Потенційні застосування технології швидкого передавання даних

В умовах трансформації Індустрії 4.0 компанії все частіше інвестують у збір та генерацію даних з мереж Інтернету речей (IoT). Розвиток мережевих технологій 5G, штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання сприяє прискоренню шляху до повністю автоматизованих розумних фабрик, розумних міст, автономних транспортних засобів та багатьох інших сфер.

Швидкі дані – це обсяг даних, зібраних, переданих та оброблених у режимі реального часу з багатьох джерел, включаючи: мобільні пристрої, датчики, камери спостереження. Кількість джерел може сягати сотень, навіть мільйонів різних пристроїв. Швидкі дані характеризуються низькою ємністю даних, але вимагають швидкої обробки, низької затримки та безперервності.

Програмне забезпечення та додатки відіграють важливу роль в оптимізації можливостей аналізу та обробки швидких даних. Крім того, вибір апаратного забезпечення та пристроїв зберігання даних повинен відповідати вимогам швидкості, затримки, надійності та мати можливість працювати в складних умовах та середовищах.

Fast Data наразі має потенційне застосування у двох основних сферах, включаючи автономні транспортні засоби та дрони для спостереження за безпекою.

Автомобілі з автономним керуванням

Системи автономних транспортних засобів вимагають високої продуктивності та здатності ефективно керувати великими обсягами високошвидкісних даних від датчиків, інформаційно-розважальних систем, операційних систем та карт. Дані датчиків становитимуть найбільшу частину сховища даних транспортних засобів, причому більшість даних надходитиме від передових систем допомоги водієві (ADAS) та систем зв'язку між транспортним засобом та навколишнім середовищем (V2X).

Частина потужності буде зарезервована для мультимедійних розваг, ігор, голосових програм штучного інтелекту та інших функцій. Крім того, «чорні скриньки» стануть юридичною вимогою та вимогою безпеки з боку регуляторів.

На відміну від сучасних 2D-навігаційних карт, карти високої чіткості (HD) значно відрізняються швидкістю оновлення, методом позиціонування та обсягом зібраних даних. Через високу частоту оновлення даних, HD-карти часто використовують онлайн-оновлення в режимі реального часу через мобільні мережі 5G. Карта містить статичні, напівстатичні, напівдинамічні та динамічні шари; базовий статичний шар оновлюється щомісяця або за потреби.

Рішення для зберігання даних на основі флеш-пам'яті Nand відіграють ключову роль в системах автономних транспортних засобів, забезпечуючи швидке завантаження та зберігання даних для запису критичних подій, зберігання моделей штучного інтелекту та HD-карт. Системам потрібно буде обробляти більше даних з високою швидкістю та надійністю, оскільки транспортні засоби стають більш інтелектуальними.

Літак спостереження (дрон)

При середньому часі польоту близько 30 хвилин обсяг нових даних, які можна зберегти, становить щонайменше 150 ГБ. Завдяки картам високої роздільної здатності, 3D-моделям та інтеграції штучного інтелекту буде згенеровано набагато більше даних.

Карти MicroSD все ще залишаються основним пристроєм зберігання даних у дронах. Однак, щоб забезпечити більшу ємність та швидкість зберігання, деякі спеціалізовані дрони впроваджують вбудовані eMMC, UFS і навіть SSD для певних цілей.

Майбутні дрони на базі штучного інтелекту з автономними можливостями та більшою дальністю польоту вимагатимуть більшої ємності для зберігання даних. Це супроводжуватиметься вимогами до розширеної навігації за допомогою карт HD, даних з вищою роздільною здатністю ( відео 4K, зображення) та інших даних.

Швидке рішення для зберігання даних майбутнього

У двох вищезгаданих застосуваннях, а також в інших областях аналізу даних у реальному часі, розрив між пристроями зберігання даних та обчисленням і аналізом даних, як правило, зменшується, навіть до локального сховища безпосередньо на цьому пристрої.

Окрім традиційних форм зберігання даних, таких як вбудована флеш-пам'ять NAND, карти пам'яті та SSD, деякі пристрої використовують рішення для зберігання даних з новими технологіями, більшою масштабованістю, ємністю та швидшою швидкістю. Типовим прикладом є сховище WD Ultrastar Data24 з використанням технології NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). Це високошвидкісна система зберігання даних зі швидкістю 100 Гбіт/с та ємністю до 368 ТБ, яка безпосередньо підключається до периферійних серверів для зберігання та аналізу швидких даних у режимі реального часу.

Дані мають великий потенціал у майбутньому. Більшість підрозділів шукають способи їх збору та створення більшої цінності, включаючи поєднання людей та машин. Інфраструктура зберігання даних – це частина, яка допомагає скористатися цінністю даних. Вибір правильних пристроїв та рішень для зберігання даних допоможе оптимізувати інвестиційні та експлуатаційні витрати, відкриваючи нові можливості в бізнесі. Зокрема, технологія NVMe-oF вважається рішенням для швидкого зберігання даних майбутнього.

Доан Фонг

Джерело