Потенциальные применения технологии быстрой передачи данных

В ходе трансформации Industry 4.0 компании все больше инвестируют в сбор и генерацию данных из сетей Интернета вещей (IoT). Развитие сетевых технологий 5G, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения способствуют ускорению движения к полностью автоматизированным умным заводам, умным городам, автономным транспортным средствам и многим другим областям.

Fast Data — это объем данных, собираемых, передаваемых и обрабатываемых в режиме реального времени из множества источников, включая: мобильные устройства, датчики, камеры наблюдения. Количество источников может достигать сотен, даже миллионов различных устройств. Fast Data характеризуется низкой емкостью данных, но требует быстрой обработки, малой задержки и непрерывности.

Приложения и программное обеспечение играют важную роль в оптимизации способности анализировать и обрабатывать быстрые данные. Кроме того, выбор оборудования и устройств хранения должен соответствовать требованиям скорости, задержки, надежности и возможности работы в суровых условиях и средах.

В настоящее время технология Fast Data имеет потенциальные области применения в двух основных областях, включая автономные транспортные средства и беспилотные летательные аппараты.

Самоуправляемый автомобиль

Автономные системы транспортных средств требуют высокой производительности и способности эффективно управлять большими объемами высокоскоростных данных от датчиков, информационно-развлекательных систем, операционных систем и карт. Данные датчиков составят наибольшую часть бортового хранилища данных, причем большая часть данных будет поступать от усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS) и коммуникаций между транспортным средством и окружающей средой (V2X).

Часть хранилища будет предназначена для мультимедийных развлечений, игр, голосовых приложений AI и других функций. Кроме того, «черный ящик» станет юридическим и безопасным требованием регуляторов.

В отличие от современных навигационных карт 2D, карты высокой четкости (HD) значительно отличаются по частоте обновления, методу позиционирования и объему собираемых данных. Из-за высокой частоты обновления данных карты HD обычно используют онлайн-обновления в реальном времени через мобильные сети 5G. Карты включают статические, полустатические, полудинамические и динамические слои; базовый статический слой обновляется ежемесячно или по мере необходимости.

Решения для хранения данных на основе флэш-памяти NAND играют ключевую роль в системах автономных транспортных средств, обеспечивая быструю загрузку и возможности хранения данных для записи критических событий, хранения моделей ИИ и карт HD. Системам потребуется обрабатывать больше данных на высокой скорости и с высокой надежностью, поскольку транспортные средства становятся все более интеллектуальными.

Дрон для наблюдения за безопасностью

При средней продолжительности полета около 30 минут объем новых данных, которые можно сохранить, составляет не менее 150 ГБ. Благодаря картам высокого разрешения, 3D-моделям и интеграции ИИ будет сгенерировано гораздо больше данных.

Карты MicroSD по-прежнему являются основным устройством хранения в дронах. Однако для обеспечения большей емкости и скорости хранения некоторые специализированные дроны используют встроенные eMMC, UFS и даже SSD для некоторых специальных целей.

Будущие беспилотники с поддержкой ИИ, автономными возможностями и большей дальностью полета потребуют более высоких объемов хранения. Это будет сопровождаться требованиями к улучшенной навигации по карте HD, более высокому разрешению полученных данных ( видео 4K, изображения) и другим данным.

Быстрое решение для хранения данных будущего

В двух вышеупомянутых приложениях, а также в других областях анализа данных в реальном времени, разрыв между устройствами хранения данных и вычислениями и анализом данных имеет тенденцию к сокращению, даже при локальном хранении непосредственно на этом устройстве.

В дополнение к традиционным формам хранения, таким как встроенная флэш-память NAND, карты памяти и твердотельные накопители, некоторые подразделения применяют решения для хранения с новой технологией, большим масштабом, более высокой емкостью и скоростью. Типичным примером является хранилище WD Ultrastar Data24, использующее технологию NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). Это высокоскоростная система хранения 100 Гбит/с с емкостью до 368 ТБ, специально подключенная напрямую к периферийным серверам для хранения и анализа быстрых данных в реальном времени.

Данные имеют большой потенциал в будущем. Большинство подразделений ищут способы собирать и создавать из них больше ценности, включая сочетание людей и машин. Инфраструктура хранения является частью использования ценности данных. Выбор правильных устройств и решений для хранения поможет оптимизировать инвестиции и эксплуатационные расходы, открывая новые бизнес-возможности. В частности, технология NVMe-oF считается решением для быстрого хранения данных будущего.

Доан Фонг

Источник