Een beveiligingsteam heeft een pilot uitgevoerd met 100 camera's die afbeeldingen uploaden naar objectopslag en een beeldherkenningsservice gebruiken om afbeeldingen te taggen en resultaten op te slaan in een zoekindex. Ze willen nu wereldwijd opschalen naar duizenden camera's om verdachte activiteiten van niet-werknemers in bijna realtime te detecteren. Welke architectuur moeten ze overwegen?

De correcte optie beschrijft een schaalbare architectuur die geschikt is voor wereldwijde implementatie en real-time detectie. Het gebruik van een lokale proxy voor RTSP-feeds en een beheerde videostreamdienst is efficiënt voor het verwerken van duizenden camera's. Een beheerde videoanalyse-service met een streamprocessor is ideaal voor continue gezichtsdetectie en het genereren van alerts in bijna real-time. De eerste incorrecte optie is minder efficiënt omdat het gebruik van een "image-based recognition service op afzonderlijke frames" meer overhead kan veroorzaken en minder geschikt is voor real-time videoanalyse dan een streamprocessor. De andere twee incorrecte opties stellen voor om camera's te vervangen door edge devices, wat een onnodige en kostbare investering is, aangezien de bestaande camera's al afbeeldingen uploaden en de vraag is hoe de bestaande infrastructuur te schalen.