Le auto autonome o a guida autonoma hanno suscitato parecchio interesse e dibattito nell’ultimo anno circa. Ci sono potenziali vantaggi, come la sicurezza e la produttività durante il tragitto. E potenziali insidie come un attacco hacker che arma le auto o l’enorme quantità di forza lavoro che potrebbe essere spostata. Con l’azienda di auto tecnologiche Tesla Motors che fa notizia con la modalità “pilota automatico” sulla sua Model S fino ad aziende più tradizionali come Toyota e Nissan che cercano di realizzare auto a guida autonoma, lo slancio è lì. Tuttavia, i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) generano enormi quantità di dati che devono essere raccolti e analizzati, creando una nuova sfida relativa ai Big Data.
Le auto autonome o a guida autonoma hanno suscitato parecchio interesse e dibattito nell’ultimo anno circa. Ci sono potenziali vantaggi, come la sicurezza e la produttività durante il tragitto. E potenziali insidie come un attacco hacker che arma le auto o l’enorme quantità di forza lavoro che potrebbe essere spostata. Con l’azienda di auto tecnologiche Tesla Motors che fa notizia con la modalità “pilota automatico” sulla sua Model S fino ad aziende più tradizionali come Toyota e Nissan che cercano di realizzare auto a guida autonoma, lo slancio è lì. Tuttavia, i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) generano enormi quantità di dati che devono essere raccolti e analizzati, creando una nuova sfida relativa ai Big Data.
Con ADAS alle persone piace pensare a elementi appariscenti come veicoli completamente autonomi, anche se questo copre molti più ambiti come il controllo adattivo delle luci, il controllo adattivo della velocità di crociera, gli avvisi di deviazione dalla corsia, il riconoscimento dei segnali stradali, la frenata automatica e il parcheggio autonomo. Secondo la Society of Automotive Engineers (SAE), esistono sei livelli di automazione (illustrati nella tabella sopra). Diverse aziende stanno lavorando su questi livelli mentre si concentrano sull’obiettivo finale delle auto a guida autonoma. Nel frattempo, stanno generando petabyte di dati che devono essere archiviati e analizzati per ottenere approfondimenti e accelerare la ricerca e lo sviluppo.
Come molto probabilmente saprai, avere un'auto che guida verso una destinazione da sola non è così semplice collegare le coordinate GPS e lasciare che utilizzi Google Maps per arrivarci. Ci sono centinaia di problemi coinvolti tra cui il traffico, gli altri conducenti, il tempo, le deviazioni, gli incidenti, gli oggetti sulla strada (anche persone o animali) e la mappa semplicemente sbagliata. Queste sono tutte cose che la mente umana può affrontare mentre vengono in mente, con il conducente che fa poco sforzo per farlo. Gli ADAS, invece, devono monitorare sensori, telecamere, radar e condizioni di luce. E mentre le aziende automobilistiche cercano di salire ai livelli SAE, hanno bisogno di valutare e migliorare i loro veicoli, a volte milioni di miglia di dati.
Dell EMC ha esaminato questo problema e ha fornito alcuni numeri interessanti per far riflettere. Ad esempio, un radar frontale (FLR) all'avanguardia che opera a 2,800 MBit/s e potrebbe dover acquisire 200,000 miglia di dati. A 60 miglia all'ora corrispondono a 3,333.3 ore di dati, a 2,800 MBit/s (o 1,260 GB/h) che si traducono in 4.2 PB per un sensore, alcune auto potrebbero averne fino a una dozzina. Anche questo è per un'auto; un'azienda può avere un'intera flotta di auto in fase di test per la qualifica SAE. Questi dati non prendono nemmeno in considerazione i requisiti normativi di archiviazione dei dati, che possono durare anni o decenni.
I produttori di automobili e le società di fornitura ADAS necessitano di uno spazio di archiviazione su larga scala per questi dati. La soluzione di Dell EMC è un NAS scalabile su larga scala, semplice con capacità elevata, conservazione dei dati efficiente e disponibilità elevata. Naturalmente questo descrive il loro prodotto Isilon e la ricerca condotta sopra rende Isilon anche un'opzione più attraente per coloro che desiderano archiviare e analizzare i dati di cui sopra. Sebbene Isilon non sia l'unica opzione disponibile, è una delle poche in grado di gestire quantità di dati così enormi.
Big Data è una parola d'ordine che è stata lanciata molto nell'ultimo anno circa senza una chiara definizione di cosa fosse, solo che si trattava di alcune informazioni nebulose che erano straordinariamente importanti. L’inserimento di una serie specifica di parametri attorno al concetto dipinge un quadro migliore non solo di cosa siano veramente i big data, ma dei potenziali benefici che possono essere ottenuti catturandoli e sfruttandoli.
Post del blog Dell EMC su ADAS
Iscriviti alla newsletter di StorageReview
