Технологии автономных автомобилей способны совершить настоящий переворот в транспортной отрасли и оказать существенное долгосрочное влияние на образ нашей жизни, работы и бизнеса: они могут снизить количество жертв дорожно-транспортных происшествий, разгрузить дорожную сеть и высвободить время. Кроме того, в этом случае появятся новые транспортные парадигмы, включая автономные такси и модели «перевозка как услуга» с автомобилями совместного владения. Продукты и услуги из области автономного вождения также включают автоматическую парковку и автоматическое техобслуживание. Преимущества образуются и в таких областях, как использование земли и городское проектирование, поскольку по дорогам перемещается меньше автомобилей. При этом обеспечивается существенная экономия за счет более эффективного использования топлива и снижения эксплуатационных расходов.

1. Введение

Помимо преимуществ у автономных автомобилей есть и немало серьезнейших проблем.

• Водить даже обычный автомобиль бывает очень непросто, но ситуация дополнительно осложняется, если нужна автоматическая отказоустойчивая система, способная работать в любых условиях вождения с крайне низкими показателями допустимых ошибок. Автономные автомобили образуют и потребляют огромные объемы данных. При этом в новом отчете прогнозируется рост глобального рынка автомобилей с сетевыми возможностями на 270% к 2022 году. Предполагается, что к 2022 году будет продано свыше 125 миллионов пассажирских автомобилей с возможностями сетевого подключения [1].

• Суммарные расходы на разработку автономных систем вождения могут достигать миллиардов долларов, при этом стоимость оборудования одного автомобиля всем необходимым для полностью автономного вождения также будет весьма велика и может достигать 100 тысяч долларов [2].

• Потребуется модернизация инфраструктуры. Может потребоваться переделать дороги, чтобы обеспечить безопасность и согласованность условий для новых типов автомобилей. Достижение такого уровня согласованности на международном уровне или хотя бы в пределах городов будет непростой задачей.

• Также необходимо учитывать нормативно-правовые аспекты и вопросы ответственности. Например, если из-за автономного автомобиля возникнет авария, чья будет вина: водителя, производителя автомобиля или компании, разработавшей программное обеспечение для автономной езды?

• Необходимо обучение и информирование потребителей, чтобы дать им возможность принимать решения и не реагировать на слухи, мифы и ошибочные представления об отрасли и технологии автономных автомобилей.

Во все времена существования автомобилей именно технологии определяли самые современные возможности безопасности. С 70-х годов автопроизводители стали выпускать подушки безопасности, что позволило избежать множества человеческих жертв. Применение антиблокировочных тормозных систем, которыми автомобили оснащаются с 90-х годов, привело к снижению столкновений без человеческих жертв на 6-8% [3]. Тем не менее почти 1,3 миллиона человек ежегодно становятся жертвами дорожно-транспортных происшествий [4].

Передовые достижения в области высокопроизводительных вычислений и машинного обучения, использование новых технологий в датчиках (например, лидары – технология получения и обработки информации дистанционного зондирования с помощью активных оптических систем (лазеров), использующих, в том числе, явления отражения света от поверхности Земли с проведением высокоточных измерений X, Y, Z координат) и мощные вычислительные системы периметра открывают новую перспективу – снижение количества человеческих жертв в дорожно-транспортных происшествиях за счет реализации автономных автомобилей.

По мере роста экономики и урбанизации все более остро встает проблема перегруженности дорожных сетей. Средний городской житель проводит на дороге 40 минут в день. Таким образом, за год такой житель тратит 167 часов (свыше четырех полных рабочих недель) на сидение за рулем, и в течение этого времени он не может обращать внимание ни на что иное, кроме собственно вождения автомобиля.

Беспилотные автомобили будут играть важную роль в будущем «умных» городов и повлияют на построение и устройство городской инфраструктуры. В настоящее время только в США свыше 700 миллионов выделенных парковочных мест, занимаемая ими общая площадь сравнима с площадью всего штата Коннектикут. Автомобиль в среднем занимает парковочное место в течение всего 4% времени, тогда как при использовании беспилотных автомобилей коэффициент использования возрастает до 75% [5]. По этим причинам автономные автомобильные парки станут важным компонентом в «умных городах» будущего.

