हम दुकानों और रेस्तरां में कैसे विश्लेषण किया जाता है - कहानी जारी है

लेख के पहले भाग में , मैंने कैमरों के उपयोग से मानव यातायात की गिनती और विश्लेषण के व्यवसाय के लिए एक नए उपकरण के बारे में बात की। बाजार पर लोगों की गिनती के लिए काफी कुछ उत्पाद हैं, लेकिन व्यावहारिक रूप से कोई भी उत्पाद नहीं हैं जो मानव चेहरे का विश्लेषण करके ऐसा करते हैं। चेहरों को पहचानते समय, आप निम्नलिखित जानकारी प्राप्त कर सकते हैं: लिंग, आयु, भावनात्मक पृष्ठभूमि, और वास्तव में, सबसे महत्वपूर्ण बात, चेहरे के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता। उत्तरार्द्ध यह समझने के लिए आवश्यक है कि हमने इस चेहरे को पहले देखा है: फिर, कई बार, ऐसी और ऐसी आवधिकता के साथ, आदि।

ये वीडियो एनालिटिक्स पूरी तरह से खुदरा, सेवाओं, कैफे और रेस्तरां में उपयोग किए जाते हैं। अब आप अधिक विशेष रूप से और सटीक रूप से ग्राहकों का विश्लेषण कर सकते हैं: उनकी यातायात, विशिष्टता, दोहराव, लिंग और आयु और, ज़ाहिर है, भावनाएं। व्यक्ति काउंटर में, आप अंततः कर्मचारियों को आगंतुकों से अलग कर सकते हैं, सेवा की अवधि पर विचार कर सकते हैं और ग्राहक वफादारी बढ़ाने के लिए विपणन गतिविधियों का निर्माण कर सकते हैं।

आपको याद दिला दें कि उदाहरण के लिए, एक बिंदु लिया गया था - मॉस्को में एक कैफे (भोजन कक्ष के आधार पर), जिसमें चेकआउट में कैमरा स्थापित किया गया है।

मान्यता प्राप्त चेहरों का गहराई से विश्लेषण

ट्रैक एक्सपर्ट का उपयोग करके जो परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं, और जो मैंने लेख के पहले भाग में सूचीबद्ध किए हैं, वे सतह पर हैं और काफी स्पष्ट हैं: खरीदारों की संख्या, कर्मचारियों, लिंग और उम्र के आधार पर विभाजन, भावनाएं। लेकिन गंभीर रणनीतिक निर्णय लेने के लिए, आपको कम गंभीर विश्लेषण की आवश्यकता नहीं है।

मैं वफादारी के विषय पर छूना चाहता हूं। वफादारी से हमारा मतलब है कि ग्राहकों और ग्राहकों द्वारा बार-बार की जाने वाली यात्राएं। तदनुसार, उनमें से अधिक, उच्च वफादारी।

हमने शब्दावली पर फैसला किया है। अब कैसे गिना जाए? कैसे समझें कि निष्ठा बढ़ रही है, घट रही है या कुछ भी नहीं हो रहा है?

सबसे आसान विकल्प केवल नए और लौटने वाले ग्राहकों के अनुपात और रिटर्न अनुपात को देखना है।

औसतन, यहां रिटर्न गुणांक में लगभग 70% का उतार-चढ़ाव होता है। यानी लगभग 30% नए आगंतुक रोज़ाना कैफे आते हैं। यह बहुत अच्छा है।

अब आइए उन लोगों को देखें जो पहली बार नहीं, बल्कि सशर्त रूप से लगातार चलते हैं । प्रश्न: कितनी बार या कितनी बार आगंतुक यहाँ वापस आते हैं?

