Потенциальные применения технологий быстрой передачи данных

В условиях трансформации в Индустрию 4.0 компании всё больше инвестируют в сбор и обработку данных в сетях Интернета вещей (IoT). Развитие сетевых технологий 5G, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения ускоряет переход к полностью автоматизированным умным заводам, умным городам, беспилотным автомобилям и многим другим областям.

Быстрые данные (Fast Data) — это объём данных, собираемых, передаваемых и обрабатываемых в режиме реального времени из множества источников, включая мобильные устройства, датчики и камеры видеонаблюдения. Количество источников может достигать сотен, а то и миллионов различных устройств. Быстрые данные характеризуются небольшой ёмкостью данных, но требуют быстрой обработки, низкой задержки и непрерывности.

Приложения и программное обеспечение играют важную роль в оптимизации возможностей анализа и обработки быстрых данных. Кроме того, выбор оборудования и устройств хранения данных должен отвечать требованиям скорости, задержки, надежности и способности работать в сложных условиях и средах.

В настоящее время технология Fast Data может потенциально применяться в двух основных областях, включая автономные транспортные средства и беспилотные летательные аппараты для наблюдения.

Беспилотные автомобили

Системы автономного транспорта требуют высокой производительности и способности эффективно обрабатывать большие объёмы высокоскоростных данных от датчиков, информационно-развлекательных систем, операционных систем и карт. Данные датчиков составят большую часть данных автомобиля, причём большая часть данных будет поступать от современных систем помощи водителю (ADAS) и систем связи между автомобилем и окружающей средой (V2X).

Часть мощностей будет зарезервирована для мультимедийных развлечений, игр, голосовых приложений с искусственным интеллектом и других функций. Кроме того, «черные ящики» станут юридическим и безопасным требованием регулирующих органов.

В отличие от современных 2D-навигационных карт, карты высокой чёткости (HD) значительно отличаются по скорости обновления, методу позиционирования и объёму собираемых данных. В связи с высокой частотой обновления данных, HD-карты часто используют онлайн-обновления в режиме реального времени через мобильные сети 5G. Карта включает в себя статические, полустатические, полудинамические и динамические слои; базовый статический слой обновляется ежемесячно или по мере необходимости.

Решения на базе флэш-памяти NAND играют ключевую роль в системах автономных транспортных средств, обеспечивая быструю загрузку и хранение данных для записи критически важных событий, хранения моделей ИИ и HD-карт. По мере того, как транспортные средства становятся всё более интеллектуальными, системам потребуется обрабатывать всё больше данных с высокой скоростью и надёжностью.

Самолет наблюдения за безопасностью (дрон)

При средней продолжительности полёта около 30 минут объём сохраняемых новых данных составляет не менее 150 ГБ. Благодаря картам высокого разрешения, 3D-моделям и интеграции искусственного интеллекта объём данных будет значительно больше.

Карты microSD по-прежнему остаются основным устройством хранения данных в дронах. Однако для увеличения ёмкости и скорости хранения некоторые специализированные дроны используют встроенные eMMC, UFS и даже SSD для особых целей.

Будущие беспилотные летательные аппараты с искусственным интеллектом, обладающие автономными возможностями и большей дальностью полета, потребуют более емких хранилищ. Это также повлечет за собой необходимость в расширенной навигации по картам HD, данных с более высоким разрешением ( видео 4K, изображения) и других данных.

Быстрое решение будущего для хранения данных

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 до локального хранения непосредственно на этом устройстве.

Помимо традиционных систем хранения данных, таких как встроенная флэш-память NAND, карты памяти и твердотельные накопители, некоторые устройства используют решения для хранения данных с новыми технологиями, отличающиеся большей масштабируемостью, ёмкостью и скоростью. Типичным примером является система хранения WD Ultrastar Data24 с технологией NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). Это высокоскоростная система хранения данных со скоростью 100 Гбит/с и ёмкостью до 368 ТБ, которая напрямую подключается к периферийным серверам для хранения и анализа быстрых данных в режиме реального времени.

Данные обладают огромным потенциалом в будущем. Большинство подразделений ищут способы сбора и извлечения из них большей ценности, включая сочетание людей и машин. Инфраструктура хранения данных — это тот элемент, который помогает извлечь максимальную пользу из данных. Выбор правильных устройств и решений для хранения данных поможет оптимизировать инвестиции и эксплуатационные расходы, открывая новые возможности для бизнеса. В частности, технология NVMe-oF считается решением для быстрого хранения данных будущего.

Доан Фонг

Источник