Innovaciones en Videovigilancia
Nuevas tendencias de almacenamiento para cada eslabón de sistemas integrales en la industria Por Osvaldo Caviedes, Gerente de Territorio de Western Digital para Chile, Perú y Ecuador
¿Qué es lo nuevo en el mercado de la videovigilancia? Algunas de las tendencias más significativas que estamos observando son: la inteligencia artificial (IA), el machine learning y el poder del Internet de las Cosas, las cuales combinan diferentes fuentes de datos para agregar metadatos y capas de contexto. 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. Con este contexto, ¿qué está cambiando en la entrada (o “borde”), en el núcleo y en la nube de este tipo de sistemas?
Una de las misiones más críticas de un sistema de videovigilancia es ser capaz de grabar video de forma confiable, ya sea desde las cámaras que están conectadas a un NVR o a otras unidades de almacenamiento, o directamente desde una cámara individual. Recolectar datos es la base de este tipo de sistemas y, sin embargo, es el punto más crucial de fracaso en muchas implementaciones, ya que, al depender de una conectividad constante entre la cámara y el dispositivo de filmación para el traspaso de los datos grabados, puede ser una estrategia riesgosa. ¿Qué ocurre si en algún momento la red no está disponible debido a problemas técnicos, a condiciones climáticas o un ataque deliberado?
Un número de mecanismos a prueba de fallos pueden ser utilizados, desde usar múltiples cámaras para cubrir áreas que se superponen, a soluciones RAID en el almacenamiento principal o tarjetas de memoria en las cámaras individuales y los sistemas distribuidos de almacenamiento. Muchas veces se guardan datos dentro de una cámara de videovigilancia como un mecanismo a prueba de fallos, en el caso de que la conectividad al NVR o la nube se pierda.
En la actualidad, las cámaras pueden hacer bastante más que solamente capturar secuencias para alimentar una NVR o, en el caso de sistemas de mayor envergadura, transferir toda esa filmación a un centro de datos en la nube. Hoy, el poder de la computación y los desarrollos de las tecnologías flash, ofrece más opciones en la entrada (o sea, en las mismas cámaras) de los sistemas, porque, gracias a la mayor capacidad y funcionalidad que la tecnología actual existente habilita en ellas, existe ahora una evolución en los datos analíticos: aplicaciones como los sistemas de reconocimiento facial, la identificación de números en las patentes y la clasificación de objetos pueden ocurrir allí mismo, proveyendo datos en tiempo real e información de distintas situaciones a medida que son capturadas.
El hecho de que más potencia esté disponible en el “borde” no quita importancia a otros componentes del sistema, ya que los medioambientes de los datos de hoy son más distribuidos y el video ya no se almacena en un solo nodo. Si bien los sistemas se mantienen enfocados en la captura, almacenamiento y análisis de datos, estos ya no fluyen en una sola dirección. Como se mencionó previamente, es cada vez más común ver el análisis de datos cerca de la fuente o del dispositivo de captura, y no necesariamente en el centro de datos – que es el otro extremo del sistema. Esto trae ventajas muy tangibles, tales como reducir los tiempos de análisis, ahorrar dinero en costos de comunicación y prevenir riesgos de conectividad. Sin embargo, muchos sistemas aún utilizan un NVR centralizado por razones de privacidad/seguridad y para efectivizar costos. Los NVR pueden seguir siendo usados como puerta local, asegurándose que los datos que se mueven hacia la nube no sean datos sensibles –y mantener estos en el archivo local del NVR. Asimismo, todavía hay una necesidad de colectar grandes cantidades de datos para poder observar patrones que pueden ser usados como modelos de entrenamiento, o para entrenar máquinas de IA. Y ello solo es posible al nivel de centro de datos.
En conclusión, todos los eslabones de un sistema integral de videovigilancia deben ser tenidos en cuenta para lograr el máximo rendimiento del mismo. Estos sistemas recogen enormes cantidades de información que tradicionalmente solo se utilizaban en el caso de que ocurriera un incidente, pero que, en la actualidad, están comenzando a mostrar un potencial mucho más allá de esas situaciones. Gracias a los aplicativos y a la capacidad de procesamiento de datos de la actualidad, toda esa información capturada puede ser extremadamente valiosa para generar información accionable 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.