मेरे प्रश्न का उद्देश्य सरल है: यह कैसे सुनिश्चित किया जाए कि जो लोग पहले से ही कैफे (दुकान, सैलून, फिटनेस क्लब, आदि) पर जाते हैं वे और भी अधिक बार जाते हैं।

पारंपरिक दृष्टिकोण डिस्काउंट कार्ड है। सभी को वितरित करें, और फिर "हम देखेंगे।" यह एक सामान्य विकल्प है, लेकिन:

• लोग हमेशा अपने साथ डिस्काउंट कार्ड नहीं ले जाते हैं;
• फोन नंबर या ईमेल द्वारा चेकआउट में खुद को पहचानना हमेशा संभव नहीं होता है। हां, और कई अनावश्यक स्पैम से बचने के लिए अपने बारे में नकली डेटा छोड़ते हैं;
• कार्ड एक-दूसरे को हस्तांतरित किए जा सकते हैं (और यही जे करता है);
• हर व्यवसाय, सिद्धांत रूप में, छूट कार्ड नहीं है।

शायद कुछ और भूल गए हैं। लेकिन यह अब महत्वपूर्ण नहीं है।

इसलिए, खरीदार और व्यक्तिगत कार्यों की पहचान करने के लिए मानव चेहरा एक अच्छा विकल्प बनता जा रहा है।

शुरू करने के लिए, हम सभी आगंतुकों को 5 समूहों में विभाजित करने का सुझाव देते हैं: नया, बहुत दुर्लभ, दुर्लभ, अक्सर, बहुत बार।

ग्राहक वफादारी केवल एक उंगली के क्लिक से प्राप्त नहीं की जा सकती। बेशक, कोई भी उम्मीद कर सकता है कि एक ग्राहक जो हर 3 महीने में एक बार एक रेस्तरां / कैफे / दुकान में गया, वह अचानक सप्ताह में कई बार वहां जाना शुरू कर देता है, लेकिन यह सबसे अधिक संभावना एक असाधारण स्थिति होगी। ग्राहक को जीतने की जरूरत है, और फिर हार नहीं हुई! और इसलिए धीरे-धीरे इसे एक समूह से दूसरे में स्थानांतरित करना बेहतर होता है - "न्यू" से "बहुत बार।"

प्रत्येक व्यवसाय के लिए, "अक्सर" या "बहुत बार" की अवधारणाएं अलग-अलग होंगी। इसलिए, अपने आप को इस बात से भ्रमित करने के लिए नहीं कि लोग आपके पास कितनी बार आते हैं, आप मीट्रिक "विज़िट की रीसेंसी" का उपयोग कर सकते हैं और अपने ग्राहकों के रिटर्न की औसत आवृत्ति को समझ सकते हैं।

यह देखा जा सकता है कि आगंतुकों के थोक वे हैं जो साप्ताहिक आधार पर कैफे में जाते हैं (प्रति सप्ताह 1 बार - 7 तक)। यदि कोई व्यक्ति, उदाहरण के लिए, हर दो सप्ताह में एक बार कैफे में जाता है, तो वह पहले से ही "महीने" की श्रेणी में आता है। उनमें से भी काफी हैं। इसलिए, वफादारी का विश्लेषण मुख्य रूप से ग्राहकों के दो समूहों के लिए किया जाता है - जिनके लिए यात्रा की अवधि "सप्ताह" और "महीना" है।

दो लक्ष्य होंगे। पहला यह है कि महीने के समूह से सप्ताह के समूह में अधिकतम आगंतुकों को स्थानांतरित करने के लिए उत्तोलन खोजने की कोशिश करें। और दूसरा - प्रत्येक समूह के भीतर "बहुत दुर्लभ" से "बहुत बार" यात्राओं की आवृत्ति को प्रभावित करने के लिए। सामान्य तौर पर, यह अच्छे विपणन परामर्श की बात है।