Распространение автономных автомобилей и транспортных решений совместного пользования может повлечь объединение бизнес-моделей агрегаторов такси и каршеринга.

Отчет, опубликованный компанией Allied Market Research, гласит, что объем глобального рынка автономных автомобилей составил 54,23 млрд долларов в 2019 году, а к 2026 году может вырасти до 556,67 млрд долларов, при этом совокупные темпы годового роста с 2019 по 2026 год составят 39,47% [6]. Для систем вождения высокой автономности (HAD) и полуавтономных функций в расширенных системах помощи водителям (ADAS) требуется платформа, способная получать и обрабатывать данные как в ядре, так и на границе сети. Высокопроизводительные решения HPE для хранения и архивации данных повышают надежность развертывания, обеспечивают защиту данных и их готовность к анализу. Множество решений HAD могут предоставляться по модели «как услуга» или по другим моделям потребления с оплатой по мере использования. Именно в этой области действуют решения пакета HPE GreenLake, упрощая обслуживание ИТ-инфраструктуры и сохраняя конфиденциальность и контроль над ней.

В этой статье рассматриваются проблемы HAD, включая составные части процесса разработки автомобилей с высоким уровнем автоматизации и автономности.

1.1. Общие характеристики задачи

1. Обнаружение. Решения HAD опираются на технологии автомобильных встроенных датчиков. Основные датчики: спутниковая система геопозиционирования (GPS), блок инерциальных датчиков (IMU), камеры, лидары, радары, ультразвуковые источники, а также различные датчики, установленные внутри автомобиля и в его силовом агрегате. Некоторые технологии уже широко применяются (например, GPS и камеры), тогда как другие (например, лидары) в настоящий момент достаточно дороги, однако по мере развития автономных автомобилей такие системы будут становиться дешевле и компактнее. Таким образом, на первом этапе необходимо преобразовать объем данных, поступающих от всего комплекса датчиков автомобиля, в подробное представление окружающей обстановки.

2. Понимание. Модели машинного обучения в автомобиле (граница сети) и в подключенных центрах обработки данных (ядро) проводят сопоставление картины, поступившей от датчиков, с известными и заранее обработанными сценариями (например, плотный поток автомобилей на дороге дождливым днем, автомобильная стоянка ночью). Принятие решений автомобилем будет частично основываться на моделях, которые используются для понимания окружающей обстановки и обеспечения безопасности. По мере поступления новых данных автомобиль должен сопоставить их с уже обработанными и использовать результирующий поток данных на следующих шагах для принятия решения.

3. Распознавание объектов. На этапе обнаружения выделяются объекты вокруг автомобиля: другие автомобили, дорожная разметка, знаки дорожного движения, пешеходы, маршруты движения и т. п. Цель – обнаруживать окружающие объекты и на основании этих данных строить картину окружающей обстановки, причем как при наличии карты высокого разрешения, так и на новой неизвестной местности. Разумеется, важно и обнаружение знаков дорожного движения, и обмен информацией между автомобилем и инфраструктурой, а также с другими автомобилями (V2X).

4. Восприятие. Для восприятия требуется передать модели новые собранные данные для распознавания объектов и их взаимоотношения с более крупными областями вокруг автомобиля. Компоненты этого этапа: локализация (где автомобиль?), контекстуализация (какая вокруг обстановка, возможно с использованием карт высокого разрешения?), распознавание объектов (интеграция данных с лидаров и с других датчиков) и отслеживание объектов (с помощью интеллектуальных моделей).

