Carros autônomos ou autônomos despertaram bastante interesse e debate no último ano. Existem os benefícios potenciais, como segurança e produtividade no deslocamento. E armadilhas potenciais, como um ataque de hacker armando os carros ou a enorme quantidade de força de trabalho que poderia ser deslocada. Com a empresa de carros tecnológicos Tesla Motors fazendo manchetes com seu modo “piloto automático” em seu Modelo S para empresas mais convencionais, como Toyota e Nissan, procurando fabricar carros autônomos, o momento está aí. No entanto, os Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) geram enormes quantidades de dados que precisam ser coletados e analisados, criando um novo desafio de Big Data.
Carros autônomos ou autônomos despertaram bastante interesse e debate no último ano. Existem os benefícios potenciais, como segurança e produtividade no deslocamento. E armadilhas potenciais, como um ataque de hacker armando os carros ou a enorme quantidade de força de trabalho que poderia ser deslocada. Com a empresa de carros tecnológicos Tesla Motors fazendo manchetes com seu modo “piloto automático” em seu Modelo S para empresas mais convencionais, como Toyota e Nissan, procurando fabricar carros autônomos, o momento está aí. No entanto, os Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) geram enormes quantidades de dados que precisam ser coletados e analisados, criando um novo desafio de Big Data.
Com o ADAS, as pessoas gostam de pensar nos itens chamativos, como veículos totalmente autônomos, embora isso abranja muito mais terreno, como Controle Adaptativo de Luz, Controle Adaptativo de Cruzeiro, avisos de saída de faixa, reconhecimento de sinais de trânsito, frenagem automática e estacionamento sem manobrista. De acordo com a Society of Automotive Engineers (SAE), existem seis níveis de automação (representados no gráfico acima). Várias empresas estão trabalhando nesses níveis enquanto se concentram no objetivo final de carros autônomos. Nesse meio tempo, eles estão gerando petabytes de dados que precisam ser armazenados e analisados para obter insights e acelerar a pesquisa e o desenvolvimento.
Como provavelmente sabe, dirigir um carro até um destino por si só não é tão simples inserir as coordenadas do GPS e permitir que ele use o Google Maps para chegar lá. Existem centenas de problemas envolvidos, incluindo tráfego, outros motoristas, clima, desvios, acidentes, objetos na estrada (mesmo pessoas ou animais) e o mapa simplesmente errado. Essas são todas as coisas com as quais a mente humana pode lidar quando surgem com o motorista colocando pouco esforço para fazê-lo. O ADAS, por outro lado, precisa monitorar sensores, câmeras, radar e condições de luz. E como as montadoras buscam subir nos níveis SAE, elas precisam avaliar e melhorar seus veículos, algumas vezes milhões de quilômetros de dados.
A Dell EMC está analisando esse problema e forneceu alguns números interessantes para fazer alguém parar e pensar. Por exemplo, um radar de última geração (FLR) operando a 2,800 MBit/s e pode precisar capturar 200,000 milhas de dados. A 60 MPH, ou seja, 3,333.3 horas de dados, a 2,800 MBit/s (ou 1,260 GB/h), que resulta em 4.2 PB para um sensor, alguns carros podem ter até uma dúzia. Novamente, isso é para um carro; uma empresa pode ter uma frota inteira de carros para testes de qualificação SAE. Esses dados nem levam em consideração os requisitos regulamentares de armazenamento dos dados, que podem durar anos ou décadas.
Os fabricantes de automóveis e as empresas fornecedoras de ADAS precisam de um armazenamento em larga escala para esses dados. A solução da Dell EMC é um NAS de larga escala que é simples com alta capacidade, retenção de dados eficiente e alta disponibilidade. É claro que isso descreve o produto Isilon e a pesquisa acima realizada também torna o Isilon uma opção mais atraente para quem deseja armazenar e analisar os dados acima. Embora o Isilon não seja a única opção disponível, ele é um dos poucos que pode lidar com grandes quantidades de dados.
Big Data é uma palavra da moda que foi muito usada no ano passado, sem nenhuma definição clara real do que era, apenas que eram algumas informações nebulosas que eram extraordinariamente importantes. Colocar um conjunto específico de parâmetros em torno do conceito mostra uma imagem melhor não apenas do que o big data realmente é, mas dos benefícios potenciais que podem ser obtidos ao capturá-lo e aproveitá-lo.
Postagem do blog da Dell EMC sobre ADAS
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