Система видеонаблюдения быстро превращается из нескольких камер в полноценную задачу хранения данных. Пока камера одна и запись нужна только за последние сутки, достаточно карты памяти или небольшого регистратора. Но у магазина, склада, офиса, автосервиса или производственной площадки камер может быть десять, двадцать или гораздо больше. Видео записывается круглосуточно, архив нужно хранить неделями, а посмотреть нужный фрагмент иногда требуется из другого города. В этот момент появляется вопрос, где держать записи и нужен ли для этого облачный сервер.
Облачное видеонаблюдение интересно прежде всего тем, что архив не зависит от оборудования, находящегося рядом с камерой. Если регистратор украли, диск вышел из строя или помещение оказалось недоступно, записи на удалённой инфраструктуре сохраняются. Кроме того, облако удобно для объектов в разных местах: камеры могут находиться в нескольких магазинах или офисах, а доступ к архиву организуется централизованно.
Но видео создаёт совсем другую нагрузку, чем сайт или корпоративные документы. Камеры непрерывно передают большие объёмы данных, а основная статья расходов часто связана не с процессором и оперативной памятью, а с дисковым пространством и каналом связи. Сервер с двумя процессорными ядрами может оказаться достаточным, тогда как несколько дополнительных терабайт хранения заметно увеличат ежемесячный счёт.
Поэтому облачный сервер для видеонаблюдения стоит выбирать с расчёта архива. Сколько камер будет подключено, в каком разрешении они записывают, какой используется битрейт, сколько часов в сутки ведётся запись и сколько дней видео должно храниться. После этого становится понятно, нужен ли небольшой сервер, несколько терабайт диска или совершенно другая архитектура с отдельным объектным хранилищем.
Сколько места нужно для хранения видео с камер
Разрешение камеры само по себе не позволяет точно определить размер архива. Две камеры 4 Мп могут создавать потоки совершенно разного объёма. На размер влияют кодек, частота кадров, битрейт, сложность изображения, режим записи и настройки качества.
Самый удобный параметр для приблизительного расчёта — средний битрейт видеопотока. Если камера постоянно передаёт поток 1 Мбит/с, за сутки получается примерно 10,8 ГБ данных. При 4 Мбит/с это уже около 43 ГБ в сутки с одной камеры. При 8 Мбит/с объём приближается к 86 ГБ.
Поэтому даже небольшое изменение настроек сильно влияет на месячное хранилище. Камера с потоком 4 Мбит/с за 30 дней способна создать около 1,3 ТБ видео. Восемь таких камер при непрерывной записи потребуют уже примерно 10 ТБ архива за месяц.
Это приблизительный расчёт. Реальный объём может отличаться из-за переменного битрейта, характера сцены и работы кодека, но для выбора облачной инфраструктуры такая оценка намного полезнее попытки считать место только по количеству мегапикселей.
Срок хранения архива меняет стоимость сильнее количества камер
Представим восемь камер со средним потоком 4 Мбит/с. За сутки они вместе создадут примерно 346 ГБ данных. Если компании достаточно хранить семь дней, потребуется около 2,4 ТБ. Для двух недель уже нужно примерно 4,8 ТБ, а для месяца около 10 ТБ.
Именно поэтому при проектировании видеонаблюдения сначала стоит ответить на вопрос, какой срок архива действительно нужен бизнесу.
Иногда владельцу кажется, что лучше сохранять всё несколько месяцев на всякий случай. Технически это возможно, но стоимость хранения быстро растёт. Если большинство записей никто никогда не пересматривает, имеет смысл разделить свежий и долгосрочный архив.
Например, последние семь или четырнадцать дней можно держать на быстром хранилище, чтобы нужный фрагмент открывался сразу. Более старые записи, если их действительно необходимо сохранять, переносить в более дешёвое объектное или архивное хранилище.
Так сервер не превращается в огромный дорогой диск только ради видео, вероятность обращения к которому крайне мала.
Запись по движению способна значительно уменьшить архив
Круглосуточная запись нужна далеко не на каждом объекте. Камера в оживлённом торговом зале почти постоянно видит движение, поэтому экономия будет небольшой. Камера на закрытом складе ночью большую часть времени снимает неизменную картинку.
Если оборудование и программное обеспечение поддерживают запись по событию или движению, объём данных можно существенно сократить.
Но рассчитывать хранилище исключительно по оптимистичному сценарию опасно. Деревья за окном, осадки, изменение освещения, автомобили или неправильно настроенная зона детекции могут создавать огромное количество событий.
Поэтому для новой системы полезно сначала записать несколько обычных дней и посмотреть фактический объём. После этого срок хранения и размер облачного диска можно рассчитывать уже по реальным данным.
H.265 экономит место, но совместимость нужно проверить заранее
Современные камеры часто поддерживают H.264 и H.265. При сопоставимом визуальном качестве H.265 позволяет уменьшить требуемый битрейт, поэтому особенно интересен для систем с большим количеством камер и продолжительным архивом.