"सप्ताह" समूह के उदाहरण का उपयोग करते हुए, मैं दिखाऊंगा कि इस मुद्दे को कैसे समझा जाए, आगंतुकों को निष्ठा के संदर्भ में समूहों में विभाजित किया जाए और उन सभी के साथ आगे क्या किया जाए। हमारे द्वारा निर्धारित "सप्ताह" समूह के लिए आवृत्ति मान निम्नानुसार बदल सकते हैं: "बहुत कम" - प्रति सप्ताह 1 बार, "दुर्लभ" - 2 ... सप्ताह में 3 बार, "अक्सर" - सप्ताह में 4 बार, "बहुत बार" - सप्ताह में 5 बार ... 7 बार।

दो महीनों के लिए यह स्पष्ट है कि इन श्रेणियों में आगंतुकों की संख्या का अनुपात लगभग अपरिवर्तित है। "बहुत कम ही" अन्य आवृत्तियों के संबंध में न्यूनतम 50% होता है, इसलिए, उपस्थिति बढ़ाने के लिए मार्जिन बहुत बड़ा है। ऐसा करने के लिए, आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि इन रंगीन स्तंभों में कौन है।

मैं इस लेख में आगे का विश्लेषण नहीं करूंगा, हालांकि यह दिलचस्प है। मैं केवल यह कह सकता हूं कि, कम से कम, निम्नलिखित किया जा सकता है और किया जाना चाहिए:

• प्रत्येक आवृत्ति समूह के लिए आयु और लिंग वितरण देखें। समान व्यवहार विशेषताओं का पता लगाएं और उनमें से प्रत्येक के साथ व्यक्तिगत रूप से विपणन योजना पर काम करें।
• प्रत्येक मार्केटिंग कदम के बाद, आपको परिवर्तनों को सावधानीपूर्वक मापने की आवश्यकता है।

यह याद किया जाना चाहिए कि प्रत्येक यात्रा (सप्ताह / माह / तिमाही / वर्ष) के लिए विपणन के प्रभाव की उचित आवृत्ति के साथ सटीक उम्मीद की जानी चाहिए।

अन्य खुदरा उपयोग करता है

मैं आपको एक बार फिर याद दिलाता हूं कि यह सारा डेटा एक कैमरे से प्राप्त हुआ था। अब कल्पना करें कि क्या कई कैमरे हैं (ऑब्जेक्ट के अंदर, विभिन्न वस्तुओं पर)।

केस 1. एक कैमरा प्रवेश द्वार पर, दूसरा चेकआउट पर या बाहर निकलने पर।

स्टोर में एक साथ दो या दो से अधिक कैमरे रखने पर, हमें एक और सेट मेट्रिक्स मिलता है जो आपको मापने की अनुमति देता है:

- स्टोर में आगंतुक द्वारा बिताया गया औसत समय।

- प्रवेश द्वार से टिकट कार्यालय तक की औसत यात्रा का समय।

- बाहर निकलने और चेकआउट के समय आगंतुकों की भावनाएं।

बहुत बार, ग्राहक स्टोर में बिताए गए ग्राहकों के बारे में जानकारी चाहते हैं। पारंपरिक आगंतुक काउंटरों का उपयोग करके, आपको ऐसी जानकारी नहीं मिल सकती है। हम समय की अवधि में केवल एक निश्चित औसत मूल्य के बारे में बात कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 1 घंटे में 14 लोगों ने प्रवेश किया, 9 ने बाहर या इसके विपरीत - 8 लोगों ने प्रवेश किया, और 12 बाहर। अब सवाल यह है। अगर किसी चेक में 5 चेकआउट हो गए हों तो एक आगंतुक के स्टोर में रहने का औसत समय क्या है?

यदि हम फेस रिकग्निशन तकनीक का उपयोग करते हैं, तो यह कार्य तुरंत संभव हो जाता है। एक और विकल्प है - प्रत्येक आगंतुक को ट्रैक करने के लिए। लेकिन इसके लिए, स्टोर को कैमरों की एक ग्रिड के साथ कवर करने की आवश्यकता है ताकि, सेलुलर संचार प्रणाली के साथ समानता से, एक आगंतुक को एक सेल (कैमरा ज़ोन) से पड़ोसी एक में स्थानांतरित किया जाए, ताकि बाहर निकलने से पहले। एक समाधान जो लागत के मामले में बहुत सस्ती नहीं है, वह बाहर आ जाएगा, साथ ही फ्रेम में एक ट्रैक विघटन (एक आगंतुक के नुकसान) की संभावना बहुत छोटी नहीं है।

चेहरे की पहचान के साथ, किसी व्यक्ति को प्रवेश और निकास पर, या प्रवेश द्वार पर और चेकआउट पर निकालना पर्याप्त है। और अब आपके पास स्टोर में बिताए गए आगंतुक के समय के सटीक आंकड़े हैं।

केस 2. ग्राहकों के साथ भविष्य में काम करना

एक पल के लिए कल्पना करें कि आगंतुक आपके स्टोर पर आते हैं जिन्होंने आपसे एक से अधिक बार कुछ खरीदा है, लेकिन जो हाल ही में खरीदारी के बिना अंदर और बाहर आए हैं। सबसे पहले, यह कैसे समझें कि ऐसी स्थिति सिद्धांत रूप में हो रही है, और दूसरी बात, इसका कारण क्या है?

पहले प्रश्न का उत्तर केस 1, प्लस डेटा ऑन लॉयल्टी, प्लस इंपॉर्टेंट ऑफ द सिक्योरिटी ऑफ द सिक्योरिटीज द्वारा दिया जाएगा। और दूसरे सवाल पर, एक लाख कारण हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपने कपड़े, जूते, कुछ और की लाइन को बदल दिया है, और एक व्यक्ति ठीक उसी तरह की तलाश में था जो उसने पिछले साल खरीदा था। खरीदार एक बार, दो में आता है, और तीसरा आप इसे खो देते हैं। एक परिचित स्थिति? क्या यह सक्रिय होना दिलचस्प होगा और इस तरह के व्यवहार की भविष्यवाणी करना या वफादार आगंतुकों को पकड़ने से पहले उन्हें भी कुछ खरीदना होगा? सवाल बयानबाजी का है। लेकिन यह जानना महत्वपूर्ण है कि इसका उत्तर पहले से ही संभव है।

वास्तुकला और यह कैसे काम करता है

पिछले लेख में, मैंने पहले ही कहा था कि CVizi समाधान की वास्तुकला हल्की है। कोई भारी सर्वर, रजिस्ट्रार नहीं। उपकरणों के एक बेड़े को बनाए रखने और एक दूसरे के साथ सब कुछ जोड़ी की आवश्यकता नहीं है।

इसके अलावा, वास्तुकला अपने सबसे शुद्ध रूप में बादल नहीं है। वह हाइब्रिड है। घरेलू वीडियो कैमरों के विकास में चीजों की वर्तमान स्थिति को देखते हुए यह दृष्टिकोण पूरी तरह से उचित है।

अब मैं समझाने की कोशिश करूंगा। इंटरनेट ऑफ थिंग्स के दृष्टिकोण से, वीडियो कैमरों को कुछ सेंसर के रूप में माना जा सकता है जो आगे की स्वचालित प्रसंस्करण, विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए सामग्री की आपूर्ति करते हैं। आप कुछ क्लाउड सर्वर पर ट्रैफ़िक ला सकते हैं और इसे वहां संसाधित कर सकते हैं, लेकिन कई नुकसान हैं (हालांकि वे नुकसान नहीं हैं)।

1. इंटरनेट ट्रैफ़िक की मात्रा जो बादलों को प्रेषित की जाएगी। यदि किसी ऑब्जेक्ट में कई कैमरे और / या आपके पास कई ऑब्जेक्ट हैं, तो ट्रैफ़िक की मात्रा बहुत अधिक हो जाएगी और समर्पित इंटरनेट चैनलों की आवश्यकता होगी। जो हमेशा संभव से दूर है।
2. सर्वर के लिए आवश्यकताएं जो स्ट्रीम को पंजीकृत और संसाधित करती हैं: कंप्यूटिंग शक्ति, अतिरेक, लोड प्रबंधन।
3. संपूर्ण प्रणाली की दोष सहिष्णुता। एक भी सर्वर के स्वास्थ्य पर पूरे सिस्टम के स्वास्थ्य की मजबूत निर्भरता।

