Skal computer vision køre på edge eller centralt i cloud?

Når man skal beslutte, om computer vision skal køre på edge eller i cloud, er det vigtigt at overveje flere faktorer. Edge computing er ofte at foretrække, når der er mange kameraer, høj opløsning og behov for lav latency. Det er især relevant i situationer, hvor netværket kan være ustabilt, eller når der håndteres følsomme videodata, der kræver lokal behandling for at beskytte privatlivets fred.

Cloud-løsninger kan være enklere at implementere, når datamængden er lav, og netværket er stabilt. Desuden giver cloud mulighed for centraliseret opdatering af modeller, hvilket kan være en fordel, hvis man ofte skal tilpasse eller forbedre algoritmerne. Det kan dog også medføre udfordringer i forhold til databehandlingstid og sikkerhed, især hvis store mængder data skal overføres.

I Danmark er det også nødvendigt at tage hensyn til GDPR-reglerne, som stiller krav om dataminimering og slettepolitik. Dette kan påvirke, hvordan data indsamles og behandles, og det kan være en fordel at køre inference lokalt og kun sende anonymiserede data eller relevante events til cloud-løsningen.

En hybrid tilgang, hvor man kombinerer fordelene ved både edge og cloud, kan ofte være den bedste løsning. Her kan man udføre lokal behandling af data og kun sende nødvendige oplysninger til cloud, hvilket både sikrer hurtigere reaktionstid og overholder databeskyttelsesreglerne.

Kilder: Datatilsynet - Regler og vejledning ↗