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视频转云存的痛点

现在整个运营商体系里面,有大量的视频转云存储的需求,但是视频云存储有一个比较大的痛点,就是成本!

  • 成本一:存储成本;

我们以1000路2M视频转云存,存储时间为90天为例(B端存储时间有时候会更长):
录像转云存储
就简简单单存储个2M的视频3个月,就要用到这么大的存储量,这个一年在云存上要多少钱?
视频转天翼云存储

每年200多万,不知道我有没有算错?

  • 成本二:转存成本;

现在还有一个问题,就是现在大部分的云存储不能直接从摄像机取数据进行存储,而是需要一台转存服务器,先通过调用摄像机的RTSP、GB28181或者是SDK协议,取到实时流,转成mp4或者ts文件,存储到天翼云存储这种S3类型的对象里面去,这个计算一下成本,以一台1000M带宽的主机为例,能转存多少路?

  1. 2M码率*200路摄像机=400Mbps单台转存
  2. 1000路摄像机/200路每台转存=5台

要实时消耗5台主机,不停地从摄像机取数据转云存储,这个一年的成本是多少?

服务器成本:建设成本+耗材成本+运维成本;
电费成本:相比于整个项目占比不是很多;
带宽成本:这个运营商可以给的很低,毕竟带宽这东西在运营商体系里面,就像河里的水,今天不取,明天就流走了;

所以,从B端的角度来看,这个视频云存储,成本好大啊,即使是带宽不要钱,转存的成本也是很高很高,有没有办法降低成本?

如果说,这5台主机,都挂上磁盘阵列,就是将原有的一年几百万的云存成本,全部换去买磁盘,算笔账:

云存储-》磁盘陈列:每年几百万变成每年几十万(硬件成本+维护成本)
转存主机-》存储一体机:CPU配置基本可以持平,电费每年要多个几千块钱;
转云存带宽-》直接就地存储:不知道会省多少钱;

视频边缘存储一体机计算

这么算下来,直接边缘存储就这么1000路摄像机,一年少说也能省下100万吧!

突然感觉很吃惊,我是不是算错账了,就1000个摄像机,一年要这么高的存储和维护成本,够请10个菲佣了啊!!!

人工智能算法能不能再给业主省点钱?

对啊,现在都人工智能时代了,还按照老套路的存储方式,会有大量的浪费啊,比如:

  1. 长时间静止的画面没必要存了,例如长时间无变化的场景、慢慢长夜漆黑一片的场景、没有人员入侵的画面场景,完全可以由算法检测,统一成“俺也一样”,降低存储消耗;
  2. 图像差分算法:动态码率其实有一些差分算法的意思了,那么如果是 25fps降到5fps,再加上差分算法,是不是能降低存储和带宽的消耗?
  3. 图像超分算法:我认为超分可能是一条路径,比如按照上面说的,我们将2M的1080P主码流存储成为1M的720P子码流,整个存储成本节省一半,再结合超分算法做回放,整个效果跟2M的1080P相差不多,而且回放是一个低频动作,算力能耗成本很不高!
    图像超分算法
    低分辨率存储+超分回放
    这么看来,低分辨率存储+超分回放,可能会是一个省钱的路径哦。

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