Paralelismo mejorado para los SSD empleados en videovigilancia

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Investigadores taiwaneses han profundizado en las características que deben tener las unidades de almacenamiento SSD necesarios para su uso en sistemas de videovigilancia perimetrales. Y han desarrollado un conjunto de comandos que optimiza el paralelismo de entrada/salida en entornos con limitaciones de energía, evitando la perdida de imágenes a través de una mejor gestión de energía.

Las unidades SSD son una excelente alternativa para el almacenamiento de datos de videovigilancia en muchos entornos, gracias a su rendimiento y a su creciente densidad y paralelismo, que permite la escritura y lectura de datos de imagen en tiempo casi real. Pero el diseño de muchos SSD no está  pensado para proporcionar esta capacidad en entornos susceptibles de sufrir cortes de energía, como los sistemas de videovigilancia perimetrales, donde se producen problemas en el flujo de imágenes que resultan en perdidas de fotogramas.

En estos casos, llevar a cabo la escritura y atender las solicitudes de lectura de datos para aplicar analítica de imagen es complicado, lo que dificulta el uso de aplicaciones como la visión por ordenador o la identificación facial. Para resolver estos problemas un equipo de investigadores de la Universidad Nacional de Taiwán ha desarrollado un nuevo conjunto de comandos denominado Ready-Verify Overlap (RVO).

Este sistema es capaz de recuperar la energía no utilizada de la sobreestimación para corregir la pérdida de paralelismo ante un corte en el suministro eléctrico. Y para mejorar la gestión de energía han añadido un programador genérico consciente de la energía. Según sus experimentos, esta tecnología permite reducir a 0 la caída de fotogramas en estas situaciones y garantiza el cumplimiento con los requisitos de latencia de lectura industrial, incluso en cargas de trabajo de escritura intensiva.

Esto aporta mayores garantías para el almacenamiento SSD en numerosas aplicaciones de videovigilancia perimetral emergentes y podría tener otros usos innovadores, por ejemplo en los robots móviles equipados con cámaras y tecnologías de reconocimiento del entorno en tiempo real, que requieren un funcionamiento a prueba de fallos para operar en entornos reales, junto a las personas.

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