5 Scality ARTESCA+ avec le NVIDIA VSS Blueprint place la compréhension vidéo et le stockage immuable dans le même bâtiment que les caméras. Une caméra qui enregistre toute la journée produit énormément de vidéo et très peu de questions qui méritent d’être posées. La valeur, c’est la question. Dans quelle allée y a-t-il eu un liquide renversé, et quand. Combien de temps cette palette est restée sur le quai de chargement avant qu’on la déplace. Si une porte d’accès restreint est restée ouverte pendant une équipe. On pose ces questions parce que la réponse change la suite. Le liquide renversé peut être traité avant de devenir un problème. Le litige de livraison se règle en quelques minutes au lieu d’un après-midi passé à faire défiler des images. La revue de sécurité s’appuie sur un fait plutôt que sur un souvenir. Une vidéo que personne ne peut interroger est un centre de coûts ; une vidéo que l’on peut interroger est un outil opérationnel. Obtenir ces réponses à une échelle utile suppose de faire tourner de l’IA sur la vidéo, et la première vraie décision porte sur l’endroit où cela se fait. Une architecture courante envoie la vidéo vers un service cloud centralisé pour l’analyser. Ce modèle reste utile, et pour certaines charges de travail c’est le bon. Mais il augmente le volume de vidéo qui quitte le site et place le coût d’exploitation sur un compteur qui ne s’arrête jamais. Un déploiement entièrement local est une autre option, devenue tout à fait praticable : ARTESCA+ avec le NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization (VSS, recherche et résumé vidéo) exécute à la fois la compréhension et le stockage dans l’environnement propre du client. Pour préciser les produits Scality : Scality ARTESCA est le stockage objet lui-même, tandis qu’ARTESCA+ est la plateforme qui associe ARTESCA à la charge de travail Kubernetes qu’il héberge. Ce qui suit concerne la charge de travail NVIDIA VSS validée sur cette base. Rester en local a cinq conséquences qui méritent d’être explicitées : La confidentialité et la résidence des données deviennent des questions d’architecture plutôt que de contrat. La bande passante que vous auriez consacrée à l’envoi de la vidéo reste à vous. Le coût d’exploitation change de forme : d’un compteur, il devient un actif. Le dimensionnement peut être déterminé dès le départ, à partir de deux variables. La rétention cesse d’être un problème d’inférence pour devenir un problème de stockage. 1. La confidentialité et la résidence deviennent des questions d’architecture Lorsque VSS est configuré avec des modèles locaux et le stockage Scality ARTESCA dans l’environnement du client, la vidéo enregistrée peut rester sur le site contrôlé par le client. Cela réduit les mouvements de données vers l’extérieur, et lorsqu’une juridiction exige que les données restent sur son territoire, un système installé dans cette juridiction est un moyen simple de répondre à cette exigence : aucune région à choisir, aucun avenant de résidence à négocier. C’est un point de départ, pas un argument de conformité. Le résultat dépend toujours de qui a accès, de la gestion des clés, de la façon dont le support se connecte, de la destination des sauvegardes et de l’exploitation du système. Ce que fait l’architecture, c’est placer chacune de ces questions sous le contrôle du client. Ce contrôle a un second effet, qui apparaît sur une facture bien avant d’apparaître dans un audit de conformité. 2. La bande passante que vous conservez La vidéo continue d’une caméra est un flux sortant continu. Multipliez-le par le nombre de caméras d’un site et le nombre de sites d’un parc, et le réseau que vous payez est dimensionné pour transporter de la matière brute plutôt que des réponses. L’analyse sur site inverse la logique. Ce qui quitte le bâtiment, c’est le résultat : une alerte, un résumé, une entrée d’index de recherche. Ce résultat est plus petit que les images de plusieurs ordres de grandeur. La vidéo reste là où elle a été enregistrée, c’est-à-dire là où elle doit généralement être conservée. La bande passante est le coût visible sur une facture. Celui qui s’accumule, c’est ce que vous payez pour continuer à poser des questions. 3. Le coût d’exploitation change de forme La tarification cloud récompense les charges de travail en dents de scie : on paie le pic, peu dans les creux. La compréhension vidéo a le profil inverse. Les caméras ne s’arrêtent pas, donc l’inférence non plus, et le compteur non plus. Le stockage de la vidéo continue s’accumule, et sa récupération ultérieure est facturée à l’octet. La comparaison honnête porte sur le coût total pluriannuel plutôt que sur une seule ligne : calcul, stockage, récupération et réseau dans le cloud d’un côté ; matériel, logiciel, support, énergie et renouvellement de l’autre. Ce que change l’option locale, c’est la forme de la dépense : prévisible et largement fixe, ce qui est le côté favorable de l’arbitrage quand l’utilisation reste constamment élevée. Pour une charge aussi soutenue que l’analyse vidéo, c’est généralement le cas. Un coût fixe n’est rassurant que si l’on sait à quel niveau on le fixe, ce qui nous amène à la question suivante. 