יישומים פוטנציאליים של טכנולוגיית נתונים מהירים

[מודעה_1]

בהקשר של תעשייה 4.0, חברות משקיעות יותר באיסוף ויצירת נתונים מהאינטרנט של הדברים (IoT). פיתוח טכנולוגיית רשתות 5G, בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה מאיץ את המסע לעבר מפעלים חכמים אוטומטיים לחלוטין, ערים חכמות, כלי רכב אוטונומיים ותחומים רבים אחרים.

נתונים מהירים מתייחסים לנתונים שנאספים, מועברים ומעובדים בזמן אמת ממקורות מרובים, כולל מכשירים ניידים, חיישנים ומצלמות מעקב. מספר המקורות יכול להגיע למאות, או אפילו מיליוני, מכשירים שונים. נתונים מהירים מאופיינים בנפח נתונים נמוך אך דורשים עיבוד מהיר, השהייה נמוכה ותפעול רציף.

יישומים ותוכנה ממלאים תפקיד מכריע באופטימיזציה של יכולות הניתוח והעיבוד של Fast Data. בנוסף, בחירת החומרה והתקני האחסון חייבת לעמוד בדרישות של מהירות, השהייה, אמינות ויכולת לפעול בתנאים וסביבות קשים.

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

כלי רכב אוטונומיים

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

חלק מהאחסון יוקדש לבידור מולטימדיה, משחקים, יישומי קול מבוססי בינה מלאכותית ותכונות נוספות. בנוסף, "הקופסה השחורה" תהפוך לדרישה חוקית ובטיחותית עבור סוכנויות רגולטוריות.

בניגוד למפות ניווט דו-ממדיות נוכחיות, מפות ברזולוציה גבוהה (HD) נבדלות באופן משמעותי במהירות העדכון, בשיטות המיקום ובאיסוף הנתונים. עקב התדירות הגבוהה של עדכוני נתונים, מפות HD בדרך כלל משתמשות בעדכונים מקוונים בזמן אמת דרך רשתות סלולריות 5G. המפות מורכבות משכבות סטטיות, חצי סטטיות, חצי דינמיות ודינמיות; השכבה הסטטית הבסיסית מתעדכנת מדי חודש או לפי הצורך.

פתרונות אחסון פלאש NAND ממלאים תפקיד מכריע במערכות רכב אוטונומיות, ומספקים יכולות אחסון, זמני אתחול מהירים ואחסון נתונים לארכיון כדי לתעד אירועים מרכזיים, לאחסן מודלים של בינה מלאכותית ולאחסן מפות HD. המערכת תצטרך לעבד כמויות גדולות של נתונים במהירות ובאמינות ככל שרכבים יהפכו לחכמים יותר.

רחפני מעקב אבטחה

עם זמן טיסה ממוצע של כ-30 דקות, כמות הנתונים החדשים שנאספים יכולה להגיע לפחות ל-150 ג'יגה-בייט. בעזרת מפות ברזולוציה גבוהה, מודלים תלת-ממדיים ושילוב בינה מלאכותית, ניתן לייצר אפילו יותר נתונים.

כרטיסי זיכרון MicroSD נותרו התקן האחסון העיקרי ברחפנים. עם זאת, כדי לספק קיבולת ומהירות אחסון גבוהות יותר, חלק מהרחפנים המתמחים מיישמים זיכרון משולב eMMC, UFS ואפילו SSD למטרות ספציפיות.

רחפנים משולבים בבינה מלאכותית בעלי אוטונומיה גדולה יותר וטווחי טיסה ארוכים יותר בעתיד ידרשו קיבולת אחסון גבוהה יותר. דבר זה יוביל גם לדרישות לניווט משופר במפות HD, נתונים שנלכדו ברזולוציה גבוהה יותר ( וידאו ותמונות 4K) ונתונים אחרים.

פתרון אחסון הנתונים המהיר של העתיד.

בשני היישומים הללו, כמו גם בתחומי ניתוח נתונים בזמן אמת אחרים, המרחק בין התקני אחסון ועיבוד נתונים הולך ומתקרב, אפילו לאחסון מקומי באותו מכשיר.

בנוסף לשיטות אחסון מסורתיות כגון זיכרון פלאש NAND משובץ, כרטיסי זיכרון וכונני SSD, חלק מהחברות מיישמות פתרונות אחסון עם טכנולוגיות חדשות יותר, המציעות קנה מידה גדול יותר, קיבולת גבוהה יותר ומהירויות גבוהות יותר. דוגמה בולטת לכך היא מערכת האחסון WD Ultrastar Data24, המשתמשת בטכנולוגיית NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). זוהי מערכת אחסון במהירות גבוהה של 100 ג'יגה-ביט לשנייה עם קיבולות של עד 368 טרה-בייט, שתוכננה במיוחד לחיבור ישיר לשרתי קצה לאחסון וניתוח בזמן אמת של Fast Data.

לנתונים פוטנציאל עצום לעתיד. רוב הארגונים מחפשים דרכים לאסוף וליצור מהם ערך רב יותר, כולל שילוב של שיתוף פעולה בין בני אדם למכונות. תשתית אחסון היא חלק בלתי נפרד ממינוף ערך הנתונים הזה. בחירת התקני ופתרונות האחסון הנכונים תייעל את עלויות ההשקעה והתפעול, ותפתח הזדמנויות עסקיות חדשות. בין אלה, טכנולוגיית NVMe-oF נחשבת לפתרון אחסון הנתונים המהיר של העתיד.

דואן פונג

[מודעה_2]
מָקוֹר