Wat is het verschil tussen On-Premise en Edge AI?

On-Premise AI en Edge AI betekenen allebei dat AI lokaal draait, maar ze zijn niet hetzelfde. Bij On-Premise AI vindt de verwerking plaats op lokale servers binnen de eigen organisatie of locatie. Bij Edge AI gebeurt de analyse zo dicht mogelijk bij de databron, bijvoorbeeld direct op een camera, edge device of compacte AI-server.

Het belangrijkste verschil zit dus in waar de rekenkracht zich bevindt.

Wat is On-Premise AI?

Bij On-Premise AI draait de AI-software op servers die zich binnen de eigen infrastructuur bevinden.

Dat kan bijvoorbeeld zijn:

• in een serverruimte;
• in een datacenter van de organisatie;
• op een lokale GPU-server;
• op een centrale locatie waar meerdere camera’s samenkomen.

De videostreams worden naar die server gestuurd en daar geanalyseerd. Dit is interessant wanneer een organisatie veel controle wil over:

• data;
• infrastructuur;
• beveiliging;
• integraties;
• opslag;
• rekenkracht.

Een On-Premise omgeving kan bovendien meerdere camera’s en AI-toepassingen centraal verwerken.

Wat is Edge AI?

Bij Edge AI vindt de analyse dichter bij de camera of sensor plaats. De verwerking kan bijvoorbeeld draaien:

• in de camera zelf;
• op een edge device naast de camera;
• op een compacte lokale AI-server;
• op hardware aan de rand van het netwerk.

Daardoor hoeft niet altijd alle ruwe video eerst naar een centrale server of cloudomgeving te worden gestuurd. De analyse gebeurt dus letterlijk aan de “edge” van het netwerk.

Wat is het belangrijkste verschil?

Een eenvoudige manier om het verschil te zien:

On-Premise AI
Lokale verwerking binnen de eigen infrastructuur, vaak centraal georganiseerd.

Edge AI
Lokale verwerking zo dicht mogelijk bij de camera of databron.

Een On-Premise server kan bijvoorbeeld vijftig camera’s analyseren. Een Edge AI-device kan juist direct naast één of enkele camera’s staan en daar de analyse uitvoeren.

Wanneer kies je voor On-Premise AI?

On-Premise is vaak interessant wanneer:

• veel camera’s centraal moeten worden verwerkt;
• meerdere AI-modellen tegelijk worden gebruikt;
• grote hoeveelheden rekenkracht nodig zijn;
• bestaande VMS- of PSIM-systemen lokaal draaien;
• data binnen de eigen infrastructuur moet blijven;
• centraal beheer belangrijk is.

Een centrale serveromgeving is doorgaans makkelijker te beheren wanneer grote aantallen camerastreams op één locatie samenkomen.

Wanneer kies je voor Edge AI?

Edge AI kan interessant zijn wanneer:

• er weinig netwerkbandbreedte beschikbaar is;
• een locatie tijdelijk of beperkt verbonden is;
• zeer snelle lokale verwerking nodig is;
• slechts enkele camera’s intelligentie nodig hebben;
• video zo lokaal mogelijk moet worden verwerkt;
• een centrale AI-server niet praktisch is.

Denk bijvoorbeeld aan een afgelegen locatie, mobiel camerasysteem of tijdelijke beveiligingsopstelling.

Is Edge automatisch beter voor privacy?

Niet per definitie. Lokale verwerking kan helpen om minder video over netwerken te versturen, maar privacy hangt niet alleen af van waar AI draait.

Ook zaken zoals:

• welke data wordt verwerkt;
• welke metadata wordt opgeslagen;
• wie toegang heeft;
• hoe lang gegevens worden bewaard;
• waarvoor de technologie wordt gebruikt

zijn bepalend.

De locatie van de AI-verwerking is dus slechts één onderdeel van een bredere privacy- en securityarchitectuur.

Kan On-Premise ook Edge zijn?

Ja, soms overlappen de begrippen. Een compacte AI-server die lokaal op een locatie staat en vlak bij de camera’s verwerkt, kan zowel als On-Premise als Edge worden gezien. Daarom is het belangrijker om te kijken naar de architectuur dan naar het label.

De echte vragen zijn:

Waar wordt de video verwerkt?
Hoe ver moet de data reizen?
Hoeveel rekenkracht is nodig?
Hoe wordt het systeem beheerd?

Welke optie is beter?

Er is geen universeel beste keuze. De juiste architectuur hangt af van factoren zoals:

• aantal camera’s;
• beschikbare bandbreedte;
• latency;
• benodigde AI-capaciteit;
• beveiliging;
• beheer;
• integraties;
• kosten;
• schaalbaarheid.

In veel grotere omgevingen wordt daarom ook gekozen voor een hybride aanpak, waarbij Edge, On-Premise en soms cloud samen worden gebruikt.

Kort samengevat:

Edge AI brengt de verwerking naar de camera. On-Premise AI brengt de verwerking naar de eigen infrastructuur. Welke optie het beste is, hangt af van de omgeving en de toepassing.

Meer weten over het verschil tussen On-Premise en Edge AI? Lees dan dit artikel.