Но переход на более эффективный кодек должен поддерживаться всей цепочкой. Камера, серверное программное обеспечение, браузерный или мобильный клиент и используемые инструменты экспорта должны нормально работать с выбранным форматом.
Если старое программное обеспечение требует перекодировать поток на сервере, экономия на диске может обернуться дополнительной нагрузкой на процессор.
Поэтому кодек лучше выбирать не отдельно от инфраструктуры, а вместе с используемой системой видеонаблюдения.
Какой облачный сервер нужен для камер
Видеонаблюдение не всегда требует мощной виртуальной машины. Если сервер в основном принимает готовые видеопотоки и записывает их на диск, нагрузка на CPU может быть умеренной. Главными ресурсами становятся сеть и хранилище.
Ситуация меняется, если сервер должен перекодировать видео, создавать множество дополнительных потоков, распознавать объекты, анализировать изображение или выполнять другую обработку. Тогда требования к процессору быстро растут, а для компьютерного зрения может понадобиться GPU.
Поэтому две системы на двадцать камер способны требовать совершенно разные серверы. Первая просто хранит архив, вторая одновременно анализирует каждую камеру и распознаёт происходящее.
Обычный облачный диск не всегда лучший выбор для большого архива
Первый вариант архитектуры кажется очевидным: создаётся виртуальная машина и к ней подключается большой облачный диск. Камеры или локальный регистратор отправляют видео на сервер, а программное обеспечение записывает архив непосредственно на этот том.
Для небольшого количества камер такая схема вполне удобна. Она проста, понятна и позволяет быстро получить рабочую систему.
Проблема появляется по мере роста объёма. Несколько терабайт быстрого блочного хранилища могут стоить значительно дороже самой виртуальной машины. При этом старые видеозаписи не требуют высокой производительности диска большую часть времени.
Тогда появляется смысл разделить вычислительную часть и архив. Сервер принимает потоки и обслуживает пользователей, а часть записей хранится в другом сервисе.
Особенно хорошо для больших архивов подходит объектное хранилище, если используемое программное обеспечение умеет с ним работать. Оно рассчитано на большое количество неструктурированных объектов, к которым как раз относятся видеофайлы.
Но нельзя просто заменить обычный диск S3-хранилищем и ожидать, что любое ПО продолжит работать. Программа видеонаблюдения должна поддерживать такой способ записи или перенос архива должен выполняться отдельным процессом.
SSD нужен не всему видеоархиву
Держать десятки терабайт старого видео на самом дорогом NVMe обычно нерационально. Высокая скорость накопителя важна для операционной системы, базы индексов, метаданных и активно используемых данных, но редко просматриваемому архиву она может не понадобиться.
Практичная архитектура может сочетать небольшой быстрый системный диск и более ёмкое хранилище для видео.
Если программное обеспечение активно записывает множество камер одновременно, нужно проверить производительность хранилища по операциям записи и пропускной способности. Само слово SSD ещё не гарантирует, что конкретный облачный тариф справится с нужным потоком.
Например, несколько камер вместе создают постоянный входящий поток в десятки мегабит в секунду. Диск должен устойчиво записывать эти данные круглосуточно, одновременно позволяя пользователям просматривать архив.
Поэтому при большом количестве камер полезно смотреть ограничения IOPS и скорости диска, а не только его объём.
Для видеоаналитики требования совершенно другие
Современное видеонаблюдение всё чаще используется не только для записи происходящего. Система может искать людей и автомобили, определять пересечение зон, считать посетителей, распознавать номера или анализировать другие события.
Если обработка выполняется непосредственно камерой, облачный сервер получает уже готовые события и почти не тратит ресурсы на компьютерное зрение.
Если же анализируется весь видеопоток на сервере, вычислительные требования становятся намного выше. В зависимости от алгоритмов и количества камер может понадобиться GPU.
В такой системе сначала стоит проверить, сколько потоков выбранная модель способна обрабатывать на конкретном ускорителе. Покупать самый мощный GPU только по количеству камер не обязательно.
Также стоит разделять хранение и аналитику. Видеокарта может быть нужна только для обработки текущего изображения, тогда как архив продолжает храниться на обычных дисках или в объектном хранилище.
Когда облако выгоднее локального регистратора
У классического видеонаблюдения есть сильное преимущество: локальный регистратор не требует постоянно передавать весь видеопоток через интернет. Камеры работают внутри сети объекта и записывают данные на диски, находящиеся рядом.
Для большой системы это может быть экономически очень выгодно. Несколько десятков камер создают огромный поток, который внутри локальной сети передавать намного проще, чем круглосуточно отправлять в дата-центр.
Но локальное хранение имеет собственный риск. Регистратор и камеры находятся на одном объекте. Кража оборудования, пожар, серьёзная авария или выход из строя дисков способны затронуть одновременно и источник видео, и архив.
