감시 산업이 변화하면서 전 산업군에 영향을 미치고 있다. 새로운 카메라 기술, 데이터 보유 기간의 증가, 최첨단 분석 기술의 대두 등으로 기존 감시 인프라의 높은 비용과 비효율성이 드러나고 있다. 이처럼 기존 감시 아키텍처가 압박을 받게 되면서 선진 기업들은 보다 향상된 보안 기능뿐만 아니라 감시 솔루션으로부터 더 많은 장점을 누리고 싶어한다.
감시 시스템은 고정 카메라와 비디오테이프 장치에서부터 시작해 상당한 발전을 이뤘다. 1990년대 IP 기반 카메라의 등장 이후 산업은 아날로그 시스템에서 네트워크 솔루션으로 진화하게 됐다.
카메라 기술은 온-보더 분석, 고해상도, 고속 프레임률 등 더욱 스마트해졌다. 그 결과 대용량 영상 데이터가 생성되면서 보다 효율적인 스토리지 인프라에 대한 니즈도 커지게 됐다. 2개의 30fps(초당 프레임) 메가픽셀 카메라는 매일(1024kbps 속도, H.264 압축이라 가정할 때) 약 10GB 데이터를 생성한다.
이 카메라가 50대라면 연간 183TB 데이터를 생성하게 된다. 이 카메라들을 울트라 HD 4K 카메라로 바꾼다면 연간 생성 데이터는 730TB로 크게 증가한다.
이전보다 훨씬 더 많은 감시 카메라가 사용되고 있고 방대한 용량의 영상 이미지를 캡처하고 있으며 향후에도 고화질, 멀티 센서 카메라의 도입이 증가할 것으로 전망된다.
시장조사기관 IHS에 의하면 2014~2019년부터 고화질 카메라 출하 대수의 연평균성장률(CAGR)이 43%로 증가할 것으로 보인다. 2020년까지 약 3조 시간 분량의 감시 영상이 캡처될 것이며 매일 859PB 용량의 감시 데이터가 생성, 저장될 것이다.
감시 이미지에서 영상 기반 데이터로의 이동 = IT에서 분리돼 전문 분야로 여겨지던 감시 솔루션은 이제 점차 통합되는 추세에 있다. 카메라는 IT 네트워크상에 구축되고 기존 IT 시스템 하에 통제된다. 엄청난 데이터가 저장, 관리, 캡처되는 것이 현실이다.
영상 분석 애플리케이션은 점차 고급화돼 기능이 풍부해지고 있다. 그리고 종래와는 달리 여러 사업부들은 다른 시스템이 생성한 데이터와 영상 데이터를 통합해 보다 향상된 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있기 때문에 더욱 더 이 영상에 주목하고 있다.
예를 들어 물류 기업들은 영상 데이터를 통해 항구 및 철로를 통한 화물을 추적해 업무효율성을 높일 수 있다. 리테일 기업들은 영상 데이터를 통해 쇼핑객의 행동을 관찰하여 제품 배치, 매장 레이아웃, 광고 등과 관련된 의사결정을 내릴 수 있다.
영상 기반 데이터를 통해 많은 기업들이 실제적인 비즈니스 가치를 실현하고 있으며 감시 솔루션 비용은 이제 비용센터(Cost Center, 이익 없이 비용만 발생하는 부서)에서 투자 센터로 옮겨지고 있다.
감시에 소요된 비용은 인력과 자산을 안전하게 보호하는 역할을 하며 비즈니스 이점과 재정 수익을 창출한다. 이와 같은 가치를 실현하기 위해 영상 데이터는 장기간 보관돼야 한다. 성능 저하 없이 장기간 데이터 보유가 가능한 비용효율적인 스토리지 인프라가 요구되는 이유다.
견고한 기반 구축 = 오디오 데이터, 메타데이타 태깅(tagging), 액세스 컨트롤 정보, 근접센서(proximity sensor)와 같은 데이터 요소 및 여러 시스템과 영상과의 통합, 보다 고화질 카메라의 통합, 그리고 저장, 관리되는 데이터 자산의 규모와 용량이 커지면서 시스템 아키텍처에도 변화가 요구되고 있다.
