CNews: Какие сегодня основные тренды на российском рынке видеонаблюдения?

Александр Чиченин: Есть несколько ключевых трендов. Во-первых, активно развивается интеграция с системами искусственного интеллекта (ИИ). Речь идет об использовании ИИ для анализа видеопотоков и автоматического распознавания лиц, номеров автомобилей, поведения людей и других объектов. Кроме того, внедряются алгоритмы машинного обучения, которые улучшают точность и скорость обработки данных, а также могут предсказывать потенциальные угрозы.

Ускоренными темпами расширяется использование облачных технологий. Такой тренд виден в B2C по видеонаблюдению за придомовой территорией, внутридомовыми помещениями и квартирами (например, видеоняня). Аналогична ситуация с небольшими офисами и малым бизнесом. В системах с госучастием, банках и крупных организациях используются свои датацентры.

При этом в отрасли по-прежнему уделяется повышенное внимание защите видеонаблюдения от кибератак и несанкционированного доступа. Для этого внедряется в том числе шифрование данных и использование защищенных протоколов их передачи. Растет спрос на системы с высокой разрешающей способностью. К ним мы можем отнести камеры с 4K и выше, а также камеры с широким динамическим диапазоном (WDR). При этом камеры могут интегрироваться с другими IoT-устройствами для создания комплексных систем безопасности и автоматизации. Активно внедряются мобильные и удаленные решения, которые дают возможность просмотра видеопотоков и управления камерами через смартфоны и планшеты.

Более того, для принятия управленческих решений и оптимизации бизнес-процессов клиенты стали прибегать к аналитике больших данных (Big Data) и системам автоматизированного управления. Все вышеперечисленные тренды отражают текущие технологические и рыночные изменения, направленные на повышение эффективности, безопасности и удобства использования систем видеонаблюдения в России.

CNews: Как идет процесс перехода российских компаний на отечественное ПО?

Александр Чиченин: Бизнес довольно активно переходит на отечественное ПО в сфере видеонаблюдения и видеомониторинга. Этот переход стимулируется как государственными инициативами, так и стратегическими соображениями компаний. В свою очередь российские компании-разработчики тоже активно разрабатывают и внедряют ПО для видеонаблюдения, которое соответствует мировым стандартам. Сегодня мы фиксируем увеличение количества отечественных платформ, таких как Ivideon, Synesis и других, все они предлагают конкурентоспособные решения для бизнеса и государственных структур.

Стремление компаний к снижению зависимости от западных технологий и программного обеспечения сейчас очевидно, особенно в условиях санкций и ограничений на поставки. Однако процесс не обходится без определенных сложностей. Часто у клиентов возникают проблемы с интеграцией отечественного ПО с уже установленным оборудованием и зарубежными системами. Это решается за счет обновления или замены существующего оборудования для полной совместимости с новым ПО.

Помимо этого, пока в отрасли чувствуется недостаток квалифицированных специалистов, знакомых с отечественным ПО. Также переход требует внедрения и поддержки современных стандартов безопасности, что может потребовать дополнительных ресурсов и инвестиций. В целом переход несет за собой значительные первоначальные затраты, а в некоторых случаях компании могут столкнуться с увеличением эксплуатационных расходов в связи с необходимостью постоянного обновления и поддержки ПО.

CNews: Как оптимизировать работу с данными, когда требуется высокая производительность системы?

Александр Чиченин: Оптимизация включает несколько ключевых стратегий и методов. Среди них можно выделить архитектурные решения, микросервисную архитектуру, индексацию, кэширование для хранения часто запрашиваемых данных, шардирование. Также оптимизация применяется, когда требуется внедрение специализированных систем хранения данных для записи видеоархива, обеспечение высокоскоростных каналов связи и использование высокопроизводительных серверов для работы пользовательских порталов.

