人工智能它是如何影响监视数据存储的

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?

随着我们的世界越来越紧密地联系在一起，大量的数据被创造出来，也使我们能够完善和改进系统和过程。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。数据分析比以往任何时候都要多，以提供新的和有价值的见解。

通过分析数据并将其提炼为可操作的情报，企业可以提高安全性并改善运营。它们还可以引入独特的用户体验并减轻潜在的风险。这开启了一个全新的商机世界。最终，这就是监控摄像头、传感器和系统产生的数据的真正价值。

从启用人工智能的安全系统收集的数据提供了大量的好处。例如，制造商可以认识到生产线的操作效率低下，并立即进行调整。医院的医务人员可以发现病人健康方面的异常趋势，并采取行动显著降低死亡率。零售商可以更好地了解顾客的行为以及客流量高峰时间。

更进一步，人工智能还支持从安全角度进行智能实时视频分析。不再被动地使用大多数视频技术，有远见的组织现在可以使用他们的监视设备作为一种更主动的工具，实现先发制人的行动。

AI允许安全集成商和最终用户在视频中识别特定的事件和触发点。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，大大减少了手动操作和分析视频的时间。

通过将人工智能构建到视频系统中，这使得他们能够在边缘实时处理、分析和识别模式。这消除了传输数据和用于分析的视频的延迟。刺激这种人工智能进化的，尤其是在edge视频监控应用程序中，是具有无限存储空间、价格低廉、运行速度快得多的gpu。

硬盘驱动器(HDD)必须能够高速写入数据，以跟上这些人工智能应用程序，同时支持人工智能和视频工作负载。

除了越来越多地采用gpu之外，我们还看到了软件定义存储技术的应用。这使得能够在实时数据和大数据分析交叉的地方快速创建和迁移边缘存储环境。这使它们能够满足本地和移动分析工作负载的需求。在移动的、实时的世界中，通过物联网创建的数据量越来越大，这是edge存储的一个基本驱动力。

存储解决方案提供商通过开发提供所有相关好处的驱动器来响应基于边缘的处理和分析需求。高吞吐量和增强的缓存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和交付视频图像和连续镜头分析，而不需要外部数据中心的电源。

我们需要更先进、更经济的存储方式。这些选项必须针对机器学习、深度学习、高分辨率视频和高级分析流进行优化。这意味着终端用户和系统集成商都在寻找可靠、高容量的驱动器。

这些驱动器还必须是专门为监视而构建的，以支持多个摄像头，并且全天候可用。它们还必须能够最大化流和帧速率性能。

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选择。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为特定的客户应用程序选择最合适的硬盘驱动器。他们还必须照顾与it相关的工作量——以确保长期的成功。

不断增长的数据圈已经导致先进和创造性的使用的视频和数据产生的连接设备。分析这个虚拟的数据海洋可以实时生成可操作的情报，从而采取主动行动。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等。

在所有这些数据中，视频扮演着关键的角色。启用人工智能的监视存储解决方案使组织能够更快、更准确地进行分析，从而快速适应以实现其安全性和业务目标。

然而，重要的是，集成人员要根据影响每个客户和应用程序的工作负载规范的性能的标准，仔细地评估解决方案。具有先进技术的特制驱动器，允许视频流和人工智能分析，确保最佳的驱动器可靠性和性能。

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