4. Le dimensionnement peut être déterminé dès le départ Deux variables pilotent le système sur site : combien de flux de caméras doivent être analysés simultanément, et combien de temps la vidéo enregistrée doit être conservée. La première dimensionne l’accélérateur, le GPU qui réalise l’inférence. La seconde dimensionne le stockage. Les deux peuvent être déterminées avant tout achat, et un prochain article de cette série expliquera comment réaliser ce dimensionnement. Le dimensionnement vous dit quoi installer. Il ne vous dit pas ce qu’il advient de l’enregistrement ensuite, et pour bon nombre de ces déploiements, c’est précisément ce que demande l’auditeur. 5. La rétention devient un problème de stockage Une vidéo susceptible de servir de preuve doit être conservée pendant une durée définie, sans altération ni suppression. Aucun moteur d’inférence ne peut le garantir. Le stockage, si. Scality ARTESCA ajoute une rétention appliquée par le stockage grâce à S3 Object Lock : en mode compliance, une version d’objet protégée ne peut être ni écrasée ni supprimée avant sa date de fin de rétention, y compris par un administrateur. Le mode governance est disponible lorsqu’un contournement autorisé est souhaité. L’inférence locale et le stockage immuable répondent à deux exigences différentes. L’une consiste à comprendre la vidéo ; l’autre à pouvoir garantir l’enregistrement par la suite. La seconde est une propriété du stockage, et c’est celle qu’ajoute cette architecture. Placer un GPU à côté de la caméra n’y répond pas. Des conséquences à un système qu’il faut construire Ces cinq points plaident pour garder l’IA vidéo sur site. Pris ensemble, ils expliquent aussi pourquoi c’était délicat : il faut faire fonctionner une pile d’inférence et une plateforme de stockage comme un seul système, dans un seul bâtiment, à une taille qu’un site peut justifier financièrement. Dimensionner, garder l’enregistrement immuable et passer un audit ne relèvent d’aucune des deux moitiés isolément ; ces capacités n’apparaissent que lorsque les deux sont correctement assemblées. C’est ce travail d’assemblage que Scality a réalisé avec NVIDIA, et testé. Ce que Scality a validé Scality a validé deux topologies de déploiement avec le NVIDIA VSS Blueprint : Un hôte convergent : inférence et stockage sur une seule machine. La solution naturelle pour un site unique avec un nombre limité de caméras et un besoin de rétention autonome. Un hôte VSS distinct relié à un cluster Scality ARTESCA externe : la machine d’inférence se trouve en périphérie, tandis que la vidéo enregistrée est stockée sur un cluster qui peut être partagé, étendu et conservé indépendamment. La bonne configuration lorsque le besoin de rétention dépasse, en durée ou en volume, une seule appliance. L’inférence et le stockage sont ici volontairement des systèmes distincts, au sein de la même architecture contrôlée par le client. Nous avons validé les deux car les sites diffèrent sur un point qui change la réponse : le besoin de rétention est-il limité au site ou le dépasse-t-il ? Un magasin qui conserve trente jours d’images et une exploitation régionale qui en conserve plusieurs années ne sont pas le même système, et imposer une seule configuration aux deux revient soit à surdimensionner les petits sites, soit à brider les grands. Valider les deux fait du choix une décision de dimensionnement plutôt qu’un compromis d’architecture. Dans les deux topologies, la vidéo est analysée et conservée sur le site contrôlé par le client. La différence : le stockage fait partie de la même machine ou constitue un cluster à part entière — et dans les deux cas, la vidéo enregistrée franchit la même interface S3. SCALITY ARTESCA+ AVEC LE NVIDIA VSS BLUEPRINT — TOPOLOGIES VALIDÉES Il s’agit d’une validation d’intégration, pas d’un benchmark de performances. Dans notre laboratoire, un seul GPU NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell (en anglais) a traité en continu cinq flux de caméras, VSS enregistrant sans interruption sur Scality ARTESCA S3. Cela prouve que les deux systèmes fonctionnent comme un seul. Construisez dessus Si vous développez des logiciels d’analyse vidéo, de vision par ordinateur ou de sécurité physique, l’intérêt de cette architecture tient à la banalité de l’interface de stockage. La vidéo enregistrée est exposée via une interface S3 : vous partez de quelque chose que vous connaissez déjà et pouvez valider votre application sur une configuration définie de cette pile. Nous recherchons des éditeurs de logiciels pour faire exactement cela. Voici ce que cela implique concrètement, et ce qui se passe une fois que vous nous contactez : Vous nous présentez ce que vous avez développé : votre produit, le cas d’usage et, approximativement, le nombre de flux de caméras visé. Nous vous donnons un environnement de test. Des identifiants d’endpoint S3 sur le laboratoire Scality. Nos ingénieurs travaillent l’intégration avec vous, directement. Si elle est validée, nous la certifions Validated Design. Une intégration documentée sur notre liste de certifications, que consultent les clients et nos propres équipes terrain pour savoir ce qui fonctionne. Si votre application gagnerait à s’appuyer sur la compréhension vidéo, ou si vous en avez déjà une et souhaitez la faire fonctionner sur un système qu’un client peut installer dans un magasin, un entrepôt, un hôpital ou tout autre site en périphérie, nous serions ravis d’échanger avec vous. Demandez un créneau de validation. (en anglais)
