Дело не только в деньгах, или Как я поверил в видеонаблюдение как сервис

Дело не только в деньгах, или Как я поверил в видеонаблюдение как сервис

На примере реальных проектов сравниваем расходы на традиционную систему видеонаблюдения и готовый сервис в облаке.

 • 

Много лет я ставил системы видеонаблюдения на коммерческих объектах и не доверял облачным сервисам по модели VSaaS (video surveillance as a service). Я был уверен, что серьезные бизнесы не экономят на проектах и выбирают традиционную систему видеонаблюдения по модели on-premise. А вот VSaaS нужен, если приходится втискиваться в бюджет здесь и сейчас.

Теперь я внедряю видеонаблюдение в облаке и чаще вижу ситуации, когда компания осознанно выбирает аренду как выгодный и удобный вариант. Сегодня на примере своих старых проектов я покажу, как в процессе эксплуатации локальной системы растет ее ценник и усложняется поддержка. После приведу расчеты, во сколько обойдется такая же система в облаке.

Дисклеймер: все цены взял из проектов двухлетней давности. Если стоимость поменялась сильно, постарался обновить данные.

Сравним только деньги: малый бизнес

Небольшая компания занимается химическими удобрениями, в офисе работают 7 человек. Нужно поставить 2 камеры для наблюдения за помещением.

Такую смету посчитали пару лет назад для традиционного решения:

  • 2 камеры с HD-качеством – 5 000 рублей за штуку;
  • видеорегистратор с блоком бесперебойного питания на случай скачков напряжения – 15 000 рублей;
  • диск с глубиной хранения 2 недели – 6 000 рублей;
  • роутер – от 2 000 рублей;
  • услуги установки и настройки – от 10 000 рублей.

Итого на запуск on-premise – около 45 000 рублей.

Что насчитали для того же кейса по модели VSaaS:

  • 2 камеры с HD-качеством с прошивкой для облака – 3 000 рублей за штуку;
  • 2 SD-карты на случай, если пропадет интернет, – от 2 000 рублей;
  • подключение к роутеру клиента – 0 рублей;
  • ежемесячный платеж за сервис – 700 рублей за камеру;
  • услуги установки и настройки – от 10 000 рублей.

Итого на запуск VSaaS – около 20 000 рублей.

Допустим, для традиционной системы мы все учли на старте, новые затраты не нужны. Нарисуем график для сравнения вложений с течением времени:

Стоимость облачной системы сравнялась со стоимостью традиционной через полтора года. Но в реальности для on-premise наверняка потребуются новые расходы, например, замена вышедших из строя дисков. А еще нужен кто-то, кто будет все обслуживать. С этими тратами график превратится в ступеньки, срок окупаемости вырастет.

Компания из примера выбрала облако. Причина была не только в цене, но и в том, что офис часто переезжал. С облаком проще снять камеры и перенести видеонаблюдение в новый офис.

У сторонников традиционного решения будут свои возражения (у меня были эти же):  “Ну это просто маленькая компания. Окупаемость решения в 1–2 года ни о чем не говорит малому бизнесу. Небольшие компании планируют в пределах полугода или даже пары месяцев. А вот с крупным бизнесом все по-другому”.

Но и с большими компаниями эти доводы работают не всегда.

Сравним только деньги: большая компания

У крупной распределенной компании несколько офисов в Москве. В одном из бизнес-центров сотрудники занимают целый этаж. Нужно организовать наблюдение за этажом на 25 камер.

Традиционное решение мы посчитали так:

  • 25 камер по 25 000 рублей – 625 000 рублей;
  • видеосервер Dell с дисками на 30 дней архива – 600 000 рублей;
  • профессиональное ПО для управления IP-камерами – 45 000 рублей;
  • услуги установки и настройки – 250 000 рублей.

Итого на запуск on-premise – 1 520 000 рублей.

Видеонаблюдение как сервис для этого же кейса:

  • 25 камер с прошивкой для облака по 15 000 рублей за штуку – 375 000 рублей;
  • услуги установки и настройки – 230 000 рублей;
  • ежемесячный платеж за пользование сервисом – 22 500 рублей.

Итого на запуск VSaaS – 605 000 рублей.

Снова предположим, что в первом варианте апгрейд сервера понадобится через 3–4 года. Упрощенный график будет такой:

Стоимость облачного решения достигнет 1,5 млн рублей через 3,5 года. К этому моменту свое железо пришлось бы обновить. В то время я объяснял клиенту плюсы on-premise так: мы предлагаем брендовые серверы и ПО, они навсегда остаются у компании и после апгрейда пригодятся для других задач.

Но это не помогло. Компания тоже выбрала облако – и правильно сделала. Так они разбили капитальные затраты на 3 с лишним года.

А вот в случае с апгрейдом расходы могут даже превысить первые капитальные вложения. Как это бывает, покажу на следующем примере.

Добавим видеоаналитику

В крупном московском торговом центре была собственная система видеонаблюдения. Установлено несколько локальных серверов, около 120 аналоговых и IP-камер.