예를 들어 이러한 변화로 인해 과거 100대의 카메라를 지원할 수 있었던 NVR은 향후에는 20대의 카메라만 지원할 수 있을 것이다. 이를 지원하기 위해 더 많은 서버가 추가되기 때문에 비용이 증가하고 관리가 어려워진다. 이 때문에 스토리지에도 변화가 요구되는 것이다.
감시 인프라가 최상의 비즈니스 가치를 제공하려면 ‘인텔리전트한’ 스토리지를 기반으로 해야 한다. 그러나 더 많은 카메라가 도입되고 영상 데이터에 대한 기업들의 요구사항이 증가하면서 어김없이 성능 문제가 대두된다.
스토리지 인프라는 프레임 드롭 현상 없이 수천대의 카메라 인풋을 처리하는 것은 물론 분석 및 PSIM 애플리케이션을 위해 빠른 반응 시간을 제공해야 한다.
또한 스토리지 인프라는 시스템 성장을 뒷받침할 수 있는 유연성이 필요하다. 소송과 규제사항들이 데이터 보유 정책의 변화를 주도하는 만큼 용이한 확장이 가능해야 한다. 필요한 경우 새로운 이미지 형식도 지원해야 한다. 새로운 카메라자 네트워크에 추가되고 센서 및 스트림이 증가할 때 사이즈 확장이 용이해야 한다.
그러나 예산이 현 상태이거나 오히려 삭감되면서 비용 통제가 매우 중요한 관건이 되고 있다. 카메라 추가와 업그레이드에 더 많은 비용이 들 것이기 때문에 인프라를 구성하는 다른 요소들에 대한 투자가 어려울 수 있다.
스토리지 비용을 최소화하기 위해 스토리지 관리시스템은 가장 비용효율적인 매체에 콘텐츠를 보관하고 정책 기반 기준(policy-based criteria)에 따라 데이터 이동을 관리할 수 있어야 한다. 우선순위가 높은 자주 이용되는 파일은 고성능 디스크에 우선순위가 낮은 파일은 테이프 또는 클라우드에 저장해야 한다.
가장 비용효율적인 매체에 데이터 자산을 저장하는 것은 비용 측면에서 매우 중요하나 접근성(accessibility)에 영향을 줘서는 안 된다. 스토리지 인프라는 데이터가 어디에 있든 상관없이 데이터 가시성을 확보해야 하고 증거의 연계 보관성(Chain of Custody) 유지를 위해 철저하게 ‘승인(permission)’을 관리해야 하며 데이터에 대한 미승인 접근을 방지해야 한다.
최근 스토리지 인프라는 3VR, 제네텍(Genetec), 마일스톤(Milestone) 등 영상관리시스템(VMS)과 원활하게 통합돼야 하며 모든 주요 플랫폼, 운영 시스템, 네트워크를 지원해야 한다.
단일 파일 시스템 뷰(Single File System View)와 다계층 아키텍처를 위한 노력 = 인텔리전트한 다계층 인프라를 구축하는 것이 영상 데이터 관리를 위한 최고의 방법이다. 클라우드 스토리지, 테이프, 세컨더리 디스크, 고성능 디스크로 구성된 계층화된 아키텍처는 계층간 데이터 이동을 관리하고 메타데이타만 그대로 남기기 때문에 장기간 비용효율적으로 영상 파일을 보관하고 필요할 때 쉽고 빠르게 분석을 실행할 수 있는 단일 파일 시스템이다.
내가 전에 언급한 것처럼 감시 산업은 변하고 있다. 카메라 대수가 증가하고 고화질 카메라의 증가에 따라 영상 파일은 점차 더 커지고 있다. 또한 데이터 보유 기간이 늘어나고 실시간 분석은 점차 정교해지고 있다.
이렇게 변화하는 산업의 스토리지 요구사항을 충족시키기 위해서는 고성능, 고확장성, 다계층을 지원하는 스토리지 인프라가 필요하다. 이 같은 스토리지 인프라는 여러 위험으로부터 자산과 인적 자원을 보호하고 영상 기반 데이터로부터 최상의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것이다.
