Optimize storage, monitoring, AI, and infrastructure – without replacing cameras
カメラを置き換えることなく、ストレージ、監視、AI、インフラを最適化
最新セキュリティシステムに対応するスケーラブルな映像処理
カメラを置き換えることなく、ストレージ、監視、AI、インフラを最適化
セキュリティ映像システムはかつてないスピードで拡大しています。カメラ台数の増加や高解像度化が進み、AIによる映像解析も標準になりつつあります。真のスケーリング課題は、もはやカメラではなく、その後段にあります。
Security video systems are growing faster than ever. Camera counts are rising, resolutions are increasing, and AI analytics are becoming standard. The real scaling challenge is no longer the camera – it’s everything that comes after it.
多くの最新セキュリティカメラは、すでにカメラ内部でエンコード処理を行っています。バックエンドの課題を解決するためにカメラを置き換えることは、コストが高く、運用への影響も大きく、現実的ではありません。
現在の制約はカメラの先、すなわち以下の領域に存在しています。
長期保存に対応しきれないストレージシステム
フル解像度ストリームによって過負荷となっている監視・モニタリング基盤
過剰な帯域消費やGPUリソースを要するAI映像解析パイプライン
AIアクセラレーションを必要としない映像処理を担っているGPUインフラ
セキュリティ映像のスケーリングには、カメラハードウェアではなく、バックエンド映像処理の再設計が求められています。
Most modern security cameras already perform on-device encoding. Replacing them to solve backend challenges is costly, disruptive, and unnecessary.
Today’s constraints exist after the camera, in:
Storage systems struggling with long retention
Monitoring platforms overloaded by full-resolution streams
AI pipelines consuming excessive bandwidth and GPU resources
GPU infrastructure handling video tasks that don’t require AI acceleration
Scaling security video now requires rethinking backend video processing – not camera hardware.
NETINTは、既存のカメラと下流のシステムの間に配置される、高密度・ハードウェアベースの映像処理レイヤーを提供します。
この映像処理レイヤーにより、以下を実現します。
カメラ構成を変更することなく、大規模な映像処理を実行
ストレージ、監視、AIプラットフォームへの映像フローを最適化
CPUおよびGPUから定常的な映像処理負荷をオフロード
数千ストリーム規模においても予測可能でコスト効率の高いスケーリングを実現
NETINTは、カメラ、VMS、ストレージシステム、AIモデルを置き換えるものではありません。それらの間を流れる映像処理を最適化します。
NETINT provides a high-density, hardware-based video processing layer that sits between existing cameras and downstream systems.
This layer:
Processes video at scale without modifying camera deployments
Optimizes how video flows to storage, monitoring, and AI platforms
Offloads routine video workloads from CPUs and GPUs
Enables predictable, cost-efficient scaling across thousands of streams
NETINT does not replace cameras, VMS platforms, storage systems, or AI models. It optimizes how video moves between them.
NETINTは、大規模セキュリティシステムにおける4つの重要なバックエンドワークフローをサポートします。
カメラ後段でのトランスコードおよびフォーマット正規化により、ストレージ使用量と長期的なインフラコストを削減します。
対象
課題
高解像度かつ常時録画の映像は、ストレージ容量を指数関数的に増加させます。複数ベンダーのカメラが混在する環境ではフォーマットが不統一となり、映像取り込み後に圧縮方式を変更する柔軟性が制限されます。
これらの課題を解決するためにカメラを置き換えることは、現実的ではありません。
NETINTによる解決
NETINTはカメラとストレージの間に配置され、以下を可能にします。
効果
ダッシュボード、管制室、モバイルアクセス向けに効率的なプロキシストリームを生成し、スケーラブルなライブ監視を実現します。
対象
課題
多くの監視ワークフローではフル解像度の映像は不要であるにもかかわらず、システムはデフォルトで高解像度ストリームを配信することが多く、帯域、電力、サーバーリソースを過剰に消費します。
NETINTによる解決
NETINTは、録画用のフル解像度映像を維持しながら、効率的な低ビットレートのプロキシストリームを生成します。
効果
AI解析の前段で映像を最適化することで、帯域使用量、GPU負荷、クラウドコストを削減します。
対象
課題
高解像度映像をそのままAIプラットフォームへ送信すると、帯域消費やGPU負荷が過剰となり、AIの展開が実証段階から先へ進みにくくなります。
NETINTによる解決
NETINTは推論前の段階で映像を前処理します。
NETINTはAIモデルを実行するものではありません。AIが最も効率的な形式で映像を受け取れるよう最適化します。
効果
デコードおよびエンコード処理をGPUからオフロードし、AIではない定常的な映像処理から解放します。
対象
課題
GPUはAIアクセラレーションを必要としないデコードやエンコード処理にも使用されることが多く、推論性能の制約や電力コストの増加を招いています。
NETINTによる解決
NETINTは映像処理をGPUからオフロードします。
効果
NETINT supports large-scale security systems across four critical backend workflows.