Поэтому на практике особенно интересна гибридная схема.
Гибридная схема часто разумнее полного переноса в облако
Видеозаписи можно хранить локально, а наиболее важные события или дополнительную копию отправлять в облако. Например, на регистраторе остаётся месячный архив, а записи по тревоге, движению или выбранным камерам автоматически копируются на удалённое хранилище.
Другой вариант — локально держать свежий архив с быстрым доступом, а более старое видео постепенно переносить в облако.
Такая архитектура уменьшает требования к интернет-каналу и объёму дорогостоящего облачного хранения, но сохраняет главное преимущество удалённой копии.
Она особенно интересна объектам, где камер много, а канал связи ограничен.
Интернет на объекте нужно считать раньше сервера
Для полного облачного видеонаблюдения все камеры должны передавать потоки за пределы локальной сети. Поэтому пропускная способность исходящего канала становится критическим ресурсом.
Если десять камер создают поток по 4 Мбит/с каждая, только видеонаблюдению потребуется около 40 Мбит/с исходящей пропускной способности. При этом канал должен оставаться стабильным круглосуточно, а другим устройствам компании тоже нужен интернет.
Для двадцати таких камер поток увеличится примерно до 80 Мбит/с.
Нельзя выбирать тариф доступа только по рекламной скорости до 100 Мбит/с. Важно, какая скорость доступна именно на отправку данных и насколько стабильно соединение работает в течение суток.
Если интернет временно пропадёт, система должна понимать, что делать с видео. Хорошая архитектура может продолжать писать его локально и догружать пропущенные записи после восстановления соединения.
Без такого механизма любой сбой канала создаёт дыру в архиве.
Несколько объектов делают облако значительно привлекательнее
У сети магазинов, складов или офисов задача выглядит иначе, чем у одного помещения. Устанавливать отдельную сложную серверную инфраструктуру в каждой точке неудобно, а централизованное облако позволяет видеть объекты через одну систему.
Руководитель может переключаться между камерами разных филиалов, сотрудники службы безопасности получают единые права доступа, а резервирование настраивается централизованно.
При этом сами объекты могут использовать локальные регистраторы и отправлять в облако только необходимые данные. Необязательно выбирать крайность между полностью локальным и полностью облачным видеонаблюдением.
Стоимость нужно считать на одну камеру и один день хранения
Цена виртуальной машины мало говорит о стоимости всей системы. Сервер может стоить относительно недорого, а основная сумма приходиться на несколько терабайт архива.
Поэтому сравнивать облачных провайдеров удобнее после расчёта конкретного сценария.
Например, есть 12 камер, известен средний битрейт каждой, архив нужно хранить 14 дней. Сначала рассчитывается общий объём видеоданных. Затем к нему добавляется небольшой запас, после чего сравнивается стоимость нужного класса хранения у разных поставщиков.
Отдельно учитываются виртуальная машина, резервирование, публичный IP, сетевой трафик и дополнительные сервисы.
Особенно внимательно нужно изучить тарификацию исходящего трафика из облака. Камеры создают преимущественно входящий поток, но просмотр и скачивание архива означает передачу данных обратно пользователю. Если сотрудники регулярно просматривают много видео, эта часть тоже может влиять на счёт.
Сама запись должна быть защищена от слишком простого удаления. Если человек, получивший доступ к административному аккаунту, способен одновременно удалить сервер и все его резервные копии, облачное расположение ещё не делает систему по-настоящему надёжной.
Для важных записей полезны отдельные права доступа, многофакторная аутентификация, история действий и резервное хранение, которое нельзя случайно уничтожить вместе с основной виртуальной машиной.
Нужно учитывать и конфиденциальность. Камеры могут фиксировать сотрудников, клиентов, посетителей и другие данные, поэтому компания должна понимать, где физически располагается инфраструктура, кто получает доступ к записям и какие требования применимы к конкретному объекту и сценарию использования.
В итоге облачный сервер для видеонаблюдения стоит выбирать не с процессора, а с камеры. Сначала определяются количество потоков, средний битрейт, режим записи и срок хранения. Из этих параметров получается объём архива и требования к интернет-каналу. Только затем становится понятно, какие диски, сеть и вычислительные ресурсы нужны серверу.
Для нескольких камер может быть достаточно одной сравнительно небольшой виртуальной машины с облачным диском. При росте архива имеет смысл разделять сервер и хранилище. Для десятков камер на одном объекте нередко оказывается выгоднее гибридная схема с локальной записью и удалённой копией важных данных.
Облако здесь полезно не потому, что оно автоматически дешевле регистратора. Его главное преимущество состоит в другом: записи можно вынести за пределы объекта, объединить несколько площадок и увеличивать объём хранения без установки новых физических дисков. Если использовать эти возможности там, где они действительно нужны, сервер облачного видеонаблюдения становится не просто удалённым архивом, а частью более устойчивой системы безопасности.
