合肥卖电脑|遭遇海量数据,自动驾驶的野心那边安放?

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自动驾驶——昔日科学家们的野心,现在梦想正在照进现实。不外,海量数据的存储和治理能力,成为自动驾驶从手艺到落地的要害挑战。

自动驾驶网约车、无人配送车、无人清洁车、无人物流车等产物正起劲探索从观点走向落地,以期为我们的生涯和事情带来更多便利。对于自动驾驶车辆而言,数据的重要性堪比汽油和电,被喻为自动驾驶汽车的新“燃料”。从传感器、激光雷达采集到的数据以及车辆机械、环境等各种数据的有用训练、剖析和处置,意味着自动驾驶手艺平台提供商的焦点竞争力,也决议着自动驾驶的手艺革新与产物迭代。

而在自动驾驶汽车数据的有用存储和治理方面,全球自动驾驶行业的领先企业AutoX已经抢先一步,通过搭建“超级数据工厂”并携手希捷打造涵盖“端-边-云”的数据治理架构,不停提升数据驾驭能力,进而推进自动驾驶的平民化。

海量与动态即时:鱼和熊掌并非不能兼得

自动驾驶汽车发生的数据量会随着其级别升高,自动驾驶级别越高,所需的传感器数目则越多、精度也越高,而数据量就会响应上涨。据统计,行驶状态下的RoboTaxi(自动驾驶出租车)平均每小时就发生1TB的数据量,AutoX现在运营跨越一百台自动驾驶车队,一天之内就可以发生到达PB级的海量数据。

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AutoX自动驾驶出租车

与此同时,为了提升数据处置的效率,越来越多的门路测试数据需要在采集后就立刻获得剖析与处置。现在,许多自动驾驶汽车企业在建立之初倾向于接纳公有云举行数据的存储、处置、训练。随着车队规模的扩大,自动驾驶汽车数据量的指数级增添,从自动驾驶汽车到公有云这样的数据处置架构掣肘数据的流动效率,也为数据存储的成本和性能都带来更大的压力。

网络带宽是限制公有云端数据流动效率的一个重要因素。随着自动驾驶汽车采集的数据量越来越重大,在公有云举行上传、下载和数据接见时,尤其是处置大型数据集时,带宽压力会越来越凸显,带宽不足往往造成数据处置的延时和迟滞等问题。此外,数据量的不停膨胀使得公有云成本的增进速率惊人,恒久的成本考量也成为自动驾驶企业需要亟待解决的问题。

面临这样的挑战,AutoX VP潘坚伟博士示意,“完善流通的数据架构对AutoX处置海量数据来说至关重要。我们不仅要思量成本、性能、容量等因素,更需要要害数据以最快的速率获得训练、处置与妥善存储。为此我们与希捷团队一起,计划并搭建了更适合营业需求的数据处置架构,加速L4级别自动驾驶的结构和落地。”

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端-边-云之间,数据若何行云流水

针对AutoX的海量数据存储以及端-边-云的数据流动需求,希捷为AutoX计划并打造了边缘的私有云数据中心,将数据架构从终端(自动驾驶车队)到焦点(公有云),升级为更为完善的端-边-云三层架构(自动驾驶车队—边缘数据中心—公有云)。

经由升级,之前大量的、在公有云完成的事情在边缘就获得了高效处置。在实际事情的过程中,自动驾驶汽车完成实地运营与模拟测试之后,可快速将采集到的数据直接上传到私有云数据中心。一系列的数据处置事情在私有云数据中心得以完成,包罗数据洗濯、数据挖掘、数据标注、算法训练及推理等。这不只解决了AutoX对于快速数据处置的需求,同时降低了总体拥有成本(TCO)。在边缘处置事后的数据最终会被妥善存放到公有云举行归档与备份。

“软硬兼施”:自动驾驶数据获得周全呵护

在构建边缘的私有云数据中心方面,希捷从AutoX的需求出发,为AutoX量身定制了构建方案,这其中包罗希捷Seagate Exos 5U84系统、服务器,以及Ceph漫衍式存储系统。

Seagate Exos 5U84系统依附成本、性能、容量和平安等方面的优势,知足AutoX在各方面的需求。该系统具有壮大的集成能力,让盘算更靠近其存储,并有用地提升了私有云数据中心的使用效率。此外,由于存储系统在密度和性能方面均领先业界,可最大限度降低AutoX总体拥有成本,存储高达1.344PB的数据。同时可扩展的架构,辅助AutoX应对未来无限增进的自动驾驶数据。

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希捷Exos 5U84系统

此外,在整个方案中,服务器承载私有云数据中心的盘算义务,而Ceph漫衍式存储系统则有用辅助AutoX治理存储资源,将数据漫衍平衡,并实现了水平扩展。

与此同时,这套方案可复制性强,AutoX可快速将此方案复制到涵盖上海、深圳、武汉等多个都会区域的更多场景中。

希捷科技全球副总裁暨中国区总裁孙丹女士称,“AutoX在自动驾驶领域显示卓越,近期在加州获得全无人驾驶牌照,成为现在唯一获得这个牌照的中国公司,在自动驾驶领域拥有厚实的实践经验。面临AutoX在数据架构与数据存储方面的需求与挑战,希捷与AutoX通力协作,以更壮大的数据存储与处置能力,推进自动驾驶行稳致远。”

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