5. Принятие решения. Решение – это подготовка к действию. Что автомобиль должен сделать? Повернуть? Затормозить? Продолжить ехать прямо? Бортовой компьютер автомобиля принимает решения на основе данных с датчиков, обработанных в контексте окружающей обстановки. Модели обучаются с помощью алгоритмов машинного обучения и огромного объема данных, полученных с комплексов автомобильных датчиков. это позволяет создать алгоритмы, способные предсказывать потенциальные события на основе поступающей в реальном времени ситуативной информации. После этого можно применять логические схемы для определения предпочитаемой последовательности действий. Основная цель состоит в составлении стратегии вождения: уклонении от препятствий, планировании поведения, управлении на основе данных GPS, планировании маршрутов, прогнозировании явно незафиксированных событий.

6. Действие. После принятия решения о дальнейших действиях автомобиль должен как можно быстрее приступить к их выполнению. Здесь требуется программный анализ, поскольку важно составить правильный план действий в зависимости от внешней обстановки. Если нужно, допустим, повернуть автомобиль влево, то летним днем на сухой дороге условия для этого будут совсем не такими, как зимой на скользкой дороге. Производители автомобилей уже делают шаги на пути к решению этой задачи: они уже сейчас предлагают функции помощи при перестроении и адаптивный круиз-контроль. Тем не менее по-прежнему очень непросто заставить систему управления правильно настроиться на внешнюю обстановку, в которой находится автомобиль.

От описания составных частей системы HAD перейдем к описанию ее важнейших компонентов. Данные с датчиков обычно собираются измерительными блоками в багажниках автомобилей. Первая задача при тестировании HAD заключается в выгрузке данных и в сохранении их в станции сбора данных (она также называется станцией отправки или станцией буферизации). Главное хранилище данных, как правило, представляет собой гибридное облачное решение с комплексом компонентов, по большей части расположенных в центре обработки данных (ЦОД) с возможностью использования облачных ресурсов при пиковой нагрузке.

В зависимости от сложности автомобиля и от степени использования программной эмуляции тестирование при разработке решений HAD обычно включает три этапа.

• Модель в контуре управления (MIL). Тестирование модели системы и операционной среды без проведения тестов на оборудовании HAD (часто выполняется на обычных рабочих станциях). Проверка MIL обычно проводится на ранних этапах цикла разработки.

• Программное обеспечение в контуре управления (SIL). Испытание и проверка автоматически созданного кода, используемого в контроллере системы. Тестирование SIL часто происходит в сэмулированной среде, также без проверки на системном оборудовании HAD.

• Оборудование в контуре управления (HIL). Тестирование и проверка системного оборудования HAD для выявления всех ошибок в архитектуре оборудования или вызванных используемым компилятором.

Данные, полученные от различных датчиков, используются для разных целей. Видеоданные можно хранить вместе с данными трансмиссии или информацией с лидара. Файлы данных хранятся на общем хранилище и используются для обучения моделей ИИ, а также для тестирования программного обеспечения и оборудования в контурах управления (SIL и HIL). Разработчики внешних датчиков используют эти данные для тестирования и усовершенствования автомобильных датчиков.

2. Уровни автономности

В соответствии с подходом SAE (Society of Automotive Engineers), который поддерживается Национальным управлением по безопасности движения автотранспорта США (NHTSA), автономность автомобилей определяется по шестиуровневой иерархии (с Уровня 0 по Уровень 5).

• Уровень 0. Без автоматизации. Автомобилем всегда управляет только человек. При этом автомобиль может быть оснащен определенными системами предупреждения, но задача динамического вождения полностью выполняется человеком.

• Уровень 1. Помощь водителю. Автомобиль может выполнять определенные задачи, такие как замедление и ускорение, с помощью информации, полученной из окружающей среды. При этом человек должен всегда контролировать автомобиль и выполнять задачу динамического вождения.

• Уровень 2. Частичная автоматизация. Автомобиль может совершать маневры (перестраиваться из ряда в ряд), ускоряться и замедляться. При этом человек по-прежнему постоянно контролирует движение автомобиля и выполняет все остальные аспекты задачи динамического вождения.

• Уровень 3. Условная автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения, но человек должен быть способен вмешаться в управление при необходимости.

