AI Pintar dalam Aksi: Membandingkan Edge dan Cloud dalam Keamanan Video
Seiring dengan meningkatnya permintaan akan solusi pemantauan video yang canggih dan berskala besar, perdebatan antara Edge AI dan Cloud AI telah menarik perhatian besar. Secara tradisional, perangkat edge berfokus pada penyimpanan lokal dan manajemen video. Namun, pertumbuhan AI yang sangat pesat selama dua tahun terakhir telah mendorong adopsi solusi Edge AI secara luas.
Oleh Katherine Balabanova, 3dEYE, dan Sascha Kylau, OneTel Security
Dipublikasikan dalam edisi Musim Gugur 2024 majalah DISPATCH, publikasi triwulanan The Monitoring Association
Kelebihan dan Kekurangan Utama AI Cloud dan AI Edge
Pertimbangan Keamanan
Salah satu keunggulan paling signifikan dari AI Cloud dibandingkan AI Edge adalah keamanan. Platform cloud yang digunakan dalam pemantauan video berskala besar—seperti AWS, Google, atau Azure—memanfaatkan infrastruktur yang tangguh dengan protokol keamanan tingkat lanjut. Ini mencakup enkripsi, otentikasi multi-faktor, dan pembaruan berkala untuk melindungi dari ancaman yang baru muncul. Memusatkan data di cloud memastikan bahwa aliran video waktu nyata, arsip, dan log peristiwa senantiasa terlindungi di bawah standar keamanan tertinggi.
Kelebihan AI Cloud:
• Permukaan serangan edge yang minimal
• Tidak ada server fisik yang perlu dilindungi
• Tidak ada perangkat kotak hitam (black-box) di jaringan lokal yang dapat disusupi
• Koneksi terenkripsi langsung ke cloud meniadakan kebutuhan akan port forwarding, firewall, atau perangkat yang terbuka
• Tanggung jawab keamanan proyek beralih dari staf IT lokal ke penyedia cloud
• Pembaruan perangkat lunak dan patch keamanan yang terpusat
• Pemantauan terpusat dan deteksi anomali AI
• Manajemen Akses Identitas (IAM) yang terpusat
• Enkripsi data ujung-ke-ujung (misalnya, standar AWS)
• Enkripsi KMS yang fleksibel untuk kunci perlindungan data kustom
• Ketahanan data yang tinggi (misalnya, AWS S3 menyediakan ketahanan 11 9)
• Dukungan kepatuhan yang komprehensif
Kekurangan AI Cloud:
• Biaya berulang yang terkait dengan penyimpanan data di cloud
• Memerlukan bandwidth jaringan yang memadai untuk mengunggah dan mengunduh dataset besar
Tantangan dan Keterbatasan AI Edge
Perangkat edge, meskipun mampu melakukan pemrosesan lokal, menghadapi kendala karena sumber daya komputasi yang terbatas. Sumber daya ini harus dibagi di antara tugas-tugas seperti pengarsipan, pengkodean (decoding), penyiaran (streaming), and pemrosesan AI, yang sering kali menghasilkan kompromi:
• Ukuran dan kompleksitas model AI yang terbatas
• Berkurangnya jumlah modul AI yang dapat berjalan secara bersamaan
• Pembatasan jumlah video yang diproses secara bersamaan
Selain itu, perangkat AI Edge sering kali memerlukan peningkatan yang sering untuk mendukung model AI baru yang membutuhkan komputasi lebih intensif. Perangkat ini juga menimbulkan beban IT yang signifikan:
• Perangkat edge memiliki permukaan serangan yang mirip dengan server lokal tetapi kurang memiliki transparansi IT, menjadikannya “kotak hitam.”
• Jika disusupi, staf IT mungkin tidak memiliki cara untuk mengontrol atau bahkan mendeteksi masalah tersebut.
• Instalasi di berbagai lokasi meningkatkan beban pada tim IT, yang mengharuskan jaringan, firewall, and sistem pemantauan yang terpisah untuk setiap perangkat edge.
“Kemampuan AI Cloud untuk memproses sejumlah besar data secara real-time adalah pengubah permainan (game-changer) untuk pemantauan video.”
Skalabilitas dan Fleksibilitas
Platform AI Cloud dirancang untuk skalabilitas, menjadikannya ideal untuk pemantauan video berskala besar. Tidak seperti perangkat edge yang dibatasi oleh perangkat keras, sistem cloud dapat memperluas daya pemrosesan dan kapasitas penyimpanannya seiring dengan meningkatnya permintaan.
Seiring kemajuan kapabilitas AI, terutama dalam visi komputer (computer vision) and model bahasa besar (LLMs), AI Cloud dengan mudah menangani skenario yang semakin kompleks.Skalabilitas ini sangat penting untuk memantau aplikasi yang harus memproses volume data yang terus bertambah tanpa mengorbankan performa.
Faktor Pertumbuhan Utama yang Mendorong Adopsi Cloud AI:
• Pemasangan kamera keamanan diproyeksikan tumbuh dari 1,2 miliar menjadi 2 miliar pada tahun 2030.
• Pasar pemantauan alarm senilai $100 miliar beralih ke kamera yang terhubung ke cloud.
• Pasar Video Surveillance as a Service (VSaaS) berkembang pesat, dengan pertumbuhan kamera terhubung cloud sebesar 30% dari tahun ke tahun.
Seiring AI yang terus berkembang secara eksponensial, skalabilitas, fleksibilitas, and peningkatan keamanan Cloud AI menjadikannya pilihan optimal untuk solusi keamanan video.
