Triển khai hệ thống giám sát Frigate trên phần cứng chuyên dụng có vẻ phức tạp, nhưng thực tế lại đơn giản hơn bạn nghĩ. Frigate không phải là một phần mềm quá nặng, tuy nhiên, việc xử lý đồng thời nhiều luồng camera IP và chạy các thuật toán phát hiện đối tượng có thể khiến CPU của bạn quá tải. May mắn thay, hầu hết các máy tính mini PC mạnh mẽ và đời mới đều có thể đáp ứng tốt yêu cầu này. Nhưng sẽ thế nào nếu bạn đang xây dựng một trung tâm dữ liệu tại gia?
Đây chính là lúc phần cứng enterprise cũ phát huy tác dụng, và đó cũng chính là cách tôi đã tạo ra giải pháp ghi hình mạng (NVR) tối ưu của mình. Tôi tìm thấy một chiếc Dell PowerEdge R210 II với giá gần như cho không trên một trang rao vặt và không thể không mua nó.
Giao diện cài đặt tùy chỉnh theo dõi đối tượng trên nền tảng giám sát Frigate
Tại Sao Dell PowerEdge R210 II Là Lựa Chọn Tối Ưu Cho NVR Frigate?
Chi Phí Thấp, Hiệu Năng Vượt Trội
Dell PowerEdge R210 II không được thiết kế để trở thành máy chủ mạnh nhất thế giới. Nó cũng đã gần hai thập kỷ tuổi, nhưng bộ vi xử lý Intel Xeon bên trong vẫn là một cỗ máy mạnh mẽ để chạy các container Docker, đặc biệt là Frigate. Tôi khá may mắn với chiếc máy chủ này vì tôi có sẵn một GPU Nvidia T1000 để xử lý tác vụ phát hiện đối tượng, một công việc có thể nhanh chóng làm quá tải ngay cả những bộ vi xử lý mạnh mẽ và đời mới hơn từ AMD và Intel. Dưới đây là cái nhìn nhanh về thông số kỹ thuật của máy chủ:
| Đặc điểm | PowerEdge R210 II |
|---|---|
| CPU | Intel Xeon E3-1245 V2 |
| GPU | Nvidia T1000 |
| RAM | 32 GB DDR3 ECC |
| Lưu trữ | – 256 GB SATA SSD (Proxmox và Frigate) – 2 TB SATA HDD (lưu trữ video) |
Nâng Cấp CPU để Tối Ưu Hiệu Năng
Trái tim của PowerEdge R210 II ban đầu là Intel Xeon E-1220 V2, một CPU bốn nhân có khả năng với tốc độ xung nhịp tối đa 3.5 GHz. Nó rất phù hợp để chạy một vài container Docker và máy ảo, nhưng con chip này sẽ gặp khó khăn với những gì tôi dự định sử dụng cho Frigate. Mặc dù có thể ghép nối nó với T1000 và sử dụng, nhưng tôi muốn các luồng video có độ phân giải cao hơn, và đó là lý do tôi đã nâng cấp lên Intel Xeon E3-1245 V2 với chi phí chỉ 20 USD.
E3-1245 V2 là một bản nâng cấp đáng kể, đáng chú ý nhất là hỗ trợ Hyperthreading, cho phép chạy tám luồng đồng thời và đạt tốc độ lên tới 3.8 GHz. Nó tiêu thụ nhiều điện năng hơn một chút nhưng sẽ không bị đẩy quá mức khi có T1000 và có đủ sức mạnh để không bị Frigate làm chậm lại. Nâng cấp này cũng là lý do để tôi tháo tản nhiệt CPU và bôi keo tản nhiệt mới — một việc tôi khuyên bạn nên làm với bất kỳ hệ thống cũ nào bạn mua.
Tối Ưu Với Hệ Sinh Thái Home Lab Hiện Có
Với 32 GB RAM DDR3, hệ thống này là quá đủ cho thiết lập tại gia của tôi, bao gồm một vài camera Reolink. RAM ECC cũng là một điểm cộng hữu ích khi sử dụng thiết bị enterprise cũ. Hơn nữa, bạn sẽ nhận được các tính năng và hiệu năng cấp máy chủ. Một ổ SSD SATA 256 GB chạy Proxmox và máy ảo Frigate. Tôi thích cách này để có thể cài đặt thêm các gói phần mềm khác trên máy chủ sau này. Sau đó là một ổ HDD SATA 2 TB để lưu trữ cảnh quay, rất phù hợp cho bốn luồng video.
Vì tôi đã có một vài switch và một máy chủ khác trong tủ rack, R210 hoàn toàn phù hợp. Đây không phải là cách hiệu quả nhất để host Frigate, cũng không phải là hiệu năng trên mỗi watt tốt nhất nói chung, nhưng đó là một cách gọn gàng để thiết lập hệ thống an ninh tại nhà. Chạy Proxmox trên hệ thống rất dễ dàng và hầu như không có bất kỳ overhead nào.
Camera an ninh IP Reolink, giải pháp giám sát phổ biến cho gia đình
Hướng Dẫn Thiết Lập Camera Reolink Với Frigate
Kết Nối Dễ Dàng Qua File Cấu Hình YAML
Reolink là một trong những nhà sản xuất lớn trong lĩnh vực camera IP và an ninh gia đình, nổi tiếng với các sản phẩm chất lượng. Tôi có vài chiếc camera của Reolink cho hệ thống an ninh của mình, và Frigate là cầu nối cho tất cả. Việc đăng ký và kết nối chúng với phần mềm đơn giản như việc chỉnh sửa một tệp cấu hình YAML. Đây là một kỹ năng dễ học và bạn có thể trở thành chuyên gia không chỉ về Frigate mà còn về hệ sinh thái Docker rộng lớn hơn.
