เมื่อปีที่แล้วมีการจัดส่งกล้องเครือข่ายเพื่อออกจำหน่ายกว่า 116 ล้านตัว ในตลาดกล้องวงจรปิดระดับมืออาชีพ โดยสามารถสร้างวิดีโอได้เกือบ 9 เพตะไบต์ต่อวันทุกวัน [1] เมื่อความต้องการวิดีโอและการใช้ AI มีจำนวนเพิ่มขึ้น ตัวเลขเหล่านี้ก็ยังคงเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และทำให้เราต้องคิดถึงเรื่องสถาปัตยกรรมของ edge อีกครั้ง
จับตาดูที่เทคโนโลยี AI – วิสัยทัศน์ที่คอมพิวเตอร์เห็นโลกเราเป็นอย่างไร
หากมีสิ่งหนึ่งที่เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ AI ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมาก็คือ AI สามารถปฏิบัติการเชิงแคบได้ดีอย่างไม่น่าเชื่อ คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ (Computer vision) ไม่จำเป็นต้องสอนคอมพิวเตอร์ให้มองเห็นหรือเข้าใจโลกอย่างที่เรา (มนุษย์) กระทำกัน แต่มันว่าด้วยเรื่องการอนุญาตให้คอมพิวเตอร์จับภาพ ประมวลผลวิเคราะห์ และเข้าใจเกี่ยวกับโลกมนุษย์
การนำศักยภาพทางคอมพิวเตอร์มาใช้ประโยชน์ เช่น การจดจำวัตถุ การตรวจจับการเคลื่อนไหว และการติดตามหรือการนับจำนวนวัตถุ/บุคคล รวมถึงการใช้งานคุณสมบัติเหล่าในแอปพลิเคชันที่เหมาะสมนั้นทำให้ AI มีประโชยน์ที่ลึกซึ้ง ไม่แปลกใจเลยที่การรวมกันของวิดีโอ ปัญญาประดิษฐ์ และข้อมูลเซ็นเซอร์เป็นแหล่งรวมบริการใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ
การใช้งานที่อัจฉริยะขึ้น
ในขณะที่เรามักจะจำกัดการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ไว้ที่บริบทของกิจกรรมที่เกี่ยวกับกับความปลอดภัยหรือการเฝ้าระวัง แต่ตลาดกำลังขยายตัวผ่านกรณีการใช้งานที่เพิ่มมากขึ้น ซึ่งรวมถึงแอปพลิเคชันทางการแพทย์ การวิเคราะห์ทางการกีฬา โรงงานอัจฉริยะ การจัดการจราจร หรือแม้กระทั่งโดรนเพื่อการเกษตร การใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะทำให้เกิดกรณีการใช้งาน “อัจฉริยะ” ยุคใหม่ ตัวอย่างเช่น กล้องใน “สมาร์ทซิตี้” และ AI จะวิเคราะห์รูปแบบการจราจรและปรับสัญญาณไฟจราจรเพื่อจัดแจงการลื่นไหลของรถ ลดความแออัดและมลพิษ และเพิ่มความปลอดภัยในการเดินเท้า ปฏิบัติการเชิงแคบสำหรับ “โรงงานอัจฉริยะ” ที่ AI สามารถทำได้ เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องหรือความเบี่ยงเบนในสายการผลิตแบบเรียลไทม์ และปรับการผลิตเพื่อลดข้อผิดพลาด กล้องอัจฉริยะมีประสิทธิภาพในการรับประกันคุณภาพซึ่งยังสามารถลดต้นทุนได้มากโดยผ่านระบบอัตโนมัติและการตรวจจับข้อผิดพลาดก่อนหน้านี้Edge กำลังเปลี่ยนแปลง
วิวัฒนาการของวิดีโออัจฉริยะเกิดขึ้นควบคู่ไปกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอื่น ๆ เช่น 5G เมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้มารวมกันจึงส่งผลต่อวิธีการออกแบบของเรา และยังผลักดันให้เกิดความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลแบบจำเพาะ แนวโน้มที่ที่เราคิดว่ากำลังมาแรง มีดังนี้1. เพิ่มประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในทุกๆด้าน
