Un team di sicurezza ha condotto un progetto pilota con 100 telecamere che caricavano immagini su object storage e utilizzavano un servizio di riconoscimento delle immagini per taggare le immagini e archiviare i risultati in un indice di ricerca. Ora vogliono scalare a migliaia di telecamere a livello globale per rilevare attività sospette da parte di non dipendenti quasi in tempo reale. Quale architettura dovrebbero considerare?

L'opzione corretta propone un'architettura scalabile che gestisce flussi video in tempo quasi reale. L'implementazione di un proxy locale aggrega i feed RTSP delle telecamere, riducendo il traffico di rete diretto dalle singole telecamere e centralizzando l'invio a un servizio di streaming video gestito. L'utilizzo di un servizio di analisi video gestito con un processore di flusso è fondamentale per l'elaborazione continua dei video, consentendo il rilevamento dei volti e l'attivazione di avvisi in tempo quasi reale. Le opzioni errate presentano limitazioni: La seconda opzione elabora singoli frame anziché flussi video continui, il che è meno efficiente e potrebbe non garantire il rilevamento in tempo quasi reale per attività sospette. La terza e la quarta opzione suggeriscono di sostituire le telecamere esistenti con dispositivi edge, il che rappresenta un costo e uno sforzo di implementazione significativi non richiesti dalla domanda, che si concentra sull'architettura software. Inoltre, la quarta opzione con funzioni serverless per ogni frame può introdurre latenza e costi maggiori rispetto a un processore di flusso video dedicato.