التطبيقات المحتملة لتكنولوجيا البيانات السريعة

[إعلان 1]

في ظل التحول الصناعي 4.0، تستثمر الشركات بشكل متزايد في جمع البيانات وتوليدها من شبكات إنترنت الأشياء. ويساهم تطوير تقنيات شبكات الجيل الخامس والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تسريع مسيرة التحول نحو المصانع الذكية المؤتمتة بالكامل، والمدن الذكية، والمركبات ذاتية القيادة، والعديد من المجالات الأخرى.

البيانات السريعة هي كمية البيانات التي تُجمع وتُنقل وتُعالج آنيًا من مصادر متعددة، بما في ذلك: الأجهزة المحمولة، وأجهزة الاستشعار، وكاميرات المراقبة. يمكن أن يصل عدد المصادر إلى مئات، بل ملايين، من الأجهزة المختلفة. تتميز البيانات السريعة بانخفاض سعتها، ولكنها تتطلب معالجة سريعة، وزمن وصول منخفضًا، واستمرارية.

تلعب التطبيقات والبرامج دورًا هامًا في تحسين القدرة على تحليل ومعالجة البيانات السريعة. إضافةً إلى ذلك، يجب أن يلبي اختيار الأجهزة وأجهزة التخزين متطلبات السرعة وزمن الوصول والموثوقية، وأن تكون قادرة على العمل في ظروف وبيئات قاسية.

تتمتع Fast Data حاليًا بتطبيقات محتملة في منطقتين رئيسيتين، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة وطائرات المراقبة الأمنية.

السيارات ذاتية القيادة

تتطلب أنظمة المركبات ذاتية القيادة أداءً عاليًا وقدرة على إدارة كميات هائلة من البيانات عالية السرعة بكفاءة من أجهزة الاستشعار، وأنظمة المعلومات والترفيه، وأنظمة التشغيل، والخرائط. ستشكل بيانات أجهزة الاستشعار الجزء الأكبر من تخزين بيانات المركبات، حيث تأتي معظم البيانات من أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وأنظمة الاتصالات بين المركبة والبيئة (V2X).

سيتم تخصيص جزء من السعة للترفيه متعدد الوسائط، والألعاب، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الصوتي، وغيرها من الميزات. إضافةً إلى ذلك، ستصبح "الصناديق السوداء" متطلبًا قانونيًا وسلامةً تفرضه الجهات التنظيمية.

بخلاف خرائط الملاحة ثنائية الأبعاد الحالية، تختلف الخرائط عالية الدقة (HD) اختلافًا كبيرًا في سرعة التحديث، وطريقة تحديد المواقع، وكمية البيانات المجمعة. ونظرًا لكثرة تحديثات البيانات، غالبًا ما تستخدم خرائط HD تحديثات آنية عبر الإنترنت عبر شبكات الجيل الخامس. تتضمن الخريطة طبقات ثابتة، وشبه ثابتة، وشبه ديناميكية، وديناميكية؛ وتُحدّث الطبقة الثابتة الأساسية شهريًا أو حسب الحاجة.

تلعب حلول تخزين فلاش NAND دورًا محوريًا في أنظمة المركبات ذاتية القيادة، إذ توفر سرعة تشغيل وتخزينًا للبيانات لتسجيل الأحداث المهمة، وتخزين نماذج الذكاء الاصطناعي، والخرائط عالية الدقة. وستحتاج الأنظمة إلى معالجة المزيد من البيانات بسرعة وموثوقية أعلى مع ازدياد ذكاء المركبات.

طائرات المراقبة الأمنية (طائرات بدون طيار)

بمتوسط زمن رحلة يبلغ حوالي 30 دقيقة، يمكن حفظ ما لا يقل عن 150 جيجابايت من البيانات الجديدة. وبفضل الخرائط عالية الدقة والنماذج ثلاثية الأبعاد وتكامل الذكاء الاصطناعي، سيتم توليد بيانات أكثر بكثير.

لا تزال بطاقات MicroSD هي وحدة التخزين الأساسية في الطائرات بدون طيار. ومع ذلك، لتوفير سعة تخزين وسرعة أعلى، تستخدم بعض الطائرات بدون طيار المتخصصة بطاقات eMMC وUFS مدمجة، وحتى أقراص SSD لأغراض خاصة.

ستتطلب الطائرات المسيرة المستقبلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ذات القدرات الذاتية ومدى الطيران الأطول، سعات تخزين أكبر. وسيصاحب ذلك متطلبات ملاحة خرائطية متقدمة عالية الدقة، وبيانات مُلتقطة بدقة أعلى ( فيديوهات وصور بدقة 4K)، وغيرها من البيانات.

حل تخزين البيانات السريع للمستقبل

في التطبيقين المذكورين أعلاه، وكذلك في مجالات تحليل البيانات الأخرى في الوقت الفعلي، تميل الفجوة بين أجهزة التخزين وحساب البيانات وتحليلها إلى أن تصبح أقرب إلى بعضها البعض، حتى في التخزين المحلي مباشرة على هذا الجهاز.

بالإضافة إلى أشكال التخزين التقليدية، مثل ذاكرة فلاش NAND المدمجة، وبطاقات الذاكرة، وأقراص SSD، تُطبّق بعض الوحدات حلول تخزين بتقنيات جديدة، ونطاق أوسع، وسعة تخزينية أكبر، وسرعة أعلى. ومن الأمثلة النموذجية على ذلك وحدة تخزين WD Ultrastar Data24 التي تستخدم تقنية NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). تتميز هذه الوحدة بسرعة تخزين عالية تبلغ 100 جيجابت في الثانية، وسعة تخزينية تصل إلى 368 تيرابايت، وهي متصلة مباشرةً بخوادم طرفية لتخزين البيانات السريعة وتحليلها آنيًا.

البيانات واعدة للغاية في المستقبل. تبحث معظم الوحدات عن طرق لجمعها وتحقيق قيمة أكبر منها، بما في ذلك دمج الأفراد والآلات. تُعدّ البنية التحتية للتخزين جزءًا أساسيًا من الاستفادة من قيمة البيانات. سيساعد اختيار أجهزة وحلول التخزين المناسبة على تحسين تكاليف الاستثمار والتشغيل، مما يفتح آفاقًا جديدة للأعمال. وعلى وجه الخصوص، تُعتبر تقنية NVMe-oF حل تخزين البيانات السريع للمستقبل.

دوآن فونج

[إعلان 2]
مصدر