จำนวนและประเภทของกล้องยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งกล้องแต่ละประเภทที่ออกใหม่ก็มาพร้อมกับศักยภาพใหม่ การมีกล้องจำนวนเยอะมากขึ้นช่วยให้มองเห็นและจับภาพได้มากขึ้น อาจหมายถึงครอบคลุมพื้นที่มากขึ้นหรือจับภาพได้หลายมุมขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถใช้วิดีโอแบบเรียลไทม์บันทึกและเพื่อฝึก AI ในขณะเดียวกันกล้องหลายๆ รุ่นก็รองรับความละเอียดที่สูงขึ้น (วิดีโอระดับ 4K หรือละเอียดกว่า) นี่ถือเป็นเรื่องสำคัญเพราะวิดีโอนับเป็นสื่อที่มีความสมบูรณ์ ยิ่งวิดีโอมีรายละเอียดมากเท่าใด เราก็จะสามารถดึงข้อมูลข้อมูลเชิงลึกและยิ่งพัฒนาประสิทธิภาพอัลกอริธึมของ AI ได้มากเท่านั้น นอกจากนี้กล้องรุ่นใหม่ไม่เพียงส่งข้อมูลของวิดีโอสตรีมหลักเท่านั้น แต่ยังสตรีมวิดีโอบิตเรตต่ำเพิ่มเติมที่ใช้สำหรับการตรวจสอบการทำงานของแบนด์วิดธ์ต่ำและการเปรียบเทียบ AI ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเวิร์คโหลดประเภทนี้คือความจริงที่ว่าเครื่องมือประเภทนี้มันจะเปิดอยู่เสมอ ไม่ว่าจะเป็นทราฟฟิค ความปลอดภัย หรือการผลิต กล้องอัจฉริยะจำนวนมากทำงานตลอด 24 ชั่วโมงต่อเนื่องตลอด 365 วันต่อปี ดังนั้นเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลจึงจำเป็นต้องตามให้ทัน อีกสิ่งหนึ่งก็คือการจัดเก็บข้อมูลได้ค่อยๆ พัฒนาเพื่อส่งมอบการโอนถ่ายและเขียนข้อมูลประสิทธิภาพสูง เพื่อให้มั่นใจคุณภาพสูงของการถ่ายวิดีโอ มากไปกว่านั้น เทคโนโลยีการจัดเก็บภาพที่มากับกล้องที่สามารถส่งมอบอายุการใช้งานที่ยาวนานและน่าเชื่อถือจะมามีบทบาทสำคัญมากยิ่งขึ้น2. อุปกรณ์ปลายทางมาในรูปร่างและขนาดที่หลากหลาย
ไม่สำคัญว่าจะทำมาเพื่อธุรกิจ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ หรือเพื่อใช้ส่วนตัวในชีวิตประจำวัน แต่ดูเหมือนว่าเราพยายามรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับทุกสิ่งในโลกนี้ ด้วยเหตุนี้เราจึงได้เห็นกล้องประเภทใหม่ ๆ ที่สามารถจับข้อมูลประเภทใหม่ที่นำวิเคราะห์ได้ ตัวอย่างเช่น การจู่โจมของโรคระบาดในปัจจุบัน ทำให้กล้องตรวจจับความร้อนกำเนิดขึ้นเพื่อช่วยบ่งชี้บุคคลที่มีอุณหภูมิสูง (มีไข้) มีการใช้กล้องเพื่อป้องกันระเบิดในพื้นที่สภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง เราจะเจอกล้องในทุกที่ไม่ว่าจะเป็นบนอาคาร ภายในยานพาหนะ ในโดรน หรือแม้กระทั่งกริ่งหน้าประตู จากการที่เราออกแบบเทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูล เราจึงต้องคำนึงถึงสถานที่และฟอร์มแฟกเตอร์ของเมนบอร์ดด้วย เราต้องคิดถึงความสามารถในการเข้าถึงของกล้อง (หรือไม่มีสิ่งนั้น) ว่ามันอยู่บนตึกสูงหรือกลางป่าที่ห่างไกลหรือเปล่า สถานที่จำเป็นต้องทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิที่รุนแรงได้ ความเป็นไปได้ทั้งหมดเหล่านี้จำเป็นต้องนำมาพิจารณาเพื่อให้แน่ใจว่ามีการบันทึกข้อมูลวิดีโอที่สำคัญอย่างต่อเนื่องยาวนานและเชื่อถือได้3. ชิปเซ็ต AI เฉพาะ
ความสามารถในการประมวลผลที่ดีขึ้นในกล้องหมายถึงการประมวลผลที่เกิดขึ้นในระดับอุปกรณ์ทำให้สามารถตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ เรากำลังเห็นชิปเซ็ตใหม่สำหรับกล้องที่ทำให้ความสามารถ AI ที่ดีขึ้นและชิปเซ็ตขั้นสูงที่เพิ่มการประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงลึกในกล้อง AI ฉลาดขึ้นและมีความสามารถมากขึ้น ตามรายงานฉบับล่าสุดของ Omdia ระบุไว้ว่าการจัดส่งกล้องที่มีความสามารถในการวิเคราะห์แบบ Deep Learning จะเติบโตขึ้นในอัตรา 67% ต่อปีระหว่างปี 2562 ถึงปี 2567[2] สิ่งนี้ไม่เพียงสะท้อนให้เห็นถึงนวัตกรรมที่เกิดขึ้นภายในกล้องเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความคาดหวังว่าการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งต้องใช้ชุดข้อมูลวิดีโอขนาดใหญ่จึงจะมีประสิทธิภาพจะเกิดขึ้นในกล้องด้วยเช่นกันทำให้ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลหลักในกล้องมากขึ้น แม้แต่โซลูชันที่ใช้กล้องรักษาความปลอดภัยแบบมาตรฐาน ชิปเซ็ต AI-enhanced และ GPU แยกถูกนำมาใช้ในเครื่องบันทึกวิดีโอเครือข่าย (NVR) อุปกรณ์วิเคราะห์วิดีโอ และเกตเวย์ของ edge เพื่อเปิดใช้งานฟังก์ชัน AI ขั้นสูง และการวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงลึก เฟิร์มแวร์ NVR และสถาปัตยกรรมระบบปฏิบัติการกำลังพัฒนาเพื่อเพิ่มความสามารถดังกล่าวให้กับเครื่องบันทึกหลัก ดังนั้นสตอเรจจึงต้องพัฒนาขึ้นให้สามารถรองรับเวิร์กโหลดที่เปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งคือมีความจำเป็นมากกว่าแค่การจัดเก็บสตรีมของกล้องตัวเดียวหรือหลายตัว ปัจจุบันเมตาดาต้าจาก AI แบบเรียลไทม์และข้อมูลอ้างอิงสำหรับการเปรียบเทียบรูปแบบจะต้องถูกเก็บไว้ด้วยเช่นกัน สิ่งนี้ได้เปลี่ยนแปลงไดนามิกของเวิร์กโหลดอย่างมากและวิธีการที่เราจะปรับแต่งอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลสำหรับเวิร์กโหลดประเภทใหม่ ๆ4. คลาวด์ที่มีประสิทธิภาพยังคงจำเป็นต่อระบบเรียนรู้เชิงลึก
เช่นเดียวกับชิปเซ็ตกล้องและเครื่องบันทึกที่มาพร้อมกับกำลังในการประมวลผลที่มากขึ้น การวิเคราะห์วิดีโอและการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่ของโซลูชันสำหรับวิดีโออัจฉริยะในปัจจุบันยังคงเกิดขึ้นที่แอปพลิเคชันวิเคราะห์วิดีโอแบบแยกหรือบนระบบคลาวด์ นั่นก็คือที่จัดเก็บบิ๊กดาต้านั่นเอง แอปพลิเคชันอินเตอร์เนตออฟธิงค์ (IoT) ที่ขยายวงกว้างขึ้นจะใช้เซ็นเซอร์ดาต้าที่นอกเหนือจากวิดีโอ และยังใช้ประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกของระบบคลาวด์เพื่อที่จะทำให้ AI มีประสิทธิภาพและชาญฉลาดยิ่งขึ้น เพื่อรองรับเวิร์กโหลด AI ใหม่ ๆ เหล่านี้ ระบบคลาวด์ได้ประสบกับการเปลี่ยนแปลงบางประการ โปรเซสเซอร์เครือข่ายประสาทเทียมภายในระบบคลาวด์ได้ใช้การใช้คลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่หรือ FPGA ที่กำหนดเอง วิดีโอที่ฝึกมาแล้วกว่าพันชั่วโมง และข้อมูลหลายเพตะไบต์ถูกป้อนใส่เข้าไปในอุปกรณ์เหล่านั้น ปริมาณเวิร์กโหลดเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความจุสูงสุดของฮาร์ดดิกส์ระดับองค์กร (HDD) ซึ่งสามารถรองรับได้ถึง 20TB ต่อหนึ่งดิสก์ และอุปกรณ์จัดเก็บแบบ SSD ระดับองค์กรประสิทธิภาพสูง แพลจฟอร์ม หรืออาร์เรย์5. ระบบเครือข่าย และไร้เครือข่าย
