En resumen: El rendimiento en la anonimización de vídeo depende de la resolución, la frecuencia de fotogramas, la densidad de objetos y el códec, no solo del número de núcleos. Una GPU es el componente con mayor impacto, y Gallio PRO ofrece un procesamiento hasta diez veces más rápido con aceleración por GPU. Esta guía está dirigida a responsables de infraestructura de TI, integradores de sistemas y responsables de seguridad que deben especificar un equipo antes de aprobar una orden de compra.
Si preguntas qué hardware necesitas para la anonimización de vídeo, normalmente recibirás una de estas dos respuestas poco útiles: una especificación mínima copiada de una página de requisitos del sistema o una cifra de rendimiento obtenida en un laboratorio que no se parece a tus grabaciones.
Las especificaciones mínimas indican si el software se iniciará. No dicen nada sobre si podrás procesar en una noche una semana completa de exportaciones de cámaras. Las pruebas de laboratorio se realizan con clips limpios, bien iluminados y con un único sujeto. Tus grabaciones son un aparcamiento al anochecer con once personas en el encuadre. La diferencia entre ambas situaciones puede multiplicar el tiempo por cinco.
A continuación encontrarás un marco para dimensionar el equipo y un protocolo de pruebas comparativas, para que obtengas una cifra basada en tu propio material.
La GPU es donde se ejecuta el modelo de detección y es el componente que más cambia los resultados. Gallio PRO admite aceleración por GPU para lograr un procesamiento hasta diez veces más rápido que usando únicamente la CPU. Al elegir una, prioriza la capacidad de VRAM frente a la velocidad de reloj bruta, ya que la VRAM permite procesar resoluciones más altas sin tener que reducir el tamaño de los lotes. Para trabajos en 1080p, una tarjeta de gama media suele ser suficiente. Para procesar 4K de forma continuada, considera la VRAM como la primera limitación que debes comprobar.
La CPU no está inactiva. Se encarga de la decodificación y codificación, de la entrada y salida de archivos, y de la coordinación de la cola de trabajos. Una CPU débil combinada con una GPU potente crea un equipo ocupado pero lento, porque la GPU tiene que esperar los fotogramas. Busca un equilibrio en lugar de maximizar únicamente uno de los dos componentes.
Planifica un mínimo operativo de 16 GB para procesar una sola secuencia en 1080p y 32 GB o más si trabajas con 4K, ejecutas varios trabajos en paralelo o procesas archivos individuales largos. La falta de memoria se manifiesta en forma de intercambio a disco, y el intercambio puede convertir un trabajo de dos horas en una tarea de toda la noche.
El almacenamiento es el componente que más se suele subestimar, por dos motivos. El rendimiento importa, porque la lectura y escritura sostenidas de archivos de vídeo grandes en un disco mecánico limitarán el flujo de procesamiento sin importar la GPU que tengas. Y la capacidad importa aún más. Esta es una guía aproximada para planificarla:
Fuente | Bitrate habitual | Por hora | Por 1.000 horas |
CCTV 1080p | De 4 a 12 Mbps | De 1,8 a 5,4 GB | De 1,8 a 5,4 TB |
CCTV 4K | De 25 a 50 Mbps | De 11 a 22 GB | De 11 a 22 TB |
Cámara corporal | De 2 a 6 Mbps | De 0,9 a 2,7 GB | De 0,9 a 2,7 TB |
Después, duplica esa capacidad. Debes conservar el original y la exportación anonimizada al mismo tiempo, al menos hasta que elimines el original. El artículo 5.1.e del RGPD exige la limitación del plazo de conservación, por lo que la conservación y eliminación segura del material original sin anonimizar deben formar parte del plan de almacenamiento, en lugar de descubrirse más adelante.
Gallio PRO funciona con Windows 10 y versiones posteriores, macOS 10.14 y versiones posteriores, y Linux con glibc 2.35 o una versión más reciente. También está disponible como contenedor Docker, la opción habitual para un nodo de procesamiento compartido, y cuenta con una API REST para su integración en flujos de trabajo.
