יישומים פוטנציאליים של טכנולוגיית נתונים מהירים

[מודעה_1]

במסגרת הטרנספורמציה של תעשייה 4.0, חברות משקיעות יותר ויותר באיסוף ויצירת נתונים מרשתות האינטרנט של הדברים (IoT). פיתוח טכנולוגיית רשתות 5G, בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה תורמים להאצת המסע לעבר מפעלים חכמים אוטומטיים לחלוטין, ערים חכמות, כלי רכב אוטונומיים ותחומים רבים אחרים.

נתונים מהירים (Fast Data) הם כמות הנתונים שנאספת, מועברת ומעובדת בזמן אמת ממקורות רבים, כולל: מכשירים ניידים, חיישנים, מצלמות מעקב. מספר המקורות יכול להגיע למאות, ואף מיליוני מכשירים שונים. נתונים מהירים (Fast Data) מאופיינים בקיבולת נתונים נמוכה אך דורשים עיבוד מהיר, השהייה נמוכה והמשכיות.

יישומים ותוכנות ממלאים תפקיד חשוב באופטימיזציה של היכולת לנתח ולעבד נתונים מהירים. בנוסף, בחירת החומרה והתקני האחסון חייבת לעמוד בדרישות המהירות, השהיית הזמן, האמינות, ולהיות מסוגלת לפעול בתנאים וסביבות קשים.

ל-Fast Data כיום יישומים פוטנציאליים בשני תחומים עיקריים, כולל כלי רכב אוטונומיים ורחפני מעקב ביטחוניים.

מכוניות אוטונומיות

מערכות רכב אוטונומיות דורשות ביצועים גבוהים ויכולת לנהל ביעילות כמויות גדולות של נתונים במהירות גבוהה מחיישנים, מערכות מידע ובידור, מערכות הפעלה ומפות. נתוני חיישנים יהוו את החלק הגדול ביותר מאחסון נתוני הרכב, כאשר רוב הנתונים מגיעים ממערכות סיוע מתקדמות לנהג (ADAS) ותקשורת בין רכב לסביבה (V2X).

חלק מהקיבולת תוקצה לבידור מולטימדיה, משחקים, יישומי בינה מלאכותית קולית ותכונות אחרות. בנוסף, "קופסאות שחורות" יהפכו לדרישה חוקית ובטיחותית מצד הרגולטורים.

בניגוד למפות ניווט דו-ממדיות נוכחיות, מפות ברזולוציה גבוהה (HD) נבדלות במידה רבה במהירות העדכון, בשיטת המיקום ובכמות הנתונים הנאספים. עקב התדירות הגבוהה של עדכוני נתונים, מפות HD משתמשות לעתים קרובות בעדכונים מקוונים בזמן אמת דרך רשתות סלולריות 5G. המפה כוללת שכבות סטטיות, חצי סטטיות, חצי דינמיות ודינמיות; שכבת הבסיס הסטטית מתעדכנת מדי חודש או לפי הצורך.

פתרונות אחסון NAND flash ממלאים תפקיד מפתח במערכות רכב אוטונומיות, ומספקים אתחול מהיר ואחסון נתונים כדי לתעד אירועים קריטיים, לאחסן מודלים של בינה מלאכותית ומפות HD. מערכות יצטרכו לעבד יותר נתונים במהירות ובאמינות גבוהות ככל שרכבים יהפכו חכמים יותר.

מטוס מעקב אבטחה (רחפן)

עם זמן טיסה ממוצע של כ-30 דקות, כמות הנתונים החדשים שניתן לשמור היא לפחות 150 ג'יגה-בייט. עם מפות ברזולוציה גבוהה, מודלים תלת-ממדיים ושילוב בינה מלאכותית, ייווצרו הרבה יותר נתונים.

כרטיסי MicroSD עדיין משמשים כאמצעי אחסון עיקרי ברחפנים. עם זאת, כדי לספק קיבולת ומהירות אחסון גבוהות יותר, חלק מהרחפנים הייעודיים מיישמים כונני eMMC, UFS ואפילו SSD משובצים למטרות מיוחדות.

רחפנים עתידיים המבוססים על בינה מלאכותית, בעלי יכולות אוטונומיות וטווחי טיסה ארוכים יותר ידרשו קיבולת אחסון גבוהה יותר. הדבר ילווה בדרישות לניווט מתקדם במפות באיכות HD, נתונים שנלכדו ברזולוציה גבוהה יותר ( וידאו ותמונות 4K) ונתונים נוספים.

פתרון אחסון נתונים מהיר של העתיד

בשני היישומים הנ"ל, כמו גם בתחומי ניתוח נתונים בזמן אמת אחרים, הפער בין התקני אחסון לבין חישוב וניתוח נתונים נוטה להיות קרוב יותר, אפילו לאחסון מקומי ממש באותו מכשיר.

בנוסף לצורות אחסון מסורתיות כגון זיכרון פלאש NAND משובץ, כרטיסי זיכרון וכונני SSD, חלק מהיחידות מיישמות פתרונות אחסון עם טכנולוגיה חדשה, קנה מידה גדול יותר, קיבולת ומהירות גבוהה יותר. דוגמה אופיינית היא אחסון WD Ultrastar Data24 המשתמש בטכנולוגיית NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). זוהי מערכת אחסון במהירות גבוהה של 100 ג'יגה-ביט לשנייה, עם קיבולת של עד 368 טרה-בייט, המחוברת ישירות לשרתי קצה לאחסון וניתוח Fast Data בזמן אמת.

לנתונים יש פוטנציאל רב בעתיד. רוב היחידות מחפשות דרכים לאסוף וליצור מהם ערך רב יותר, כולל שילוב של אנשים ומכונות. תשתית אחסון היא חלק שעוזר לנצל את ערך הנתונים. בחירת התקני ופתרונות האחסון הנכונים תסייע לייעל את עלויות ההשקעה והתפעול, ותפתח הזדמנויות חדשות בעסקים. בפרט, טכנולוגיית NVMe-oF נחשבת לפתרון אחסון הנתונים המהיר של העתיד.

דואן פונג

[מודעה_2]
מָקוֹר