邊緣和雲解決不同的問題
邊緣分析在攝影機上或附近運作，減少了檢測到事件之前必須傳輸的影像資料量。雲分析提供可擴展的處理、集中管理以及更輕鬆地存取更廣泛的服務。
這兩種方法都不一定更好。正確的選擇取決於延遲、頻寬、私隱、硬件容量、保留和持續管理。
比較營運權衡
邊緣處理可以在某些網絡中斷期間保持核心檢測可用，而云服務可以簡化集中更新和跨場地分析。硬件限制可能會限制邊緣模型，上傳要求可能會限制雲處理。
- 延遲和響應期望
- 可用上傳頻寬和連接可靠性
- 資料位置和私隱要求
- 攝影機數量和場地數量
- 誰將維護模型、設備和憑證
為什麼混合動力系統變得普遍
混合設計可以在邊緣執行即時過濾，同時使用雲基礎設施進行管理、選定的分析或長期服務。這可以保持架構的靈活性，而不是將每個工作負載強制轉移到一個位置。
該系統仍應圍繞實際事件流程進行設計，而不是僅圍繞人工智能術語進行設計。
我們的客製化 AI 監控服務會結合現場攝影設備、網絡條件、事件邏輯和回應需要評估合適的技術架構。
使用架構決策清單
在選擇邊緣、雲或混合處理之前，請記錄不可協商的要求。這使得決策與操作相關，而不是與最容易演示的功能相關。
- 可接受的最大告警延遲
- 互聯網或服務中斷期間的行為
- 可能離開酒店的影像和元資料
- 預期型號、設備和訂閱生命週期
- 檢測性能變化時的支援責任
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