Владельцы центра решили модернизировать систему в 3 этапа:

  • полностью обновить ИТ-инфраструктуру: заменить кабельную сеть (СКС) и активное сетевое оборудование, чтобы повысить пропускную способность сети и отказаться от аналоговых видеокамер;
  • обновить серверы и СХД, установить современное ПО;
  • постепенно заменить камеры.

Первоначальная смета на обновление выглядела так:

  • модернизация сети – 2,1 млн рублей;
  • апгрейд серверов – 2,5 млн рублей;
  • замена камер на недорогие цифровые модели – 1,1 млн рублей;
  • услуги установки и настройки камер – 1,4 млн рублей.

Итого обычный апгрейд on-premise-системы – 7,1 млн рублей.

Уже немало. Но выяснились новые подробности. После апгрейда торговый центр необходимо подключить к программе “Безопасный город”. Для этого нужны модули видеоаналитики: распознавание лиц, распознавание номерных знаков, детектор оставленных предметов. К системе с аналитикой совсем другие требования: камеры с более высоким разрешением, более высокая пропускная способность канала, больше места для хранения медиафайлов, больше деняк.

А еще камеры для распознавания монтируются с учетом строгих ограничений. Например, видеокамера для распознавания лиц должна висеть в определенном месте с отклонением по горизонтали не более 30 градусов, а по вертикали – не более 15 градусов. Места их установки нужно тщательно выбирать.

Смета выросла в 2 раза:

  • модернизация сети – 2,3 млн рублей;
  • серверы под видеоаналитику – 7 млн рублей;
  • число камер увеличилось до 150, ценник за камеры для распознавания лиц вырос до 30–40 тыс. – всего около 2,3 млн рублей;
  • лицензии на ПО для распознавания лиц и номеров – 1,5 млн рублей;
  • услуги установки и настройки камер – 2,1 млн рублей.

Итого модернизация системы под видеоаналитику – 15,2 млн рублей.

Это только капитальные затраты. Но было много и организационных трудностей. Проект разбили на этапы из-за финансовых ограничений, но останавливать работу ТЦ никто не планировал. Поэтому новое оборудование устанавливали параллельно с работающим старым. В какой-то момент у клиента существовало две параллельные системы, которые дополняли, а где-то и дублировали работу друг друга. Службы безопасности и эксплуатации были несказанно этому “рады”.

Клиент не рассматривал облако, а зря. Даже если считать по текущим ценам, система для таких задач в облаке обошлась бы в 4,1 млн рублей стартовых вложений:

  • 150 камер по 15 000 рублей;
  • активное сетевое оборудование – 420 000 рублей;
  • услуги установки и настройки – 830 000 рублей;
  • модуль видеоаналитики – 600 000 рублей (большинство нужных уже есть “в коробке”).

Ежемесячный платеж составил бы порядка 0,5 млн рублей.

Кто-то скажет, что это пример непродуманного проекта. Такого не случится, если соблюдать правила проектирования: унификацию, масштабируемость, избыточность.  Да и навороченная аналитика нужна не всем. Если задачи понятные и простые, можно годами жить с установленной системой наблюдения и покрывать амортизацию.

Я тоже так думал, пока не начал проектировать систему "для простых задач" в новом офисе клиента.

Перевезем систему в новый офис

Компания наметила переезд офиса на новогодние праздники. ИТ-специалисты обратились к нам в ноябре и обозначили сроки: переехать к 10 января. Ремонт в новом офисе начался, электрики, вентиляционщики и строители уже работают. Нам нужно было спроектировать и смонтировать СКС, СКУД (систему контроля доступа) и видеонаблюдение.

Мы быстро просчитали проект, чтобы успеть все заказать до предновогоднего ажиотажа. ИТ-служба согласовала техническое задание и проект, мы начали монтаж оборудования.

Уже во время установки входных турникетов познакомились с начальником службы безопасности. Выяснилось, что ИТ-служба вовремя не показала проект безопасникам, и теперь нужно кое-что исправить под их задачи.

Какие работы включили поверх сметы:

  • В изначальном проекте “забыли” зону с диванами в коридоре. Перенесли турникеты и установили дополнительную камеру.
  • Не учли расположение кассы. Камеру нужно было повесить в другом месте и  под другим углом.
  • В нескольких местах добавили камеры в интересах СБ.
  • Пришлось тянуть дополнительные кабели.
  • Лицензий ПО для видеонаблюдения на сервере на такое количество не хватило – докупили.

Такие случаи происходят чаще, чем можно предположить. Опытные компании-аутсорсеры сразу закладывают 20% на непредвиденные расходы. По опыту, на выходе в эксплуатацию такая перезакладка съедается в первые полгода.

С облаком переезд идет проще: снимаем камеры, монтируем на новом месте, вставляем патчкорд в любую сетевую розетку и подключаем к облаку. Вся инфраструктура уже готова на стороне сервис-провайдера, подключить и настроить новые камеры можно за 1 день.