• Уровень 4. Высокая автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения и может принимать решения, даже если человек не отреагирует на запрос на вмешательство. Тем не менее это возможно лишь в определенных условиях вождения, например при совместных поездках в городской местности или в регионах, для которых составлены подробные карты.

• Уровень 5. Полная автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения на всех дорогах и в любых условиях, в которых в современной обстановке может вести машину человек.

Последние инвестиции и корпоративные приобретения свидетельствуют об интересе отрасли к разработке HAD и о стремлении как можно скорее добиться автономности Уровня 5. Корпорация Ford инвестировала 1 миллиард долларов в Argo AI [8]. Корпорация GM инвестировала средства в Lyft и приобрела Cruise Automation [9]. Корпорация Volvo создала совместное предприятие с Uber [10]. Корпорация Uber приобрела Otto [11]. Корпорация Intel® инвестировала 15,3 миллиарда долларов для приобретения Mobileye [12]. Корпорации Hyundai и Toyota объявили о собственных инвестициях в исследования и разработку HAD. Это лишь небольшая, но достаточно репрезентативная выборка деятельности в этой весьма динамичной отрасли.

Некоторые производители рассматривают концепцию «автономные автомобили как услуга» и предполагают, что такая модель станет важным источником доходов. Автомобили Уровня 3 станут ключевым звеном для тестирования технологий и позволят решениям HAD выйти на массовый рынок.

Инициатива достижения Уровня 5 набирает все большие обороты. Тем временем крупнейшие автопроизводители осваивают направление автономных автомобилей самостоятельно либо заключают партнерские соглашения с другими компаниями, разрабатывающими такие программы. Все производители по-разному подходят к решению проблемы. Компания Waymo (принадлежит корпорации Alphabet/Google™) объявила, что интересуется только Уровнем 5. Другие компании, такие как Uber и Ford, готовятся к Уровню 4 [13]. Корпорации Daimler и Bosch объявили [14] о планах разработки автономных автомобилей Уровней 4 и 5 с возможным стартом производства к началу следующего десятилетия. Другие компании выбрали последовательное развитие: по мере совершенствования технологий HAD они проходят каждый из уровней.

3. Сбор, преобразование и анализ данных

Чтобы объединить все составные части инфраструктуры HAD, требуется организовать передачу больших объемов данных из автомобиля в центр обработки данных и в обратном направлении. Установленные в автомобиле (на границе сети) камеры, лидары и другие датчики генерируют огромные объемы данных, а в центре обработки данных производится обучение моделей ИИ и их настройка для принятия решений в реальном времени во время езды.

Поток данных от набора датчиков одного автомобиля составляет в среднем 33 Гбит/с, это примерно 120 ТБ данных за 8-часовую поездку. Технологии еще находятся на этапе разработки, поэтому в силу действующих правовых норм потребуется хранить весь объем данных с автономных автомобилей. Однодневный тест-драйв парка из 80 автомобилей – это около 10 ПБ исходных данных. Следовательно, небольшой парк автомобилей будет генерировать от 100 до 500 ПБ данных в день.

3.1. Основные принципы

Кроме наличия гибкой, масштабируемой и высокопроизводительной файловой системы при создании среды исследований и разработки HAD необходимо создать возможности для параллельной разработки, моделирования и тестирования одновременно множеству разработчиков и команд разработки. Для поддержки этих потребностей со стороны разработчиков HPE может предоставить среды разработки, работающие по облачному принципу и расположенные как можно ближе к данным как в ядре, так и на границе сети.

В этих средах крайне важно свести к минимуму перемещения данных и разместить вычислительные мощности рядом с данными. Кроме того, необходимо обеспечить возможность быстрого планирования и общего использования вычислительных ресурсов и ускорителей, чтобы повысить эффективность использования среды. В такой обстановке могут оказаться полезными решения «платформа как услуга» и «программное обеспечение как услуга», а также контейнеры с их возможностью быстрого развертывания для выполнения определенных задач.

