安全的未来：利用人工智能和存储实现更智能的保护

委托的：随着世界变得更加以数据为驱动，安全与保障的格局正在以显著的方式演变。人工智能（AI）技术正在改变组织管理关键基础设施的方式，从视频 surveillance 系统到实时数据分析皆是如此。这一转型的核心在于一个重要的转变：越来越重视所收集的数据量、处理方式以及从中可以获取的洞察。在这个不断变化的生态系统中，边缘 AI 和高级存储系统正在重塑安全团队的工作方式以及数据在决策中的作用。

戴尔科技处于这一转型的前沿，通过先进的存储解决方案（如Dell PowerScale）推动创新，并与软件技术合作伙伴协作，提供更智能、更高效的工具来管理数据和进行人工智能驱动的分析。在安全和保障领域中，人工智能带来的机会是巨大的，那些拥抱这些进步的组织将解锁新的效率、洞察力和保护水平。

安全与保障中的数据时代

如今，安全不再仅仅是物理防护或过时的监控系统。它关乎管理海量数据以增强决策能力、提高响应速度和优化运营流程。关键基础设施现在围绕着数据量和数据质量而展开——这些数据如何存储、维护以及被访问变得至关重要。在这个新的范式中，我们看到参加安全会议的人群发生了变化：首席数据官（CDO）、数据科学家和技术专家在塑造安全策略方面发挥着核心作用。他们不仅确保系统的顺畅运行，还利用视频数据和人工智能驱动的洞察来推动更广泛的业务成果。

将人工智能引入安全系统带来了具有独特需求的新利益相关者，从管理复杂的数据集到开发提高效率的实时分析工具。例如，考虑配备了边缘AI能力的身体摄像头的兴起。这些摄像头不再是单纯的被动记录设备——它们现在是主动的数据处理器，在实时分析视频内容的同时，甚至还能通过自动标注场景和生成报告来协助现场执法人员。这减少了警察在警局写报告的时间，提高了工作效率，并使操作更快、更高效。

变革安全生态系统的技术

人工智能技术在安全领域最令人兴奋的方面之一是它正在使新的参与者涌现。独立软件供应商（ISV）正加入这一行列，推出一系列旨在提升组织效率并重塑传统安全格局的应用程序。这些新兴的ISV带来了许多创新解决方案，例如直接运行在视频监控摄像头和其他安全设备上的边缘人工智能应用程序。

这些进步已经彻底改变了边缘数据的采集和处理方式。摄像头现在可以运行复杂的AI模型和视频管理系统（VMS），从而将它们转变为能够实时做出决策的智能自主设备。这种向边缘计算的转变是由图形处理器（GPU）在边缘位置日益增多的存在所推动的，这使得现场能够进行高性能的AI计算。

对于安全集成商而言，这一演变是变革性的。边缘AI的出现为行业引入了一项新的技能——数据科学家。传统上，安全团队专注于摄像头放置、网络设计和视频存储。现在，他们还必须管理复杂的AI模型和大型数据集，通常需要数据科学家的专业知识来监督和微调这些系统。这种转变正在为新的独立软件供应商和经销商打开大门，改变了安全集成商的服务格局。

人工智能驱动的安全中的存储角色的变化

在由人工智能驱动的安全革命中，最关键的方面之一是需要强大且可扩展的存储解决方案。传统的存储系统，如基于RAID的架构，根本无法应对现代AI应用程序的需求。AI模型依赖于庞大的数据集进行训练和运行，任何数据上的缺口都会对模型准确性产生负面影响。这时，像戴尔PowerScale这样的高级存储解决方案就派上用场了。

戴尔PowerScale专门设计用于满足AI工作负载的需求，提供极致的可扩展性、高性能和卓越的数据管理能力。随着视频 footage 和其他形式的安全数据变得越来越复杂且庞大，传统的具有逻辑单元号（LUN）的存储系统难以跟上步伐。LUN会使得数据科学家在数据映射方面遇到困难，从而难以高效地分析和检索由AI驱动的安全系统生成的大量数据。

相比之下，PowerScale 提供无缝且灵活的存储解决方案，可以根据安全系统的扩展而增长。这对于需要一致高质量数据才能有效运行的人工智能模型至关重要。通过提供可扩展的解决方案以适应人工智能驱动的安全应用程序不断变化的需求，PowerScale 确保组织能够维持数据质量并防止会阻碍 AI 驱动洞察力的瓶颈问题。

边缘人工智能与安全的未来

边缘人工智能的出现可以说是安全行业最具变革性的发展之一。通过在数据采集附近进行处理，边缘人工智能能够在无需持续与中央云服务器通信的情况下实现实时决策。这种转变已经在配备有内置AI能力的身体摄像头、安防无人机和其他监控工具中显现出来。

随着GPU在边缘设备上的普及，这些设备的计算和存储需求也在发生变化。摄像头和其他边缘设备现在可以直接运行自定义AI模型和脚本，从而减少延迟并提高响应时间。然而，这也意味着安全团队必须管理不仅硬件，还包括这些设备上运行的数据集和AI模型。过去与安全行业关系不大、处于外围的数据科学家们，如今已成为管理边缘安全系统所依赖的AI模型的关键角色。

这种演变也在改变安全领域中云服务的性质。边缘计算减少了对基于云的存储和处理的依赖，但并未完全消除它。相反，我们看到一种更混合的方法，在这种方法中，边缘设备本地处理数据，并仅将关键信息发送到云端进行进一步分析和长期存储。这种混合方法要求存储和计算基础设施具备新的敏捷性和灵活性，强调了可扩展解决方案如PowerScale的需求。

拥抱人工智能和数据驱动的安全性

尽管人工智能和边缘计算具有明显的优势，安全行业采用这些技术的步伐却很慢。超过六年来，由于组织犹豫不决，不愿意放弃传统方法，安全领域的IP融合进展停滞不前。缺乏对必要技能和基础设施的投资进一步延缓了进程。然而，变革的时机现在到了。

随着其他行业迅速拥抱人工智能驱动的解决方案，安全行业也必须随之行动，否则将面临落后风险。人工智能、数据科学和高级存储解决方案（如戴尔PowerScale）的融合为安全与保障领域的增长和创新提供了巨大机会。网络增值经销商（VARs）处于有利位置，可以利用这一转变，提供支持人工智能驱动的安全应用的现代关键任务架构。

安全的未来在于数据——如何收集、处理和存储。有了正确的基础设施，组织可以释放人工智能的全部潜力，实现更高的效率、更快的响应时间和更有效的安全成果。戴尔科技致力于引领这一转型，提供所需工具和专业知识以支持未来的AI驱动的安全系统。

安全行业正处于一个关键的转折点。人工智能和边缘计算的兴起正在改变组织的安全与保障方法，但这些进步需要在思维模式和基础设施方面进行变革。戴尔科技通过其业界领先的存储解决方案（如PowerScale）帮助组织应对这一新的格局，确保他们拥有可扩展、高性能的基础架构，以充分发挥AI的全部潜力。

随着我们进一步进入数据时代，拥抱这些新兴技术对于保持领先地位至关重要。安全的未来是光明的，但只有那些准备投资正确基础设施以支持定义下一安全与保障时代的AI创新的人才能享受到这一前景。

了解更多，请访问戴尔PowerScale.

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