यह साधारण कैमरा नहीं, बल्कि वीडियो एनालिटिक्स कार्यों के लिए स्मार्ट कैमरों का उपयोग करने के लिए अच्छा होगा। जिनमें से मुख्य कार्य "उड़ान पर" वीडियो स्ट्रीम का प्रारंभिक विश्लेषण होना चाहिए, इससे वांछित घटनाओं का आवंटन, उनके विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना। दुर्भाग्य से, उचित पैसे के लिए बाजार पर सार्वभौमिक स्मार्ट कैमरे नहीं मिल सकते हैं। इसलिए, हमने इसे स्वयं बनाया।

आइए वास्तुकला के तत्वों पर संक्षेप में जाएं।

एस-बॉक्स कंप्यूटिंग डिवाइस

यहाँ उपकरण के संशोधनों में से एक है:

इसका मुख्य उद्देश्य आईपी या यूएसबी कैमरा से स्ट्रीम का प्राथमिक प्रसंस्करण है। प्रत्येक फ़्रेम पर, फेस डिटेक्शन फ़ंक्शन चेहरे को ढूंढता है, उन्हें कैप्चर करता है और चेहरे की विशेषताओं (निर्देशांक, कोण, फ्रेम पर छवि गुणवत्ता, कैमरे से दूरी) की एक सूची बनाता है। इसके अलावा, यह जानकारी क्लाउड पोर्टल CVizi को, एक एन्क्रिप्टेड चैनल के माध्यम से, Azure प्लेटफ़ॉर्म पर चल रही है। कृपया ध्यान दें कि वीडियो स्ट्रीम स्वयं क्लाउड पर प्रसारित नहीं होती है।

कोड सी ++ और पायथन में लिखा गया है, जो आपको छवियों और कैमरों के साथ काम करने के लिए उपकरणों के पूरे सेट का उपयोग करने की अनुमति देता है।

वैसे, इसी तरह से, एस-बॉक्स का उपयोग वीडियो एनालिटिक्स के अन्य कार्यों के लिए भी किया जाता है: उत्पादन प्रक्रियाओं, लोगों, वाहनों और अन्य चीजों का पता लगाना।

कैमरा

कैमरे बहुत अलग हो सकते हैं। इसके अलावा, कोई बहुत सख्त मापदंड नहीं हैं जो उनकी पसंद को सीमित करते हैं। मुख्य बात यह है कि ये एक लोकतांत्रिक मूल्य टैग के साथ साधारण घरेलू, गैर-औद्योगिक आईपी कैमरा (सबसे अधिक बार आईपी) हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कैमरा वह उपकरण है जो बाजार पर आधुनिकीकरण किया जा रहा है, शायद हम जो उपयोग करते हैं, उसमें से सबसे तेज। ट्रैक विशेषज्ञ स्थापना पैकेज में किसी विशेष कैमरे की हमारी पसंद का मुख्य मानदंड मूल्य / गुणवत्ता है। स्थापना पैकेज की लागत को समान स्तर पर रखने के लिए, लेकिन सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक ही समय में, हम लगातार सभी नए उत्पादों के बराबर बने रहते हैं। हमारे परीक्षण प्रयोगशाला में, किसी विशेष व्यावसायिक कार्य के लिए कैमरों के लिए हमेशा नमूना उम्मीदवार होते हैं।

उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान के लिए लेखन के समय, हम दो फॉर्म कारकों के इन 5 एमपी कैमरों का उपयोग कर रहे हैं।

CVizi पोर्टल

पोर्टल वास्तव में पूरे सिस्टम का दिल है, जिसमें बस अनगिनत कार्य हैं। सबसे बुनियादी सूची देता है।

पहला डेटा स्टोरेज है। यह वह जगह है जहाँ SQL Azure हमारी मदद करता है। पहले, हमने वर्चुअल मशीनों पर तैनात पारंपरिक एसक्यूएल सर्वर का इस्तेमाल किया। और यह एक अच्छा विकल्प था, क्योंकि हमारे पास SQL ​​सर्वर प्रदर्शन के प्रबंधन और अनुकूलन के लिए पर्याप्त योग्यताएं हैं। लेकिन ग्राहकों की वृद्धि के साथ कुछ बिंदु पर, हमने महसूस किया कि यह केवल शारीरिक रूप से कठिन हो जाता है और बड़ी संख्या में छोटे और छोटे DBs का प्रबंधन करने के लिए कुशल नहीं है। SQL Azure ने आसानी से वास्तविक समय में डेटाबेस प्रदर्शन के निरंतर अनुकूलन के लिए कंप्यूटर प्रशिक्षण और अनुकूली प्रौद्योगिकियों के साथ एक एकीकृत विश्लेषिकी प्रणाली के साथ हमारे कार्यों को आसानी से हल किया।

यह डेटाबेस प्रदर्शन को गतिशील रूप से प्रबंधित करने के लिए भी सुविधाजनक है, जो आपको अविश्वसनीय मात्रा में आंकड़े संसाधित करने की अनुमति देता है।

दूसरी बात , Microsoft Blob Storage आपको सभी फ़ोटो और वीडियो को किसी भी मात्रा में संग्रहीत करने, उन्हें हाइपरलिंक के माध्यम से प्राप्त करने और उनका उपयोग करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, Power BI जैसे टूल में।

तीसरा , Microsoft फेस एपीआई संज्ञानात्मक सेवा। यह इसकी मदद से है कि हम चेहरे को पहचानते हैं, समान लोगों को समूह बनाते हैं और गणना करते हैं कि कौन सा चेहरा और कब यह पहले रिकॉर्ड किया गया था।

Microsoft फेस एपीआई के साथ काम करने के लिए हम पायथन का उपयोग करते हैं। मैं खुद को दोहराना नहीं चाहता, पिछले लेख में Microsoft फेस एपीआई तक पहुँचने के लिए स्क्रिप्ट के कुछ उदाहरण हैं।

चौथा , ग्राहकों द्वारा स्थापित सभी उपकरणों के स्वास्थ्य की निगरानी और नियंत्रण के लिए एक प्रणाली। वास्तव में, सभी एस-बॉक्स एक ही IoT का प्रतिनिधित्व करते हैं। हमने नेटवर्क में प्रत्येक डिवाइस के लिए एक अलग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाया है और लगातार उपकरणों के स्वास्थ्य की निगरानी करते हैं। ऐसा लगेगा कि यह इतना खास है? लेकिन इस बारे में सोचें कि मालिक कितना है, उदाहरण के लिए, किसी भी उपकरण का एक स्टोर है जो आसानी से काम करना चाहिए। यह एक बात है अगर रेफ्रिजरेटर या कैश रजिस्टर टूट जाता है और ब्रेकडाउन तुरंत दिखाई देता है, और दूसरा कुछ प्रकार के लोग काउंटर हैं, जहां एक महीने या उससे अधिक समय में ब्रेकडाउन खुल सकता है, जब मालिक अंतिम रिपोर्ट प्राप्त करना चाहता है। नियंत्रित क्यों नहीं? रिपोर्ट क्यों नहीं की गई? किसे दोष देना है? आंकड़ों को कैसे बहाल किया जाए? दुकान में किसी भी विपणन अनुसंधान इस तिमाही में नाली नीचे?

