高速データ技術の潜在的な応用

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インダストリー4.0への変革において、企業はモノのインターネット（IoT）ネットワークからのデータ収集と生成への投資をますます増やしています。5Gネットワーク技術、人工知能（AI）、機械学習の発展は、完全自動化されたスマートファクトリー、スマートシティ、自動運転車など、多くの分野への道のりを加速させるのに貢献しています。

ファストデータとは、モバイルデバイス、センサー、監視カメラなど、多数のソースからリアルタイムで収集、送信、処理されるデータの量を指します。ソースの数は数百、さらには数百万台にも及ぶ場合があります。ファストデータはデータ容量が少ないという特徴がありますが、高速処理、低レイテンシ、そして継続性が求められます。

アプリケーションとソフトウェアは、ファストデータの分析と処理能力を最適化する上で重要な役割を果たします。さらに、ハードウェアとストレージデバイスの選択は、速度、レイテンシ、信頼性といった要件に適合し、過酷な条件や環境でも動作可能である必要があります。

Fast Data は現在、自律走行車やセキュリティ監視ドローンなど、2 つの主な分野で潜在的な応用が期待されています。

自動運転車

自動運転システムには、センサー、インフォテインメントシステム、オペレーティングシステム、地図から得られる大量の高速データを効率的に管理する高い性能と能力が求められます。車載データストレージの大部分はセンサーデータで占められ、その大部分は先進運転支援システム（ADAS）と車車間通信（V2X）から得られます。

ストレージの一部は、マルチメディアエンターテインメント、ゲーム、音声AIアプリケーションなどの機能に利用されます。さらに、「ブラックボックス」は、規制当局による法的および安全上の要件となるでしょう。

現在の2Dナビゲーションマップとは異なり、高精細（HD）マップは更新頻度、測位方法、収集データ量が大きく異なります。データ更新頻度が高いため、HDマップは通常、5Gモバイルネットワークを介したリアルタイムのオンライン更新を使用します。マップには、静的レイヤー、半静的レイヤー、半動的レイヤー、動的レイヤーがあり、基本となる静的レイヤーは毎月または必要に応じて更新されます。

NANDフラッシュストレージソリューションは、自動運転システムにおいて重要な役割を果たし、高速起動とデータストレージ機能を提供し、重要なイベントの記録、AIモデルや高解像度マップの保存を可能にします。車両のインテリジェント化が進むにつれて、システムはより多くのデータを高速かつ高い信頼性で処理する必要性が高まります。

セキュリティ監視ドローン

平均飛行時間は約30分で、保存できる新規データの量は少なくとも150GBです。高解像度の地図、3Dモデル、AIの統合により、さらに多くのデータが生成されます。

MicroSDカードは依然としてドローンの主要なストレージデバイスです。しかし、より高いストレージ容量と速度を実現するために、一部の特殊ドローンでは、eMMC、UFS、さらにはSSDを内蔵するものもあります。

自律走行機能と長距離飛行を実現する将来のAI搭載ドローンには、より大きなストレージ容量が求められます。これに伴い、高性能なHDマップナビゲーション、高解像度の撮影データ（4K動画、画像）などの要件も高まります。

未来の高速データストレージソリューション

上記の 2 つのアプリケーションだけでなく、リアルタイムデータ分析の他の分野でも、ストレージデバイスとデータの計算および分析の間のギャップは、デバイス上のローカルストレージにまで近づく傾向にあります。

組み込みNANDフラッシュメモリ、メモリカード、SSDといった従来のストレージ形式に加え、一部のユニットでは、新技術、大規模化、高速化、そして高速化を実現したストレージソリューションを採用しています。その代表例が、NVMe-over-Fabric（NVMe-oF）テクノロジーを採用したWD Ultrastar Data24ストレージです。これは、最大368TBの容量を備えた100Gbpsの高速ストレージシステムで、エッジサーバーに直接接続することで、ファストデータをリアルタイムで保存・分析するのに最適です。

データは将来、大きな可能性を秘めています。多くの組織は、人と機械の融合を含め、データからより多くの価値を収集し、創造する方法を模索しています。ストレージインフラは、データの価値を活用するための重要な要素です。適切なストレージデバイスとソリューションを選択することで、投資コストと運用コストを最適化し、新たなビジネスチャンスを開拓することができます。特に、NVMe-oFテクノロジーは、将来の高速データストレージソリューションとして注目されています。

ドアン・フォン

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