הרכב האוטונומי עומד לשנות את פני הענן
28 אפריל, 2019
כבר היום מרכזי הנתונים לא עומדים בדרישות שמציבות מערכות ADAS בטיחותיות. טל דורון, דל טכנולוגיות: צריך להיוולד דור חדש של מרכזי מידע מבוססי AI, המצויד בחומרה חדשה ובארכיטקטורות תוכנה שיאפשרו ניתוח בזמן אמת
בתמונה למעלה: המחשה של מובילאיי ליכולת ההתמצאות של מערכות ADAS
מאת: טל דורון, מנהל חטיבה עסקית אזורי, UDS, דל טכנולוגיות
תעשיית הרכב נכנסת לתקופה אולטרה-תחרותית, בה הביקוש לנוחות ובטיחות מאיץ את השינוי בתעשייה. הדבר איננו מוגבל רק לתעשיית הרכב, אלא נכון לכל תעשייה תומכת כמו חיישנים, מצלמות, יישומי אנליטיקה של IoT וכמובן בעולמות המחשוב והאחסון העתידיים, הן במכונית עצמה והן במרכזי הנתונים. לשם המחשה: מערכות Advanced Driver Assistance System – ADAS כוללות פונקציות כמו בלמים אוטומטיים, מיגון מפני התנגשות ותמיכה במצבי חירום. המאפיינים האלה דורשים כמויות אדירות של דאטה, וגמישות ייחודית עבור אחסון. מאחר ומערכות ADAS הנן לרוב קריטיות מבחינה בטיחותית, הדרישה לקליטת נתונים ניצבת בראש סדר העדיפויות.
אבל קשה להתעלם מהמגבלות של אגירת הנתונים המסורתית ושל ארכיטקטורות מרכזי המידע: רמות האוטומציה מוגדרות מרמה אפס עד חמש, כאשר רוב כלי הרכב המודרניים מוגדרים ברמה שתיים או שלוש.
יחד עם זאת, פרויקטי ADAS בעלי רמה שלוש כיום, כבר עקפו את פתרונות האחסון המסורתיים, וכאשר פרויקטים ברמות ארבע וחמש כבר ניצבים בפתח, הצורך בפתרונות אגירה הופך לקריטי. פתרונות אלה צריכים להיות בעלי ביצועים ברמה גבוהה ובנויים לעומסי עבודה המתאימים לתחרות גבוהה.
כדי לבסס את טכנולוגיית הרכב המקוון, יש צורך לפשט את מבני הנתונים באמצעות מסגרת עבודה לניהול ביג דאטה בעלת יכולות ארכיון אקטיבי. דרישות המידע הגבוהות של רכב אוטונומי להוביל להתפתחות ואימוץ טכנולוגיות רבות, דוגמת גישה מהירה מאוד לאינטרנט באמצעות 5G, בינה מלאכותית ופלטפורמות דינמיות לניתוח ביג דאטה. יחד עם זאת, כדי לאפשר תקשורת רכב לרכב (V2V) ורכב לתשתית (V2X), יהיה צורך ביותר קישוריות לעננים ולשימוש במספר עננים ציבוריים שונים, במטרה להקל על מעבר הנתונים ולהבטיח יעילות ובטיחות.
הדיגיטציה של הרכב מגדילה את החשיבות של ניהול תוכנה, שדרוגי קושחות (firmware) ואפשרות לפונקציות חדשות, כולל לתיקוני באגים און-ליין. הדבר דורש ניהול OTA – On The Air, ניטור ופלטפורמות אבטחה. בהתחשב בגודל שדרוגי התוכנה הנדרשים והמפות בעלות הרזולוציה הגבוהה אשר ינווטו את כלי הרכב, ברור כי נדרשת אסטרטגיה חדשה לניהול דאטה. צריך להיוולד דור חדש של מרכזי מידע מבוססי AI, המצויד בחומרה חדשה ובארכיטקטורות תוכנה שיאפשרו ניתוח בזמן אמת ובמנעד רחב.
הרכב האוטונומי דורש גישה חדשה לחומרה ולתוכנה
הפקה מתמשכת של דאטה, אגירה, עיבוד וניתוח נתונים, מציבים אתגר משמעותי, לצד דרישה רגולטורית לאגירת ושמירת הנתונים. המפתחים צריכים להחזיק את המידע שנאסף במשך עשורים, וחוזי שירות דורשים שיחזור נתונים לעיתים דחופות, וזמני סימולציה מחודשת הנמדדים בימים. פתרונות ארכוב מסורתיים כגון טייפ וענן, אינם חלופות מעשיות. הדרך הפרקטית היחידה היא לאמץ ארכיטקטורות עתידיות מוכחות, בהן יכולת אחסון אשר בעלת יכולת שדרוג קלה, לינארית וללא פגיעה בביצועים.
בסביבות מסוג זה, חישוב ואגירה בקצה יצטרכו לעבור אופטימיזציה על מנת לעבוד בצורה חלקה, כהרחבה למערכת IT כוללת, עם ארכיטקטורות פתוחות קריטיות. לסיכום, בעוד פיתוח הרכב האוטונומי ממשיך להתקדם, יהיה קשה יותר לחזות את הדרישות לביצועים בצורה מדויקת. לכן הכרחי – עבור תעשיית האוטומטיב במיוחד – לדאוג לכך שאחסון וביצועי חישוב יותאמו להיקף היכולת הביצועית, כדי שיוכלו לספק את מלוא היכולות לטכנולוגיות אוטומציה הנתמכות AI.
פורסם בקטגוריות: Automotive , ביג דאטה , חדשות , טכנולוגיות מידע , רכב אוטונומי
פורסם בתגיות: רכב אוטונומי , רכב מקושר
כתבות נוספות העשויות לעניין אותך