हमारे मामले में, यह असंभव है। सभी इच्छुक दलों को कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक उपकरण की खराबी की सूचनाएं प्राप्त होंगी, और हमारी सहायता टीम समस्या को हल करने में मदद करेगी। इसके अलावा, दूर से! संदर्भ के लिए। एक नियम के रूप में, 80% -90% घटनाएं ग्राहक के इंटरनेट चैनलों में गिरावट के साथ जुड़ी हुई हैं।

और समय के साथ बनाए रखने के लिए, ट्रैक विशेषज्ञ प्रशासन प्रणाली में सॉफ़्टवेयर को दूरस्थ रूप से अपडेट करने की क्षमता है। एक नया सफल एल्गोरिथ्म दिखाई दिया है - एक "एक बटन" के स्पर्श में यह उन ग्राहकों के लिए अपडेट किया जाएगा जिन्हें इसकी आवश्यकता है और इसका उपयोग करते हैं।

वास्तुकला लाभ

सीवीजी आर्किटेक्चर, जैसा कि आप समझते हैं, एक हाइब्रिड है। जमीन पर - एस-बॉक्स, और क्लाउड में - एज़्योर सेवाएं और बहुत कुछ।

आधार पर: S- बॉक्स वितरित नेटवर्क

कई छोटे कंप्यूटिंग उपकरणों का उपयोग करना हमेशा सर्वर के एक बड़े मेगासेवर / क्लस्टर से बेहतर होता है, जिससे विभिन्न स्रोतों से सभी वीडियो स्ट्रीम बंद हो जाते हैं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कितना शक्तिशाली और ठंडा है, वह क्षण आएगा जब यह सिस्टम में अड़चन बन जाएगा और पूरे सिस्टम का संचालन इसके प्रदर्शन पर निर्भर करेगा। कंप्यूटिंग उपकरणों की एक वितरित प्रणाली के मामले में, प्रत्येक एस-बॉक्स अपने स्वयं के कार्यों का छोटा पूल करता है और संपूर्ण प्रणाली का प्रदर्शन एक विशिष्ट एस-बॉक्स के प्रदर्शन पर निर्भर नहीं करता है।

इसके अलावा, एस-बॉक्स की कुल कंप्यूटिंग शक्ति, उदाहरण के लिए, कुछ काफी बड़ी सुविधा आसानी से शीर्ष सर्वरों की कंप्यूटिंग शक्ति को पार कर सकती है, और उपकरणों की कीमत कई गुना कम होगी। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इन वितरित कंप्यूटिंग जे को ठीक से प्रबंधित करना सीखें और हम इसे कर सकते हैं।

अपग्रेड इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑन प्रिमाइस। कई ग्राहकों के लिए, यह एक बहुत ही संवेदनशील मुद्दा है, जैसा कि हमेशा बहुत महंगा और पूरे सिस्टम के संचालन में खराबी और डाउनटाइम के साथ, क्योंकि निर्बाध संक्रमण (लोहे से लोहे या मंच से मंच तक) लगभग कभी नहीं होता है। उपकरणों के वितरित नेटवर्क के मामले में, सब कुछ सरल हो जाता है। एक बार में बड़ी संख्या में उपकरण खरीदने के मामले में संक्रमण बहुत चिकना हो सकता है और महंगा नहीं हो सकता है। और उन्नयन के दौरान, पूरे सिस्टम का निरंतर संचालन सुनिश्चित किया जाएगा।

बादल: नीला

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एज़्योर बुनियादी ढांचे के स्केलिंग और प्रदर्शन प्रबंधन के मामले में वास्तव में बहुत सुविधाजनक उपकरण प्रदान करता है। ग्राहक संसाधन खपत के विभिन्न संस्करणों के साथ सभी अलग हैं। घर के पास एक स्टोर में एक दिन में 100-300 लोगों को पहचानना एक बात है, और यह एक पूरी तरह से अलग स्थिति है जब कई प्रवेश द्वार या दुकानों की श्रृंखला के साथ एक बड़ा शॉपिंग सेंटर, कई हजार अद्वितीय आगंतुकों के दैनिक ट्रैफ़िक होता है।