Dưới đây là bản sao tệp cấu hình của tôi cho Frigate, nếu bạn quan tâm. Bạn có thể chỉnh sửa các phần camera và các phần khác để phù hợp hơn với thiết lập của mình. Lưu ý rằng tệp cấu hình này đang sử dụng GPU Nvidia, vì vậy hãy đảm bảo chỉnh sửa cho phù hợp, trừ khi bạn cũng có một card đồ họa mạnh sẵn sàng. Thay thế USERNAME và PASSWORD bằng thông tin đăng nhập của từng camera của bạn và kiểm tra router hoặc ứng dụng đi kèm để tìm địa chỉ IP được gán.
mqtt: host: mqtt.example.local user: frigate password: PASSWORD
detectors: coral: type: edgetpu device: usb gpu: type: tensorflow model: path: /models/coco_ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/frozen_inference_graph.pb device: 0
# GPU device index
database: path: /media/frigate/frigate.db
record: enabled: True retain: days: 3 events: retain: default: 7
snapshots: enabled: True timestamp: True bounding_box: True retain: default: 7
objects: track: - person - car - dog - cat - bicycle - motorcycle
ffmpeg: hwaccel_args: preset-nvidia-h264
cameras: rlc_511w: ffmpeg: inputs: - path: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main roles: - detect - record detect: width: 2560 height: 1440 fps: 5
rlc_410: ffmpeg: inputs: - path: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main roles: - detect - record detect: width: 1920 height: 1080 fps: 5
rlc_510: ffmpeg: inputs: - path: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main roles: - detect - record detect: width: 2560 height: 1440 fps: 5
rlc_810a: ffmpeg: inputs: - path: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main roles: - detect - record detect: width: 3840 height: 2160 fps: 5
detect: enabled: True max_disappeared: 25 stationary: interval: 100 threshold: 10
go2rtc: streams: rlc_511w: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main rlc_410: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main rlc_510: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_main rlc_810a: rtsp://USERNAME:PASSWORD@IP_ADDRESS:554/h264Preview_01_mainTối Ưu Hóa Phát Hiện Đối Tượng Với GPU
Với việc T1000 hoạt động thông qua máy ảo Ubuntu và được tải vào Docker cùng với bộ công cụ Nvidia cần thiết, Frigate đã có thể giao tiếp và sử dụng tất cả các nhân CUDA để xử lý các sự kiện phát hiện đối tượng. CPU vẫn tiếp tục xử lý các tác vụ phát hiện chuyển động và cảnh quay, vốn khá nhẹ nhàng. Tuy nhiên, GPU (hoặc NPU, nếu bạn có) mới là yếu tố xử lý phát hiện đối tượng một cách dễ dàng và hiệu quả.
Minh họa các ứng dụng Docker containers trong hệ thống home lab cá nhân
Xây Dựng Hệ Thống NVR Frigate Tự Host Thật Đơn Giản
Một máy tính bo mạch đơn (SBC) cũng có thể chạy Frigate và một hoặc hai camera khá tốt. Bạn sẽ cần một thiết bị chuyên dụng để xử lý việc phát hiện đối tượng, nhưng điều đó hoàn toàn khả thi. Tôi khuyên bạn nên sử dụng một chiếc PC để bàn cũ mà bạn có thể đang bỏ không, hoặc xây dựng một hệ thống chuyên biệt cho công việc này. Thậm chí có một số phần cứng NVR có thể được mua và sử dụng riêng cho mục đích này. Xây dựng một phòng thí nghiệm tại nhà (home lab) với một số máy chủ enterprise cũ có thể cho phép bạn làm nhiều điều hơn là chỉ tạo ra giải pháp an ninh của riêng mình.
Ngoài việc chạy Frigate, tôi còn có các hệ thống khác host Jellyfin, Immich, Nextcloud, Pi-hole, Mealie, Couchdb và nhiều ứng dụng khác. Đây là một “lỗ thỏ” mà người ta có thể dễ dàng lạc lối khi khám phá. Phần tuyệt vời nhất với Frigate chính là khả năng tích hợp với Home Assistant, mở ra nhiều khả năng tự động hóa thông minh.
Hệ thống giám sát với camera và thiết bị NAS TerraMaster tự host
Việc tự xây dựng một hệ thống NVR với Frigate không hề phức tạp như nhiều người vẫn nghĩ. Từ việc tận dụng các máy chủ enterprise cũ như Dell PowerEdge R210 II để có hiệu năng vượt trội với chi phí thấp, đến việc cấu hình camera IP qua các tệp YAML đơn giản, Frigate mang đến một giải pháp giám sát an ninh mạnh mẽ và linh hoạt. Đặc biệt, việc tích hợp GPU đã tối ưu hóa đáng kể khả năng phát hiện đối tượng, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.
Dù bạn chọn một SBC, một PC cũ hay một máy chủ enterprise, Frigate đều cho phép bạn kiến tạo một giải pháp giám sát tùy chỉnh hoàn toàn. Hơn nữa, đây còn là cánh cửa mở ra thế giới home lab rộng lớn, cho phép bạn khám phá và triển khai nhiều ứng dụng tự host khác. Hãy bắt đầu xây dựng hệ thống NVR Frigate của riêng bạn ngay hôm nay để trải nghiệm sự an toàn và tiện lợi mà nó mang lại!
Bạn đã từng thử tự host hệ thống giám sát tại nhà chưa? Chia sẻ kinh nghiệm của bạn dưới phần bình luận nhé!
