En las últimas horas, días y semanas, millones de datos fueron almacenados y archivados para una posible recuperación en caso que un evento significativo ocurriera. Hoy, tal como lo demuestra el Internet de las cosas (IoT), no se trata solo de almacenar esa información, sino que ahora podemos hacer mucho con los datos que se capturan. El aumento del número de puntos de datos que son capturados por dispositivos como las cámaras de vigilancia, junto con el análisis de ese Big Data en tiempo real, las aplicaciones como el reconocimiento facial y los patrones de movimiento en las transmisiones de video de seguridad están generando una revolución respecto a procesamiento y aplicaciones de esa información, que antes solo se usaba para registros de seguridad.

El video inteligente habilita entonces ahora un cambio que está permitiendo mucho más que solamente capturar imágenes, porque ahora es posible procesarlas con inteligencia. Así por ejemplo, las ciudades de todo el mundo aprovechan los datos recopilados para una gestión más inteligente de los espacios de estacionamiento, los recursos policiales y los patrones de tráfico. Las industrias como la agricultura, la construcción, el petróleo y el gas y los servicios públicos usan drones para capturar imágenes que se utilizan luego para tomar decisiones comerciales más inteligentes.

Por otra parte,  lo que también hace que los datos sean más valiosos e inteligentes, es la capacidad de capturar videos de mayor definición que permiten leer datos de resolución más finos, por ejemplo, patentes de automóviles a distancia, reconocimiento facial en condiciones de poca luz, etc. La resolución 4K para cámaras y video se está volviendo la norma, superando a la resolución HD con una gama más amplia de video dinámico, mejor color e iluminación, velocidades de bits más altas, velocidades de cuadros más altas, mejor resolución, mejor compresión, más horas de grabación, etc.

Otra tendencia que está en franco crecimiento es la capacidad de procesar los datos en el lugar de captura. Para eso, los recursos clave como el poder de cómputo y el almacenamiento de datos fiable deben estar localmente presentes en los dispositivos periféricos. Por ello, el almacenamiento integrado en las cámaras de vigilancia debe proporcionar un rendimiento sólido de lectura y escritura y, lo que es más importante, de resistencia y confiabilidad para respaldar el análisis local. Para retener y centralizar los videos de un gran número de cámaras de alta definición en la nube, la infraestructura de almacenamiento debe ser no solo confiable, sino altamente escalable.

En cualquier caso, los requisitos claves para que un sistema de este tipo sea exitoso, residen en gran parte en las unidades de almacenamiento. Ellos son:

La posibilidad de mantenimiento preventivo: esperar que un sistema falle solo para darse cuenta de que el sistema no capturó los datos de vigilancia es catastrófico en términos de un sistema de vigilancia. La capacidad de obtener datos previos sobre el estado de la tarjeta y la planificación de actividades preventivas sin interrupción del servicio es clave.

La capacidad de almacenamiento: los videos cada vez más ricos de la actualidad generan grandes volúmenes de datos que deben poder ser almacenados y administrados. La videovigilancia tiene ahora mayores cargas de trabajo en términos de archivos de mayor tamaño y más horas de grabación.

El rendimiento de lectura/escritura: una captura y transferencia de datos más rápida permitirá grabar secuencias de video de mayor velocidad para la vigilancia.

La resistencia: cuanto mayor sea, reducirá la cantidad de mantenimiento, ya que el dispositivo  podrá soportar los ciclos constantes de escritura y borrado muchas más horas en comparación con los productos comerciales no específicos.

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