ऑन प्रिमाइसेस आर्किटेक्चर के साथ पारंपरिक दृष्टिकोण के साथ, एक स्थिति उत्पन्न हो सकती है कि सर्वर क्षमता निष्क्रिय हो सकती है, और दूसरे में वे चूक सकते हैं, खासकर पीक ट्रैफिक के साथ दिन पर। और Azure में प्रयुक्त कंप्यूटिंग शक्ति का लचीला और लगभग तुरंत प्रबंधन हमारे लिए एक उपहार है।

सारांश

मैं निष्कर्ष में क्या कहना चाहता हूं ...

तकनीकी प्रगति स्पष्ट रूप से हमारे करीब आ रही है और हर दिन हमें नए और नए उपकरण और प्रौद्योगिकियां प्रदान करती है। आप निश्चित रूप से, इस बारे में बात कर सकते हैं कि कैसे सब कुछ खराब हो गया: आपका चेहरा हर जगह पहचाना जाता है; बेहतर है कि अब घर न छोड़ें, क्योंकि बिग ब्रदर आपको देख रहा है; मैंने अपनी शूटिंग और विश्लेषण आदि की अनुमति नहीं दी। आदि लेकिन यह पहले से ही है। सार्वजनिक स्थानों पर स्थित किसी भी कैमरे से आपके चेहरे इकट्ठा होते हैं और वीडियो अभिलेखागार में झूठ बोलते हैं। और वे बहुत लंबे समय के लिए एकत्र हुए। आप इसे पसंद करते हैं या नहीं।

बस अब, तकनीकी प्रगति ने एक और कदम उठाया है और इस डेटा को मैन्युअल रूप से नहीं बल्कि स्वचालित रूप से संसाधित करना संभव हो गया है। संवेगात्मक तंत्रिका नेटवर्क दिखाई दिए। सस्ते हैं, सस्ते नहीं तो कैमकोर्डर, माइक्रो कंप्यूटर। उपलब्ध क्लाउड संसाधन। इन और अन्य तकनीकों का तालमेल आपको एक साधारण व्यक्ति के लिए दिलचस्प उत्पाद बनाने की अनुमति देता है। आवेदन केवल आपकी कल्पना द्वारा सीमित हैं। खुदरा, HoReCa, घटना-उद्योग, शिक्षा - यह अभी हमारे दिमाग में क्या आया है। लेकिन कोई भी प्रक्रिया जिसमें किसी व्यक्ति के फ्रेम में कुछ घटनाओं का विश्लेषण शामिल होता है, उसे निश्चित डिग्री के साथ किया जा सकता है:

• ऑपरेटर से मशीन में स्थानांतरण (कंप्यूटर विज़न)
• वांछित घटनाओं के लिए आंकड़ों को संचित करें (बजाय निरंतर रिकॉर्ड रखने के)
• स्वचालित घटना प्रसंस्करण
• पूर्वानुमान घटना के विश्लेषण से कनेक्ट करें

यह एक डेटा लेयर है जो पहले बस अस्तित्व में नहीं थी। लेकिन अभी के लिए, इस डेटा को अपने लिए लेने और सही ढंग से प्रक्रिया, व्याख्या और उपयोग करने के लिए व्यवसाय की इच्छा अभी भी बहुत कम है।

CVizi टीम ने इस तरह के विश्लेषण उपकरण उपलब्ध कराने और कल्पनाओं और सपनों को थोड़ा करीब और अधिक वास्तविक बनाने की दिशा में एक और कदम उठाया।

लेखक के बारे में

एलेक्सी ओसिपोव - सीवीजी के विकास निदेशक। संपर्क: 'aosipov @ cvizi.com'। एफबी में हमारे पेज पर हम अपने नए विकास और प्रौद्योगिकियों के रिलीज और उपयोग पर समाचार पोस्ट करते हैं।