾相关的工作量，以保证长期的成功。

下一步是什么？

不断增加的数据领域，将高度创造性地使用连接设备生成的视频和数据。 通过分析这样的虚拟体数据，能够生成实时可操作的信息，采取积极的行动。 这些措施可以减轻或防止安全问题的发生，简化操作流程，改善顾客的零售体验等。

在所有这些数据中，视频起着重要的作用。 支持AI的监控存储解决方案使组织能够更快、更准确地分析安全性和业务目标。

但是，重要的是，集成商必须根据影响客户和应用程序工作负载规范的标准仔细评估解决方案。 采用先进技术的专用驱动器支持视频流和AI分析，确保最佳驱动器的可靠性和性能。 它还提供了最高的总体拥有成本和最有价值、最可行的信息。