为了支持边云协同视频分析管道，我们重点关注三个主要领域：边缘处理、高效数据传输和基于云的分析。边缘设备处理初始视频，以降低延迟和带宽使用，而云端管理大规模分析和存储。这种方法平衡了实时响应能力和云资源的可扩展性。
首先，相机或 IoT 传感器等边缘设备运行轻量级模型（例如 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime），以执行对象检测或运动检测等任务。例如，安全摄像头可以在本地使用 YOLO 模型识别人群视频流中的人员，只将相关的剪辑发送到云端，而不是原始视频。NVIDIA DeepStream 或 AWS Panorama 等工具通过管理硬件加速（例如 GPU/TPU 使用）和模型部署来优化这些边缘工作流。这减少了传输的数据量，这对于远程石油钻井平台或建筑工地等带宽受限的环境至关重要。
接下来，边缘和云之间的数据传输使用 MQTT 或 HTTP/2 等协议进行高效通信。例如，一家工厂可以使用 Azure IoT Edge 在将视频元数据（例如时间戳、对象坐标）发送到 Azure Event Hubs 之前对其进行压缩和加密。当需要原始视频时，WebRTC 或 RTSP 等技术可以处理实时视频流。Apache Kafka 或 Pulsar 等开源工具可以根据规则缓冲和优先处理数据——例如立即转发“入侵者检测”警报，同时将例行运动事件排队以供稍后分析。
最后，云服务处理聚合数据，以执行需要大量计算的任务，例如训练新模型或生成报告。AWS Kinesis Video Streams 可以摄取实时视频，而 Google Video AI 分析存储的视频以查找趋势——例如在一个月内计算停车场内的车辆数量。开发人员可以使用无服务器函数（AWS Lambda、Azure Functions）来触发操作——例如在检测到异常时发送警报。Snowflake 或 Amazon S3 Glacier 等数据存储解决方案归档原始视频以满足合规性要求，而 TimescaleDB 等数据库存储元数据以供快速查询。API（例如 REST/gRPC）将结果暴露给应用程序，使开发人员能够构建仪表板或与门禁系统等其他系统集成。