发布于: Oct 14, 2022

利用视频云存储方案可解决安防视频难以存储与检索的问题,传统视频数据因为缺乏元数据索引,因此在无法确定精确的事件发生时间时,无法快速有效的定位视频信息,需要大量人力对存量视频信息进行检索。由此引入巨大的人力成本,并需要更多时间完成视频检索。
此外,传统安防视频具有以下特点:

  • 使用 RTMP/RTSP 协议实现视频流收流。
  • 需要海量、可靠的视频存储。
  • 仅在有事件发生,并需要了解现实情况时才进行回看。
  • 回看框架需要确保 7*24 可用,在需要时可以快速访问从而实现回看功能。

以上特点意味着:

  • 需要在云端或本地部署额外的软/硬件资源,实现视频流接收,引入额外成本。
  • 传统的本地视频存储受限于单一副本,存在单点故障导致的视频丢失风险。固定的本地存储容量,使得增加摄像头数量时需要配套考虑存储设施容量规划和部署方案,使得项目周期变长,项目规划更加复杂。
  • 回看框架访问频率不高,但 7*24 可用意味着即使没有回看需求的时间段内,仍然需要支付对应的系统运行成本。

针对以上困难和特点,我们针对 IPC 视频云存成本优化场景,开发了可以植入到 IPC 内部的视频切片云存 SDK,并利用亚马逊云科技提供的云上托管服务构建视频检索、回看平台,从而降低回看平台基础运行成本,实现回看成本与累积回看时长相关,在不使用回看平台时,几乎无需支付平台运行成本,而当有人访问时又可以快速提供服务。

 

系统架构图:

  • IPC C SDK

植入到 IPC 内部的 SDK,用于实现视频分片和封装,将可以直接回看的视频分片存储到 S3 存储桶中。并通过 IAM 权限管理,实现 IPC 上传权限的管理,从而确保各 IPC 视频上传权限相互独立。

利用 SDK 直接将视频上传至 S3 存储桶,从而摆脱本地或云端视频流转存所需的资源,实现云存成本与存储视频累计时长相关。

  • S3 视频存储桶

用于存储 IPC 视频分片信息,支持使用 S3 对象标签和生命周期管理功能,实现视频分片保存周期管理和视频存储成本优化。

同时,利用 S3 每个前缀提供 3500 PUT 和 5500 GET 请求的性能,利用前缀命名规则,实现云存空间性能自动扩展,从而实现使用统一的框架支持从几个到数以百万计的 IPC 设备。

  • 对视频抽帧并调用 AI 接口和 DynamoDB 元数据存储

针对传统 IPC 视频存储难以检索的情况,引入云上 AI 服务,实现智能视频分析,并根据视频内容,生成相应元数据信息,并保存在 DynamoDB 之中。用户可以选择使用 DynamoDB 中信息,对视频内容进行检索,从而快速定位到所需的视频片段和对应时间,进而有效提升视频检索效率,缩短视频检索所需时间。

  • AI 服务

亚马逊云科技提供了丰富的 AI 服务可以用于视频分析与检索。目前支持的主要 AI 服务可以参考本解决方案

由于 AI 服务部分内容较多,限于篇幅,该解决方案另行刊文作详细介绍。敬请期待。

  • 无服务器架构构建回放平台

为了切实降低回看平台运行成本,特别是没有回看请求时的成本,本解决方案采用了云原生的无服务器架构。具有无用户使用时,成本极低,收到请求时支持秒级快速启动,自动扩展,统一系统架构支持几个到数以百万计的用户同时访问。

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