Существуют инструменты для построения конвейеров непрерывной интеграции/непрерывной разработки (CI/CD), предоставляющие возможность гибкого и эффективного тестирования и разработки алгоритмов.

4. Поиск комплексного решения HAD

Для систем HAD уровней 3 и 4 требуются современные информационные технологии. Корпорация HPE является одним из ведущих мировых поставщиков решений в области высокопроизводительных вычислений, предлагая мощнейшие решения своим заказчикам, имеющим самые сложные вычислительные задачи.

Конечная цель (уровень 5) в реализации автономных автомобилей – повсеместно доступный каршеринг, причем все без исключения люди, находящиеся в автомобиле, являются его пассажирами (а не водителями), а часть пути автомобиль может проезжать вообще без людей в салоне. При этом автомобили будут обмениваться данными друг с другом, постоянно предупреждая о своих намерениях и ходе движения по маршруту. Для этого будут использоваться технологии беспроводной связи, такие как Wi-Fi и 5G.

Пока такой уровень автономности не достигнут, для вождения и тестирования на уровнях 3 и 4 по-прежнему требуется мощная платформа для сбора, получения, преобразования, хранения и потребления данных. В этой инфраструктуре данные поступают от датчиков в автомобильный регистратор данных. Затем через бортовое хранилище данные поступают на станцию сбора данных. Оттуда данные передаются в озеро данных, где они преобразуются и подготавливаются к анализу и потреблению.

Центральным хранилищем, куда стекаются все данные, является озеро данных: в нем хранятся все данные, собранные автомобилями, и все данные, сгенерированные в процессе работы системы. Различные этапы потока данных, предоставленного озером данных, см. на рисунках:

4.1. Регистрация данных

Бортовое оборудование тестовых автомобилей собирает данные, поступающие от датчиков, и сохраняет их, при этом скорость потока данных может превышать 30 Гбит/с. Например, если эксплуатационный парк из 80 автомобилей собирает 18 ТБ данных за 8-часовую смену при скорости 5 Гбит/с в каждом автомобиле, за всю смену будет сгенерировано 1,44 ПБ «сырых» данных. сли же такой же автомобильный парк генерирует данные на скорости 30 Гбит/с в каждом автомобиле, за смену будет создано 8,64 ПБ данных.

Для таких высоких скоростей данных рекомендуется конвергентная система для границы сети HPE Edgeline EL8000. Это универсальная модульная конвергентная платформа, объединяющей вычислительные ресурсы и ресурсы хранения данных, и допускающая подключение датчиков. Системы HPE EL8000 могут работать в более жестких условиях окружающей среды, чем стандартное ИТ оборудование, и поддерживают удаленное управление. HPE EL8000 – это идеальный регистратор данных, представляющий собой интегрированное расширение центра обработки данных.

Система HPE EL8000 может принимать десятки гигабит данных в секунду от лидаров, радаров и видеопотоков, это практичная конвергентная автомобильная вычислительная платформа для тестирования и разработки. Каналы ввода-вывода шины PCIe в системах HPE EL8000 связаны напрямую с ЦП, обеспечивается непосредственный доступ к внутренней шине ЦП. Таким образом, данные напрямую движутся в память и из памяти, а также в кэш процессора и в другие устройства PCIe.

HPE EL8000 – это не просто модуль хранения данных. Эта система поддерживает 64-разрядные ЦП x86 и специализированные ускорители вычислений, в том числе видеоускорители (GPU) и П ИС. В этом отношении HPE EL8000 представляет первый шаг конвейера преобразования данных. HPE EL8000 может устранить одно из узких мест потока данных за счет автоматической разметки содержимого тегами на лету. При этом снижается объем необходимых операций предварительной обработки.

4.2. Получение данных

Существует два способа выгрузки данных.

• Замена физических носителей. Система HPE EL8000 оборудована накопителями с поддержкой горячей замены; можно вставлять накопители в автомобильную систему и извлекать их. При этом в качестве носителей данных используются твердотельные накопители, чтобы свести к минимуму риск потери данных при манипуляциях и транспортировке. Носители информации передаются в местный центр сбора информации, информация с них считывается и по высокоскоростным каналам передачи данных передается в ЦОД.