อินเทอร์เน็ตแบบใช้สายและไร้สายสามารถปรับขยายขนาดและมีความสะดวกในการติดตั้ง ทำให้การใช้กล้องรักษาความปลอดภัยเพิ่มขึ้นเป็นอย่างมาก แต่ก็สามารถติดตั้งได้ต่อเมื่อมีระบบ LAN และ WAN อยู่แล้วเท่านั้น แต่ตอนนี้เป็นยุคที่ 5G กำลังจะมา! เทคโนโลยี 5G ช่วยจำกัดอุปสรรคในการใช้งานได้หลายประการ ทำให้มีตัวเลือกเรื่องการจัดวางมากขึ้น ทั้งยังเรื่องการติดตั้งกล้องในระดับเมืองก็สะดวกมากขึ้น ด้วยความง่ายในนำมาใช้งานนี้จึงนำมาซึ่งความสามารถในการปรับขนาดที่มากขึ้น ซึ่งทำให้เกิดการใช้งานและเพิ่มความก้าวหน้าให้เกิดขึ้นกับทั้งตัวกล้องเองและการออกแบบระบบคลาวด์ ตัวอย่างเช่นตอนนี้กล้องมีทั้งแบบสแตนด์อะโลนที่เชื่อมต่อไปยังระบบคลาวด์ส่วนกลาง ในแบบที่ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อแบบแลนอีกต่อไป กล้องรุ่นใหม่ที่สามารถรองรับการใช้งาน 5G ได้รับการออกแบบมาสำหรับการดาวน์โหลดและการเรียกใช้แอปพลิเคชันอื่น ๆ ได้ ทั้งยังช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำงานให้มากยิ่งขึ้น แท้ที่จริงแล้วนวัตกรรมวิดีโออัจฉริยะซึ่งทำให้เกิด 5G เป็นสิ่งที่ไร้ขีดจำกัด แต่ด้วยความเป็นอิสระที่มากขึ้น กล้องเหล่านี้จึงต้องการพื้นที่จัดเก็บที่ไดนามิกมากขึ้น กล้องต้องการสตเรจที่มีทั้งความทนทาน ความจุ ประสิทธิภาพการทำงาน และการใช้พลังงานเพื่อให้สามารถรับมือกับความแปรปรวนของฟังก์ชันใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยแอปพลิเคชันได้อย่างเหมาะสมที่สุด และเรากำลังออกแบบโซลูชันโดยคำนึงถึงความสามารถการทำงานรูปแบบใหม่ ๆ เหล่านี้
ผู้นำวิวัฒนาการของสตอเรจที่อุปกรณ์ปลายทาง
มันเป็นโลกใบใหม่ที่ท้าทายของวิดีโออัจฉริยะ และซับซ้อนพอ ๆ กับน่าตื่นเต้น การที่จะควบคุมและใช้ประโยชน์ศักยภาพของวิดีโออัจฉริยะเหล่านี้ ความพร้อมในเรื่องสถาปัตยกรรมขั้นพื้นฐานเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง รวมถึงเทคโนโลยีการจัดเก็บที่เป็นนวัตกรรมใหม่ นวัตกรรมการจัดเก็บข้อมูลแบบ edge-to-cloud ของเวสเทิร์น ดิจิตอล สำหรับการโซลูชันด้านการเฝ้าระวังและวิดีโออัจฉริยะช่วยให้สามารถบันทึก จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลของการวิดีโอเฝ้าระวังได้ ตอกย้ำความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมในเรื่องขนาดความจุของฮาร์ดดิสก์สำหรับกล้องวงจรปิด WD Purple ความจุ 18TB ตัวใหม่ได้รับการออกแบบมาสำหรับ NVR และอุปกรณ์วิเคราะห์วิดีโอรวมถึงอุปกรณ์ที่ใช้ GPU ซึ่งสามารถส่งแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ทั้งแบบเรียลไทม์และหลังการบันทึก ด้วยความจุที่มีมากกว่ารุ่นก่อนหน้าถึง 28% จึงทำให้ฮาร์ดดิสก์ขนาด 18TB ตัวใหม่นี้มีพื้นที่เพียงพอสำหรับจัดเก็บวิดีโอ ภาพอ้างอิง และเมทาดาต้าที่อุปกรณ์ปลายทาง เพื่อรองรับการทำงานแบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ฮาร์ดดิสก์ WD Purple ขนาดความจุตั้งแต่ 8TB จนถึง18TB จะมีเทคโนโลยี AllFrame AI ที่สามารถรองรับการบันทึกของกล้องความละเอียดสูงได้มากถึง 64 ตัว รวมถึงข้อมูลการสตรีมของการวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มได้อีก 32 รายการ ไม่ว่าจะตอบสนองความต้องการเฉพาะของโซลูชันการเฝ้าระวังในปัจจุบันหรือระบบวิดีโออัจฉริยะที่รองรับ AI ในอนาคต ฮาร์ดดิสก์สำหรับกล้องวงจรปิดและฮาร์ดดิสก์ในตระกูล WD Purple® ของเวสเทิร์น ดิจิตอล ได้รับการพัฒนาให้เหมาะสมสำหรับระบบเฝ้าระวังเพื่อความปลอดภัยสามารถรองรับตู้ควบคุมและชิปเซ็ตชั้นนำของอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ดังนั้นคุณจึงมั่นใจได้ว่าจะพบการตั้งค่าเริ่มต้นและความเข้ากันได้ที่เหมาะกับความต้องการของคุณ การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงเวิร์กโหลด ไม่ว่าจะเป็นที่กล้อง เครื่องบันทึกหรือบนคลาวด์ ถือเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความมั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมใหม่ ๆ จะได้รับการเสริมด้วยนวัตกรรมในเรื่องเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่อง นั่นคือเหตุผลที่เรายังคงเดินหน้าเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับแต่งเพิ่มเติมหากมีความจำเป็น แม้กระทั่งทำการออกแบบเฟิร์มแวร์จัดเก็บข้อมูลและเทคโนโลยีอินเทอร์เฟซของเราใหม่เพื่อให้แน่ใจได้ว่าเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลไม่เพียงแต่จะตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของสมาร์ทวิดีโอเท่านั้น แต่ยังสามารถขับเคลื่อนความสามารถใหม่ ๆ และกรณีการใช้งานที่ชาญฉลาดแถลงการณ์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้า:
บทความชิ้นนี้อาจมีข้อความที่มองไปยังอนาคต รวมถึงข้อความที่เกี่ยวข้องกับความคาดของผลิตภัณฑ์เสริมระบบฝังตัวและครบวงจรของเวสเทิร์น ดิจิตอล ตลาดของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ ความพยายามในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และขนาดความจุ ศักยภาพ และแอปพลิเคชันของผลิตภัณฑ์ ข้อความที่มองไปยังอนาคตเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงตามความเสี่ยงและความไม่แน่นอนที่อาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่แท้จริงที่แตกต่างอย่างมากจากเนื้อหาที่ปรากฎอยู่ในข้อความที่มองไปยังอนาคต ทั้งปัญหาในการพัฒนาหรือความล่าช้า ปัญหาด้านห่วงโซ่การผลิตและการขนส่ง การเปลี่ยนแปลงในตลาด ความต้องการ สภาพเศรษฐกิจโลก ตลอดจนความเสี่ยงและความไม่แน่นอนอื่น ๆ ที่ระบุในรายงานประจำไตรมาสและประจำปีฉบับล่าสุดของเวสเทิร์น ดิจิตอล คอร์ปอเรชั่นที่ส่งถึงคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ซึ่งคุณควรให้ความสนใจ ผู้อ่านควรระมัดระวังไม่เชื่อมั่นในข้อความที่มองไปยังอนาคตเหล่านี้มากเกินไป และเราไม่มีข้อผูกมัดที่จะปรับปรุงแก้ไขข้อความที่มองไปยังอนาคตเหล่านี้ตามเหตุการณ์หรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นภายหลัง © 2020 Western Digital Corporation หรือบริษัทในเครือ สงวนลิขสิทธิ์ Western Digital เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Western Digital Corporation หรือบริษัทในเครือในสหรัฐอเมริกาและประเทศอื่น ๆ เครื่องหมายอื่น ๆ ทั้งหมดเป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง ความพร้อมของกล้องวิดีโออัจฉริยะ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฮาร์ดดิสก์ที่เราออกแบบมาเพื่อระบบเฝ้าระวังตลอดที่ทำงานทุกวันตลอด 24 ชั่วโมงได้ที่นี่: WD Purple ข้อควรพิจารณาเมื่อคุณกำลังวางแผนที่จะติดตั้งระบบ IP-based smart video – สามารถอ่านเอกสารได้ที่นี่ [1] Omdia Research – Video Surveillance & Analytics Intelligence Database, August 2020, and Western Digital estimates [2] Omdia Research – Video Surveillance & Analytics Intelligence Database, August 2020