Puesto de operador | Nodo departamental | Nodo por lotes | |
Volumen habitual | Menos de 20 horas al mes | De 20 a 200 horas al mes | 200 horas al mes o más |
Modalidad | Aplicación de escritorio | Estación de trabajo o servidor | Contenedor Docker, CLI de Linux |
GPU | Gama media, 8 GB de VRAM | Gama media-alta, de 12 a 16 GB de VRAM | Gama alta, 16 GB de VRAM o más |
RAM | 16 GB | 32 GB | 64 GB |
Almacenamiento | NVMe, 1 TB | NVMe más almacenamiento en red | NVMe de trabajo temporal más matriz de almacenamiento masivo |
Limitación principal | Tiempo de revisión del operador | Rendimiento del almacenamiento | Diseño de la cola |
Por encima de unas 200 horas mensuales, el cuello de botella deja de ser el equipo y pasa a ser la forma en que se programan y transfieren los trabajos. Este aspecto se analiza en nuestra guía sobre anonimización a gran escala para grandes conjuntos de fotos y vídeos.
Añadir núcleos de CPU cuando el cuello de botella es la velocidad de lectura del almacenamiento no cambia nada. Añadir una segunda GPU sin una cola capaz de alimentar ambas tampoco cambia nada. Comprar capacidad para picos de 4K cuando el 95 % del volumen está en 1080p supone adquirir silicio que permanecerá inactivo. Mide primero y especifica después.
Hay dos notas sobre la carga de trabajo que conviene incluir en el plan. Las cámaras en movimiento son más difíciles de procesar que las fijas, ya que el seguimiento debe mantenerse coherente a medida que cambia el encuadre; este tema se explica en nuestro artículo sobre anonimización en cámaras PTZ y continuidad del desenfoque. Además, la detección automática solo cubre rostros y matrículas, por lo que cualquier grabación que incluya acreditaciones con nombre, pantallas de monitor, documentos o tatuajes requerirá tiempo en el editor manual, algo que ninguna mejora de hardware puede eliminar.
El artículo 32.1.b del RGPD exige la capacidad de garantizar la confidencialidad, integridad, disponibilidad y resiliencia permanentes de los sistemas de tratamiento. Un hardware insuficiente es un problema de cumplimiento, no solo una incomodidad: un equipo que no puede vaciar la cola genera acumulaciones de grabaciones sin anonimizar e incumplimientos de plazos en las solicitudes de acceso. El artículo 25.1, relativo a la protección de datos desde el diseño, apunta en la misma dirección, ya que la ocultación debe ser el estado predeterminado de una exportación, no un paso que se omite cuando el sistema acumula retraso.
Dado que Gallio PRO procesa íntegramente en tu propio hardware, la decisión de dimensionamiento también es una decisión de seguridad: las grabaciones nunca salen de tu infraestructura y el software no almacena registros de detección ni datos personales. Para implantaciones empresariales, configuraciones on-premise específicas o requisitos concretos de cumplimiento, puedes ponerte en contacto con el equipo. Para definir tu propia configuración, empieza por la anonimización de vídeo de Gallio PRO.
No para ejecutar el software, pero sí cambia la rentabilidad del proceso. Gallio PRO ofrece un procesamiento hasta diez veces más rápido con aceleración por GPU, por lo que una GPU merece la pena para cualquier volumen que vaya más allá de clips ocasionales.
Considera la VRAM como la primera limitación para trabajos continuados en 4K y planifica entre 12 y 16 GB o más. Para 1080p, normalmente basta una tarjeta de gama media con 8 GB.
Aproximadamente entre 1,8 y 5,4 TB para CCTV en 1080p, y entre 11 y 22 TB para 4K. Después, duplica esa cifra, ya que debes conservar simultáneamente el original y la exportación anonimizada.
Sí. Gallio PRO está disponible como contenedor Docker y mediante una API REST, la configuración habitual para un nodo de procesamiento compartido, además de sus aplicaciones de escritorio para Windows, macOS y Linux.
No. El hardware solo modifica el tiempo de procesamiento. El tiempo de revisión depende de las omisiones de detección y de los objetos que nunca se detectan automáticamente, como acreditaciones, pantallas y documentos, que se gestionan en el editor manual.
