ตารางเปรียบเทียบ Network: From Site to AWS S3
(Comparison Matrix)
| แนวทาง (Approach) | CostCapEx / OpEx (ประมาณ) | PerformanceLatency • Throughput • Reliability | Benefits (ประโยชน์) |
|---|---|---|---|
| 2A Private Network Pathways Self‑Managed VPN / AWS Site‑to‑Site VPN / AWS Direct Connect |
Medium → High Self‑Managed VPN = Low AWS VPN = Medium Direct Connect = High |
High - Lowest latency - Stable bandwidth (1 Gbps +) - No packet loss from Internet congestion |
- Security (Private IP) - ทุก protocol ของ NVR ใช้ได้เหมือน LAN เช่น FTP, RTSP, HTTP API, SMB - ไม่ต้องติดตั้ง Edge HW เพิ่ม |
| 2B1 Public Internet – Existing Hardware FTPS Upload / HTTP API Pull (no new device) |
Low - แทบไม่มี CapEx - จ่ายเฉพาะ S3 + ออก bandwidth |
Medium - Latency & throughput พึ่งพาInternet ของสาขา - Near real‑time ขึ้นกับ upload interval |
- Deploy เร็ว ใช้ของเดิมทั้งหมด - Zero onsite HW / SW เพิ่ม- ต้นทุนเริ่มต้นต่ำสุด |
| 2B2 Public Internet – Edge Agent / Mini‑PC / NAS ส่ง Realtime→ Kinesis Video Streams |
Medium - CapEx = Edge Device - OpEx เพิ่มจาก KVS ingest |
Medium → High - Live‑stream possible - Intelligent Sync / buffering - ยังขึ้นกับ Internet last‑mile |
- Live view & tighter RPO - รองรับ transcoding / smart‑sync - ขยาย feature (AI analytics) ได้ง่าย |
คำอธิบายเพิ่มเติม (Key Takeaways)
Security vs Cost Trade‑off – Private Network ให้ isolation สูงสุดแต่มี recurring cost สูง (Direct Connect port + circuit) และต้องประสาน ISP / DC link ล่วงหน้า 6‑8 weeks. Public Internet ทางเลือกต้นทุนต่ำเหมาะกับ PoC หรือสาขาที่ bandwidth ไม่สูงมาก
Performance Needs – หากต้อง “Live view” (≤ 5 s delay) ควรมี Edge Agent เพื่อรวม stream และ buffer; แต่ถ้ากดรับชมย้อนหลัง (delay ≥ 5 min) การ FTPS upload เพียงพอ
Scalability – ทั้งสามแนวทางใช้ S3 เป็น object store กลาง จึง scale ตามจำนวนสาขาได้; เพียงเพิ่ม VPC endpoint หรือ Transfer Family endpoint ตามรูปแบบ เครือข่าย
Video Management System (VMS) – ไม่ว่าวิธีใด ไฟล์จะมารวมบน S3 แล้วให้ VMS บน AWS EC2/ECS อ่านไฟล์เพื่อ Playback, Timeline, Multi‑camera view และ Monitoring dashboard ได้เหมือนกัน
สมมติฐานหลัก (Assumptions)
| Parameter | ค่าใช้ในการคำนวณ |
|---|---|
| Sites | 1 500 |
| Cameras / Site | 43 |
| Average Bitrate | 1 Mbps ต่อกล้อง (H.264 SD/HD mix) |
| Record Mode | 24 × 7, เก็บ 15 วัน |
| S3 Standard‑IA | 0.0125 USD / GB‑month |
| S3 Standard | 0.023 USD / GB‑month |
| Kinesis Video Streams Ingest | 0.0085 USD / GB |
| Direct Connect Port (1 Gbps) | 0.30 USD / Hour |
| FX Rate | 1 USD ≈ 36 THB |
ปริมาณข้อมูล (Data Volume)
1 Camera ⇒ 10.8 GB/Day
1 Site (43 cams) ⇒ ≈ 464 GB/Day
1 500 Sites ⇒ ≈ 696 TB/Day
15‑Day Retention ⇒ ≈ 10.5 PB เก็บบน S3 ตลอดเวลา
มุมมองเพิ่มเติม (Key Takeaways)
Storage Dominates Cost – ค่า S3 เป็นสัดส่วนสูง สุด ไม่ว่าวิธีใด
Edge Agent = ค่าใช้จ่ายเพิ่ม แต่ได้ Performance – Live‑stream, Health‑check, AI‑on‑Edge
Direct Connect คืนทุนเมื่อ Bandwidth ใหญ่ – พอร์ต DX มีค่าเช่าแน่นอน (ราว 30 k บาท/เดือน รวมหลาย พอร์ต) และ Data Transfer IN = 0 บาท
ทดแทนด้วย S3 Lifecycle – ตั้ง Lifecycle ย้ายไฟล์ไป Glacier Instant Retrieval หลัง 15 วัน ลด Storage ลง ≈ 60‑70 % (0.004 USD / GB‑mo) ได้อีกหลายล้านต่อเดือน
Bandwidth Branch สำคัญ – 43 Mbps ต่อสาขา (ที่ 1 Mbps ต่อกล้อง) จำเป็นต้องอัปเกรดหรือทำ Throttling/Windowed upload เพื่อลด Peak load