Оптимизация также подразумевает внедрение программных методов. В их числе: асинхронная обработка, параллелизм и многопоточность. Кроме того, высокая производительность системы требует в том числе оптимизации сети и кода. В правильной комбинации эти методы и стратегии позволяют существенно улучшить производительность системы, обеспечив эффективную работу с данными.

CNews: Один из ваших недавних кейсов был посвящен развитию высоконагруженной платформы видеонаблюдения, объединяющей более 300 тысяч городских камер. С какими задачами пришел к вам заказчик?

Александр Чиченин: Заказчик занимается разработкой высоконагруженных решений в области видеонаблюдения. Он реализует решения для обеспечения безопасности населения и крупного бизнеса в рамках проекта «умного города».

Для функционирования мегаполиса нам требовалось значительно доработать систему видеонаблюдения, которая позволила бы обеспечить комплексную безопасность территории, а также автоматизировать процессы управления всеми сферами жизнедеятельности города. Одновременно было необходимо повысить производительность работы сотрудников городских служб, ведомств, контролирующих органов.

CNews: Какие решения для этой задачи вы предложили заказчику?

Александр Чиченин: Мы провели ряд исследований и подготовили технические решения по способам масштабирования. Кроме того, наша команда разработала программу и методику испытаний нагрузочного тестирования, подготовила API получения ключевых показателей для включения в систему мониторинга. Вдобавок мы модифицировали приложения, запросы, структуру БД в соответствии с техническими решениями, а также провели функциональное и нагрузочное тестирование.

В итоге было разработано ИТ-решение для объединения высоконагруженных систем. Оно обеспечило безопасность городской инфраструктуры, дало быстрый доступ для городских служб к видеопотоку, аналитике и созданию отчетов. Кроме того, новое решение позволило обеспечить высокую производительность работы контролирующих органов за счет автоматизации процессов управления.

В ходе выполнения кейса мы смогли создать более 200 уникальных микросервисов, подключить свыше 40 тыс. пользователей системы с разнообразными ролями, сделать интерактивную карту с отображением более 300 тысяч городских камер наблюдения. При этом вся система поддерживает возможность аналитики в режиме реального времени и обработки архивов. Она уже сейчас интегрирована с внешними информационными системами, ей доступен функционал пользовательских порталов и мобильных приложений.

Несмотря на то, что проект оказался успешным, в ходе реализации мы вынуждены были решать ряд трудностей. Часть систем заказчика требовала модернизации для обеспечения новых функциональных требований и обеспечения высоких показателей назначения. Например, присутствовали устаревшие языки, а также сложная модульная архитектура. Также мы столкнулись с необходимостью усилить команду в кратчайшие сроки и большими цепочками согласований из-за специфики работы компании.

CNews: Вы также занимались созданием центра ситуационного контроля и мониторинга для одного из своих клиентов. Какая задача стояла перед вами? Какое решение вы предложили заказчику?

Александр Чиченин: Одному из российских заказчиков требовалось создание инфраструктурного решения и web-приложения для мониторинга, хранения и анализа информации от интегрированных систем безопасности, обеспечения оперативного реагирования на инциденты, связанные с вопросами охранной и инженерной служб.

После анализа текущего состояния системы мы предложили внедрить поддержку постоянного потока данных в режиме реального времени с многочисленных устройств (видео, аудио, СКУД) и интегрированных систем. Кроме того, клиент, на наш взгляд, нуждался в автоматизации процесса идентификации проблем безопасности во избежание человеческого фактора с помощью модели обработки инцидентов. Также требовалась гибкая настройка локации, устройств, прав пользователей и сроков хранения данных.

Клиент принял во внимание наши предложения, что позволило успешно внедрить проект в жизнь. Конечно, в ходе работы возникали некоторые сложности. Наример, у заказчика была большая команда, которая росла в процессе. Кроме того, бюрократические аспекты затрудняли получение информации и доступов. Впрочем, это не помешало нам завершить проект в установленные сроки.