AI视频分析服务器的分布式硬件架构技术主要基于云边协同的分布式架构，通过将计算任务和数据处理分布在多个节点上，以提高系统的扩展性、灵活性和效率。这种架构通常包括以下几个关键组成部分：
1. 视频汇聚层：该层负责收集来自不同监控摄像头的视频数据，并进行初步的数据整合和预处理。
2. 共享存储层：利用分布式存储系统(如Hadoop集群)来持久化存储视频、图像和结构化数据，并实现数据的共享与访问。
3. 视频分析层：这一层对视频数据进行解析和抽帧处理，调用AI算法仓库中的预置能力，实现跨场景高效复用。具体任务包括编解码、AI分析等，这些任务被容器化封装，实现了算法、算力和调度模块的深度解耦。
4. 能力应用层：通过云边协同的方式，快速编排、部署和调度AI能力，支撑业务快速开通和能力复用。
5. 运营管理模块：记录智能视频分析全过程的数据，及时发现异常情况;资源监控管理模块实时监控系统资源状态，根据任务量和资源状态完成任务调度和资源弹性伸缩。
6. 边缘计算节点：在边缘端部署轻量级应用，直接对数据进行清洗、预处理、聚合和筛选，降低云或数据中心的数据处理压力，节省网络带宽，同时加快特定环境下的应用响应速度。
7. 中心节点：负责更复杂的分析任务和模型训练，并将训练好的模型下发到边缘端进行推理。
8. 负载均衡与调度算法：采用动态负载均衡模型和算法，确保各服务器节点能够高效地分配任务并避免瓶颈问题。
这种分布式硬件架构不仅提高了系统的性能和可靠性，还增强了其可扩展性和灵活性，使得AI视频分析平台能够在各种复杂场景中稳定运行。
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