Ты когда-нибудь задумывался, сколько раз твой GPU пересчитывает один и тот же объект в соседних кадрах? Я — да. И когда я увидел, что 40% времени инференса уходит на повторную обработку уже идентифицированных объектов, мне стало физически больно. Потому что каждая миллисекунда — это деньги. Особенно когда у тебя 16 камер и одна RTX 4090, которая плавится от нагрузки.
В этой статье я покажу, как с помощью Redis и пары трюков с кэшированием треков отрубить этот жирный кусок лишней работы. Без переписывания трекера. Без замены модели. Просто, грязно и эффективно.
Да, ты можешь сказать: «А зачем Redis? Возьму словарь в Python и хватит». И будешь прав, пока у тебя один процесс и одна камера. Но как только появляется распределённая обработка, несколько стримов или микросервисная архитектура — Redis становится единственным адекватным выбором. Плюс TTL, персистентность, Pub/Sub для синхронизации — это уже не роскошь, а необходимость.
