过去几年，前端摄像头采集数据，并将数据传输到后端服务器、NVR或云端进行存储和智能分析。
这是安全行业的传统方法。
然而，随着视频数据量的快速增长，以及网络传输带宽的压力和成本问题，安防行业开始寻找新的解决方案，边缘计算和边缘存储的应用开始。
边缘计算以其安全、高效的特点吸引了众多企业和行业的关注。
与依赖多个数据中心的云计算不同，边缘计算是指在数据源头完成计算，具有低延迟、安全、高灵活性的特点。
海康威视CEO胡扬忠曾表示：“向边缘注入AI算力，赋能边缘智能是大势所趋”。
作为典型的边缘计算应用之一，安防视频监控领域不容小觑。
与传统视频监控相比，边缘计算+视频监控对视频图像进行预处理，去除冗余图像信息，让部分或全部视频分析迁移到边缘，从而降低云中心的计算、存储和网络需求。
带宽需求和设备响应速度的提高相当于在边缘直接处理和分析视频图像。
边缘计算弥补了云计算响应慢、功耗高的问题，满足了安防行业对业务实时性、安全性和隐私保护的需求，因此得到广泛应用。
如果说云计算是视频监控的1.0时代，那么边缘计算就是视频监控的2.0时代。
根据CB Insights市场规模量化工具显示，到2020年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。
根据Research and Markets发布的报告，边缘计算市场规模年复合增长率为35.2 %。
当然，安全也不例外。
目前，边缘计算正在监控领域创造巨大的市场。
安防行业龙头海康威视、大华股份相继发布边缘计算产品和解决方案，如海康威视“亮眼”系列产品、大华股份边缘计算节点组网解决方案等。
此外，除了海康威视、大华股份，华为等领先企业宇视科技也跟进了边缘计算技术的部署。
一些监控厂商和VC初创公司也将深度学习技术应用到终端摄像头上，车牌识别、人脸识别等功能已经在前端实现。
那么，安防企业会将边缘计算拓展到哪些应用领域呢？值得等待！结论：综上所述，边缘计算确实有效弥补了云存储的不足。
但需要注意的是，纯边缘存储也有其缺点，例如本地灾难发生时数据容易丢失、站点间边缘存储协作困难等。
、数据被盗风险高且无法查找，且由于本地IT缺乏等原因，大规模管理极其困难。
由此看来，在安全大数据时代，边缘计算和云计算技术仍然需要优势互补。
云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控能力，边缘计算提供快速、敏捷、高效、准确的实时响应。
他们共同将安全行业推向新的水平。