Однажды с нами связалась компания RTI, системный интегратор, с задачей от крупного телеком-оператора Молдавии Moldtelecom. Компании необходимо было запустить сервис видеонаблюдения для большой базы их абонентов. Большая часть населения Молдавии живёт в частных домах, коттеджах, и задача видеонаблюдения в целях безопасности там стоит остро. Если мы говорим о квартирах, обычно там ставят не более пяти камер внутреннего наблюдения, в случае же частных домов со всей прилегающей к ним территорией, число камер увеличивается в несколько раз.Для организации такого сервиса видеонаблюдения, Moldtelecom поставили несколько задач:
- Интеграция с их биллингом. Как крупный оператор, Moldtelecom оказывают большое количество разных услуг, которыми можно управлять из личного кабинета абонента. То же самое должно было произойти и с услугой видеонаблюдения.
- Настроить учёт камер по серийным номерам. Мы говорим о тысячах камер, каждую из которых по серийному номеру необходимо привязать к конкретному пользователю и не допустить путаницы.
- Создание для услуги видеонаблюдения брендированного мобильного приложения.
Итак, пойдём по порядку.
Интеграция с биллингом
Во-первых, биллинг должен давать абоненту доступ к соответствующим камерам и самой услуге. Во-вторых, возможность авторизации в личном кабинете для видеонаблюдения. Для Moldtelecom мы выстроили их авторизационный backend. Если бы этого не было и авторизация проходила через нашу систему, то пришлось бы решать более сложную задачу по синхронизации баз данных.Благодаря тому, что Moldtelecom получили возможность использовать свой авторизационный backend, их абоненты могут под одним и тем же логином и паролем заходить и в личный кабинет пользователя услуг оператора, и отдельно в сервис видеонаблюдения.
Учёт камер
Итак, на склад поступило огромное количество камер. Нам нужно произвести учёт, и нам нужно знать, в какой момент и какому пользователю была передана каждая из камер. Если делать это вручную - у каждой камеры нужно взять серийный номер, переписать их и закрепить за каждый пользователем, чтобы в каждом личном кабинете появилась информация об используемой камере. Для этого камеру необходимо связать с сервером. Этот механизм работает таким образом, что сервер должен отправить запрос на камеру для связи с ней. Для этого серверу нужно знать местонахождение камеры в сети, то есть её IP-адрес. Это проблема, так как у среднестатистической камеры нет видимого IP-адреса. В этой ситуации можно либо каким-то образом получить IP-адрес, либо настроить пробрасывание портов на роутер. Оба способа требуют больших трудозатрат. Поэтому наличие белого IP-адреса или навыка проброса портов часто является одной из обязательных фич при продвижении облачных систем видеонаблюдения.Как мы решили эту проблему? На каждой камере, которую используют сейчас абоненты Moldtelecom, вендором камер был предустановлен наш небольшой софт - Flussonic Agent. Абоненту вообще ничего не нужно делать. Agent позволяет автоматически подключаться к серверу и давать ему всю необходимую информацию о камере при её первом подключении к интернету.
Брендированное приложение
С этим не было проблем - за пару недель мы разработали приложение с использованием брендовых цветов и логотипов компании. В будущем мы хотим сделать этот процесс ещё быстрее и полностью его автоматизировать. В частности, у клиентов появится возможность заполнять специальную форму у нас на сайте и получать превью приложения, которое будет изготовлено.
Итоги и планы на будущее
Moldtelecom приобрели у нас вечную лицензию на комплексное решение для видеонаблюдения Flussonic Watcher. Они имеют доступ к нашим ежемесячным обновлениям и техподдержке - кстати, туда они давно не обращались, из чего мы можем сделать вывод, что решение работает как надо. Несколько тысяч камер исправно работают на многотысячную абонентскую базу, которая постоянно расширяется.Но наша история с Moldtelecom на этом не заканчивается. Дело в том, что в небольших европейских странах существует проблема дорогого интернета - при небольшом количестве каналов есть большое количество желающих ими пользоваться. В будущем мы планируем создать свой видеорегистратор, с помощью которого можно будет записывать видео локально на объекте, а в облако реплицировать только самые важные моменты, или видео с меньшим разрешением.Кроме этого, мы постоянно совершенствуем свою аналитику: сейчас мы учим нашу нейросеть распознавать европейские номера автомобилей, что позволит устроить видеонаблюдение на пропускных пунктах с автоматическим открытием шлагбаумов.