监控数据存储会受到人工智能的影响吗

我们对数据的渴望是巨大的。我们随时随地都想联网，这意味着到2025年，平均每18秒就会有一个联网的人与联网设备进行一次交互。统计数据包括使用智能家居安全、智能电视等——每天近4800次。这就是现代人工智能。但是人工智能是如何影响监视数据存储的呢？

随着我们的世界变得越来越紧密，正在创建的大量数据也使我们能够完善和改进系统及流程。从安全到智能城市和人工智能，我们都看到了这一点。在监控领域也是如此。数据的分析比以往任何时候都要多，以提供新的和有价值的见解。

开拓新机遇

通过分析数据并将其提炼为可操作的信息，企业可以提高安全性并改进操作。它们还可以引入独特的用户体验并降低潜在风险。这开辟了一个充满商机的全新世界。最终，这是由监视摄像机、传感器和系统生成的数据的真实价值。

从支持AI的安全系统中收集的数据可带来很多好处。例如，制造商可以识别生产线运营效率低下，并立即进行调整。医院的医务人员可以识别患者健康的异常趋势，并采取措施大幅降低死亡率。零售商可以更好地了解客户的行为以及人流高峰时间。

从安全性的角度来看，AI可以更深入地实现智能实时视频分析。具有远前瞻性的企业现在已经摆脱了对大多数视频技术的被动使用，现在可以将其监视设备用作更主动的工具，从而可以实现先发制人的行动。

AI允许安全集成商和最终用户识别素材中的特定事件和触发器。有了这些知识和洞察力，他们可以收集更准确的警报和取证信息，从而大大缩短手动操作和分析视频的时间。

监控存储的新领域

通过将AI构建到视频系统中，这使他们能够在边缘实时处理、分析和识别模式。这消除了将数据和视频传输到异地进行分析相关的延迟。推动这种AI演变的原因是，尤其是在边缘视频监控应用中，具有几乎无限的存储，成本更低且速度更快。

硬盘驱动器（HDD）必须能够高速写入数据，跟上这些AI应用程序的速度，并同时支持AI和视频工作负载。

除了越来越多地采用GPU外，我们还看到了软件定义的存储技术的使用。这样可以在实时数据和大数据分析相交的地方快速创建和迁移边缘存储环境。这样，他们便可以满足本地和移动分析工作负载的需求。在移动实时世界中，整个IoT领域中创建的数据量不断增长，这是边缘存储的根本驱动力。

存储解决方案提供商通过开发提供所有相关优势的驱动器，响应基于边缘的处理和分析要求。高吞吐量和增强的缓存可确保这些驱动器提供低延迟和出色的读取性能。这使他们能够快速定位并提供不需要异地数据中心功能的视频图像和素材分析。

选择正确的硬盘驱动器

我们需要更先进、更具成本效益的存储方式。这些方式必须针对机器学习、深度学习、高分辨率视频和高级分析流进行优化。这意味着最终用户和系统集成商都在寻找可靠、高容量的驱动器。

这些驱动器还必须专门用于监视，支持多台摄像机和24/7可用性。他们还必须具有最大化流传输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。视频正在成为所有企业安全设置中的重要组成部分。丢失任何数据或视频完整性不再是一种选择。此外，要使AI系统变得“智能”，就需要存储更多数据以延长时间。

为正确的目的部署正确的记录和存储解决方案至关重要。视频正在成为所有企业安全设置的一个重要组成部分。丢失任何数据或视频完整性不再是一个简单的事。此外，要让人工智能系统变得“智能”，需要更长时间地存储更多数据。

这也增加了它的预测分析能力。考虑到所有这些因素，集成商可以采用一些最佳实践来确保他们为特定客户应用选择最合适的硬盘驱动器。他们还必须考虑与之相关的工作量——以确保长期成功。

下一步是什么？

不断增长的数据领域已使连接设备生成的视频和数据有了高级和创造性使用。分析这种虚拟数据海可以实时生成可操作的信息，从而实现主动操作。这些操作可以减轻或防止安全问题的发生、简化操作流程、改善客户的零售体验等。

在所有这些数据中，视频起着关键作用。具有AI功能的监控存储解决方案可让企业更快，更准确地分析，快速适应其安全和业务目标。

但是，对于每个客户和应用程序的工作负载规格，集成商必须根据影响其性能的标准仔细评估解决方案，这一点至关重要。具有先进技术的专用驱动器可支持视频流和AI分析，可确保最佳的驱动器可靠性和性能。

它们还提供最佳的TCO和最有价值的、可操作的信息。