En la transformación de la Industria 4.0, las empresas invierten cada vez más en la recopilación y generación de datos de las redes del Internet de las Cosas (IoT). El desarrollo de la tecnología de redes 5G, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático contribuyen a acelerar la transición hacia fábricas inteligentes totalmente automatizadas, ciudades inteligentes, vehículos autónomos y muchas otras áreas.
Los datos rápidos son la cantidad de datos recopilados, transmitidos y procesados en tiempo real desde diversas fuentes, como dispositivos móviles, sensores y cámaras de vigilancia. El número de fuentes puede alcanzar cientos, incluso millones, de dispositivos diferentes. Los datos rápidos se caracterizan por su baja capacidad de datos, pero requieren un procesamiento rápido, baja latencia y continuidad.
Las aplicaciones y el software desempeñan un papel fundamental en la optimización del análisis y procesamiento de datos rápidos. Además, la selección de hardware y dispositivos de almacenamiento debe ser adecuada a los requisitos de velocidad, latencia y fiabilidad, y debe ser capaz de operar en condiciones y entornos hostiles.
Fast Data tiene actualmente aplicaciones potenciales en dos áreas principales, incluidos los vehículos autónomos y los drones de vigilancia de seguridad.
coche autónomo
Los sistemas de vehículos autónomos requieren un alto rendimiento y la capacidad de gestionar eficientemente grandes cantidades de datos a alta velocidad provenientes de sensores, sistemas de infoentretenimiento, sistemas operativos y mapas. Los datos de los sensores constituirán la mayor parte del almacenamiento de datos a bordo, y la mayoría de ellos provienen de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y comunicaciones vehículo-entorno (V2X).
Parte del almacenamiento se destinará a entretenimiento multimedia, juegos, aplicaciones de IA de voz y otras funciones. Además, la "caja negra" se convertirá en un requisito legal y de seguridad para los reguladores.
A diferencia de los mapas de navegación 2D actuales, los mapas de alta definición (HD) difieren considerablemente en su tasa de actualización, método de posicionamiento y cantidad de datos recopilados. Debido a la alta frecuencia de actualización de datos, los mapas HD suelen utilizar actualizaciones en línea en tiempo real a través de redes móviles 5G. Los mapas incluyen capas estáticas, semiestáticas, semidinámicas y dinámicas; la capa estática base se actualiza mensualmente o según sea necesario.
Las soluciones de almacenamiento flash NAND desempeñan un papel fundamental en los sistemas de vehículos autónomos, ya que proporcionan un arranque rápido y capacidades de almacenamiento de datos para registrar eventos críticos, almacenar modelos de IA y mapas HD. Los sistemas necesitarán procesar más datos a alta velocidad y con alta fiabilidad a medida que los vehículos se vuelven más inteligentes.
Drone de vigilancia de seguridad
Con un tiempo de vuelo promedio de unos 30 minutos, se pueden almacenar al menos 150 GB de datos nuevos. Gracias a mapas de alta resolución, modelos 3D e integración de IA, se generarán muchos más datos.
Las tarjetas microSD siguen siendo el principal dispositivo de almacenamiento en drones. Sin embargo, para ofrecer mayor capacidad y velocidad de almacenamiento, algunos drones especializados están implementando eMMC, UFS e incluso SSD integrados para fines específicos.
Los futuros drones con IA, con capacidades autónomas y mayor alcance de vuelo, requerirán mayor capacidad de almacenamiento. Esto conllevará la necesidad de una navegación cartográfica HD mejorada, datos capturados con mayor resolución ( video 4K, imágenes) y otros datos.
La solución de almacenamiento de datos rápido del futuro
En las dos aplicaciones mencionadas anteriormente, así como en otras áreas de análisis de datos en tiempo real, la brecha entre los dispositivos de almacenamiento y el análisis y cálculo de datos tiende a ser cada vez menor, incluso en lo que respecta al almacenamiento local directamente en ese dispositivo.
Además de las formas de almacenamiento tradicionales, como la memoria flash NAND integrada, las tarjetas de memoria y las unidades SSD, algunas unidades utilizan soluciones de almacenamiento con nueva tecnología, mayor escalabilidad, mayor capacidad y velocidad. Un ejemplo típico es el almacenamiento WD Ultrastar Data24 con tecnología NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). Se trata de un sistema de almacenamiento de alta velocidad de 100 Gbps, con una capacidad de hasta 368 TB, conectado directamente a servidores edge para almacenar y analizar datos rápidos en tiempo real.
Los datos tienen un gran potencial en el futuro. La mayoría de las unidades buscan maneras de recopilarlos y generar más valor a partir de ellos, incluyendo la combinación de personas y máquinas. La infraestructura de almacenamiento es parte del aprovechamiento del valor de los datos. Elegir los dispositivos y soluciones de almacenamiento adecuados ayudará a optimizar la inversión y los costos operativos, abriendo nuevas oportunidades de negocio. En particular, la tecnología NVMe-oF se considera la solución de almacenamiento de datos rápidos del futuro.
Doan Phong
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