Вы скажете, что для подключения камер к облаку тоже нужно решить проблемы с сетью: обеспечить хороший канал и позаботиться о безопасности. Тянуть оптику от облака дорого. А если подключаться к офисному интернету, нужно расширять полосу пропускания, иначе будут тормозить другие устройства.

И действительно, есть случаи, когда локальная система смотрится интереснее.

Поставим видеонаблюдение на удаленную площадку

Я всегда рекомендовал установить локальную систему, когда проектировал видеонаблюдение для удаленного объекта, например, для склада в Подмосковье. Для регионов подальше такое решение тоже оправдано. На таких площадках часто нет стабильной связи, поэтому проще поставить свои камеры, регистратор или видеосервер и записать все локально. В идеале этот видеоархив можно реплицировать на центральный сервер во время сеанса связи (например, ночью). Так мы защитимся от потери данных на случай отказа оборудования.

Но даже в этом случае с локальной установкой все непросто, если систему некому обслуживать. Вот пример, сколько можно потратить на выезды, если своего человека в штате нет.

У клиента был центральный офис в Москве и небольшое производство и склад в Подмосковье. За удаленной площадкой следили с помощью системы видеонаблюдения. Всего было 10–11 простых камер и недорогой видеорегистратор с ПО от известного вендора. Видео хранили локально и транслировали в центральный офис online-картинку. Штатный айтишник работал в Москве, мы обслуживали систему по запросу как сторонний подрядчик.

Первый раз система сломалась после 5 беспроблемных лет работы. Мы приехали и обнаружили проблемы с сетью, устранили недочеты. Почти сразу понадобился новый выезд: перестали показывать 2 камеры. Поменяли свитч. Третий раз перестало работать вообще все, центральный офис видел темный экран. Выяснилась интересная особенность регистраторов: оболочка и ОС Linux лежали на флешке, и эта флешка тихо умерла. Пришлось покупать новую, накатывать линукс и оболочку вместе с техподдержкой вендора, так как без нее нельзя восстановить лицензию. Четвертый раз мы приехали, когда перестал работать регистратор – его тоже пришлось заменить.

В общей сложности за выезды заплатили 100 000 рублей. Могли бы заплатить 80 000, если бы сразу прислушались к рекомендациям из акта обследования: поменять регистратор, убрать китайский коммутатор, поставить новый диск. Эти затраты решили бы проблемы на ближайшие 3 года.

И даже в случае с нестабильной связью облако могло бы решить кейс не хуже. Сейчас я предложил бы клиенту поставить наше сетевое оборудование и недорогой видеорегистратор с глубиной архива 7 суток, которые бы круглосуточно мониторила наша служба технической поддержки. Два раза в неделю по ночам сливали бы видеоархив в облако. За аренду оборудования и его обслуживание сервис-провайдер взял бы 20–25 тысяч в месяц. Те же 100 000 можно разбить на 5 месяцев и иметь полностью работоспособную систему.

Это далеко не все примеры непредвиденных издержек. Почти ни одной компании на моей памяти не удалось вложиться в локальную систему на старте и больше ничего не платить. Причины разные: ошибки проектирования, нештатные ситуации, несвоевременное ТО.

Локальную систему выбирают, если компания крупная, планирует надолго, живет в одном офисе много лет. Но есть немало случаев, когда видеонаблюдение как сервис подойдет лучше:

  • компания быстро меняется, и для бизнеса важны гибкость и скорость внедрения технологий;
  • компания планирует расти, и система видеонаблюдения тоже будет расширяться, например, на новые точки продаж;
  • нет возможности иметь в штате своего специалиста по видеонаблюдению;
  • есть желание сократить начальные затраты на построение системы видеонаблюдения;
  • нужно обезопасить архив видео от потери, но без строительства сложных и дорогих систем хранения и резервирования.

Еще больше про возможности и ограничения моделей я расскажу на вебинаре 3 сентября в 11.00. Поговорим подробнее про задачи видеоаналитики в ритейле, строительных организациях, ресторанах и других компаниях. Регистрируйтесь на сайте и приходите.

Облачное видеонаблюдение

Сервис видеонаблюдения с масштабируемым хранилищем для архивов и встроенной видеоаналитикой.

  • Удобный просмотр видео онлайн и архивов в Личном кабинете с любого устройства: компьютера, планшета, телефона.
  • Безопасное хранение видеоархивов в облаке.
  • Быстрое масштабирование без ограничений по количеству камер и объёму хранилища.
  • Подключение любых камер и источников видео к единой системе.
Больше информации об услуге по ссылке
Расскажите друзьям и коллегам о статье

Последние статьи

Как мы создали мощный инструмент для мониторинга процессов в системе резервного копирования на основе Grafana.

Андрей Александров

Фотоэкскурсия по первой очереди дата-центра в Медведково.

Алексей Приезжев

Рассказываем, как проверять ресурсы ВМ на ошибки и даем ключевые метрики, на которые можно опираться.

DataLine