Por Alexandre Jannoni
Seja em um semáforo, em uma loja, em um estádio ou talvez em sua própria casa, você não precisa procurar muito para detectar uma câmera de vídeo vigilância. Elas armazenam dados há anos. Mas o que mudou na vigilância é a forma como os dados capturados podem ser usados. Hoje queremos entender como esses dados geram informações que possam ser acessadas e, portanto, sejam mais práticas.
Nas últimas horas, dias e semanas, milhões de dados foram armazenados e arquivados para uma possível recuperação no caso de um evento inesperado. Hoje, como evidenciado pela Internet das Coisas (IoT), não se trata apenas de armazenar essa informação, mas também de entender como serão usados os dados capturados. O aumento no número de pontos de dados que são capturados, seja por câmeras de vigilância, análise de Big Data em tempo real, aplicativos de reconhecimento facial e padrões de movimento em transmissões de vídeo de segurança, por exemplo, estão gerando uma revolução no processamento e aplicações dessas informações – que anteriormente eram usadas apenas para registros de segurança.
Hoje, os vídeos inteligentes permitem muito mais do que apenas capturar imagens: agora é possível processá-las de maneira inteligente. Por exemplo, cidades em todo o mundo aproveitam os dados coletados para uma gestão mais inteligente de vagas de estacionamento, recursos policiais e padrões de tráfego. Indústrias como a do agronegócio, construção, petróleo e gás e serviços públicos usam drones para capturar imagens que são usadas para tomar decisões melhores de negócios.
Por outro lado, o que também torna os dados mais valiosos e inteligentes é a capacidade de capturar vídeos em maior definição, o que permite ler dados com melhor resolução como reconhecimento facial em condições de pouco luz. A resolução 4K para câmeras de vídeo está se tornando a norma, superando a resolução HD já que possui uma faixa mais ampla de vídeo dinâmico, melhor cor e iluminação, taxas de bits e de quadros mais altas, melhor resolução, melhor compactação, mais horas de gravação, entre outros avanços.
Outra tendência que está crescendo constantemente é a capacidade de processar dados no local de captura. Para isso, os principais recursos, como poder de computação e armazenamento confiável de dados, devem estar presentes localmente nos dispositivos periféricos. Dessa forma, o armazenamento integrado nas câmeras de vigilância deve fornecer um sólido desempenho de leitura e gravação e, mais importante, resistência e confiabilidade para suportar a análise local. Para manter e centralizar os vídeos de um grande número de câmeras HD na nuvem, a infraestrutura de armazenamento deve ser não apenas confiável, mas altamente escalável.
Por isso, os principais requisitos para que um sistema desse tipo seja bem-sucedido estão, em grande parte, nas unidades de armazenamento. Por exemplo:
– Possibilidade de manutenção preventiva: todos concordamos que esperar que um sistema falhe para percebermos que os dados de vigilância não foram capturados não é o ideal. A capacidade de obter informações prévias sobre o status do cartão e o planejamento de atividades preventivas sem interrupção do serviço é fundamental;
– Capacidade de armazenamento: os vídeos cada vez sofisticados de hoje geram grandes volumes de dados que precisam ser armazenados e gerenciados. A vídeo vigilância tem, atualmente, cargas de trabalho maiores, porque atua com arquivos maiores e mais horas de gravação;
– Desempenho de leitura/gravação: a captura e a transferência de dados mais rápidas permitirão a gravação de sequências de vídeo de alta velocidade para vigilância;
– Resistência: quanto maior, menor a necessidade de manutenção, uma vez que o dispositivo será capaz de suportar os
ciclos constantes de gravação e apagamento por muito mais horas, se compararmos a produtos que não são específicos para esse tipo de utilização.
Alexandre Jannoni-Country Manager da Western Digital Brasil