Reduce storage footprint and long-term infrastructure cost through post-camera transcoding and format normalization.
Who this is for
Operators managing hundreds or thousands of cameras
Organizations with centralized or multi-site storage
Teams under pressure to retain video longer without exploding cost
The Challenge
High-resolution, always-on video drives exponential storage growth. Mixed camera vendors create inconsistent formats, and compression choices are locked in once footage is ingested.
Replacing cameras to solve storage problems isn’t practical.
How NETINT Helps
NETINT sits after the camera and before storage, enabling:
High-density decoding and transcoding
Format normalization across camera vendors
Storage-optimized compression profiles
Mass parallel processing in hardware
Outcome
Reduced storage footprint
Lower infrastructure and power cost per camera
Predictable, scalable storage
growth
Enable scalable live monitoring with efficient proxy streams for dashboards, control rooms, and mobile access.
Who this is for
Security operations teams
Centralized or distributed SOCs
Environments with large numbers of concurrent viewers
The Challenge
Most monitoring workflows don’t require full-resolution video, yet systems often deliver it by default — consuming bandwidth, power, and server capacity.
How NETINT Helps
NETINT generates efficient, low-bitrate proxy streams while preserving full-resolution video for recording:
Lightweight streams for dashboards and mobile access
Hardware-based processing to minimize CPU/GPU usage
Independent scaling of monitoring and recording workflows
Outcome
Scalable live monitoring
Reduced bandwidth and infrastructure load
Better operator responsiveness
Condition video for AI inference to reduce bandwidth, GPU load, and cloud cost before analytics run.
Who this is for
Organizations deploying AI analytics
Cloud or centralized AI inference environments
Teams constrained by bandwidth or GPU cost
The Challenge
Sending high-resolution video directly to AI platforms drives excessive bandwidth use and GPU load, making AI difficult to scale beyond pilot deployments.
How NETINT Helps
NETINT pre-processes video before inference:
Compression optimized for machine analysis
High-density decode and encode at scale
Offloading non-AI video tasks from GPUs
NETINT does not run AI models — it ensures AI receives video in the most efficient form.
Outcome
Lower cloud and bandwidth costs
Improved GPU efficiency
Sustainable AI scaling across more cameras
Offload decode and encode from GPUs so they can focus on AI – not routine video processing.
Who this is for
GPU-based security platforms
AI + video workloads on shared infrastructure
Environments where GPU scaling is expensive
The Challenge
GPUs are often consumed by decode and encode tasks that don’t require AI acceleration, limiting inference performance and increasing power costs.
How NETINT Helps
NETINT offloads video processing from GPUs:
Dedicated hardware for decode and encode
Clear separation of video and AI workloads
More efficient GPU utilization
Outcome
Improved AI inference performance
Lower power and infrastructure cost per stream
Predictable system scaling
すべてのセキュリティ導入環境はそれぞれ異なります。NETINTは既存のアーキテクチャに柔軟に統合でき、ストレージ最適化、監視、AI向け前処理、GPUオフロードを同時にサポートすることも、段階的に導入することも可能です。
導入効果を評価する最適な方法は、バックエンドにおいて映像処理がコスト、電力、またはスケーラビリティの制約となっている箇所を特定することです。
Every security deployment is different. NETINT integrates flexibly into existing architectures and can support storage optimization, monitoring, AI pre-processing, and GPU offload simultaneously – or be introduced incrementally over time.
The best way to evaluate impact is to identify where video processing is creating cost, power, or scalability constraints in your backend.
NETINT Technologies
www.netint.com | info@netint.com
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Eメール: netint@japan21.co.jp | 電話: 03-6775-7450
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