• Выгрузка данных по высокоскоростным локальным сетям в станции сбора данных или центры обработки данных. В этом случае для выгрузки данных с автомобилей в станции сбора данных используется локальная сеть. Станции сбора данных расположены в центрах обработки данных, где автомобили подключают непосредственно к сети ЦОД. После подключения автомобили выгружают данные в указанные целевые системы по каналам с пропускной способностью 100 Гбит/с.

Дополнительная станция сбора данных может использоваться для буферизации данных, поступающих из автомобиля, чтобы дать возможность автомобилю как можно быстрее вернуться на дорогу.

Станция сбора данных не только осуществляет буферизацию, но и служит первой точкой определения приоритета данных. В любом тест-драйве большая часть данных с высокой вероятностью не будет содержать важных событий и не будет представлять немедленной ценности для процесса разработки. Тем не менее некоторые события будут очень важны для разработчиков. Для таких случаев на станции сбора данных проводится приоритетная отправка, что дает возможность быстрее высвободить автомобиль и предоставить разработчикам самые важные данные в первую очередь. Разработчики могут применять различные алгоритмы определения приоритета, для которых могут потребоваться и более мощные вычислительные ресурсы, чем есть в HPE EL8000.

4.3. Озеро данных

Основная проблема технологии хранения данных, выбранной для этого процесса, состоит в масштабируемости. На рисунке 6 показаны различные варианты файловых систем, различающихся по уровню масштабируемости и производительности.

Параллельные файловые системы, такие как Lustre, поддерживают линейное масштабирование решений. Система Lustre дает возможность создавать компоненты заданного размера и производительности, а также позволяет с высокой гибкостью добавлять дополнительные компоненты по мере необходимости. На рынке есть очень немного решений, обладающих такой надежностью, производительностью, высокой емкостью и масштабируемостью на этом ценовом уровне.

Для параллельных файловых систем также доступны программные интерфейсы доступа по традиционным файловым протоколам систем POSIX, а также интерфейсы Hadoop, традиционные для Больших данных.

Некоторые клиенты пользуются другими распределенными крупномасштабными средами, включая Hadoop Distributed File System (HDFS), Ceph и даже решения, совместимые с S3. Например, HDFS работает на стандартном оборудовании и легко масштабируется. HDFS также назначить разные уровни хранения данных в зависимости от их «температуры». Самые «горячие» данные, к которым требуется быстрый доступ, размещаются на самых быстрых накопителях, а «холодные» данные – на менее скоростных дисках. Такой подход дает возможность создать озеро данных с невысокими затратами и оптимизировать систему с точки зрения важности данных и потребности в них.

4.4. Методики «Программное обеспечение в контуре управления» (SIL) и «Оборудование в контуре управления» (HIL)

В отчете, опубликованном в 2016 году [15], корпорация RAND подсчитала, что для снижения количества ДТП со смертельным исходом на 20 % автономные автомобили должны проехать около 11 миллиардов миль. сли использовать парк из 100 автомобилей, которые ездят круглосуточно 365 дней в году со средней скоростью 25 миль в час, для выполнения этой задачи потребуется 518 лет. Очевидно, требуется другое решение.

Для решения этой задачи компании, занимающиеся разработкой автономных автомобилей, применяют методики SIL и/или HIL, ускоряющие тестирование.

Корпорация HPE располагает опытом создания и поставки систем моделирования для автомобильных компаний во всем мире. В этих решениях HPE обычно использует шасси HPE Apollo 2000 Gen10 с серверами HPE XL170r для вычислений с использованием центрального процессора и с серверами HPE XL190r для вычислений с использованием видеокарт (GPU).

Индивидуальные рабочие процессы SIL создаются на основе системы контроля и управления (CMS). Система CMS поддерживает планирование событий по времени и обработку очередей действий, которые будут выполняться параллельно в зависимости от наличия свободных ресурсов.

Размещение систем SIL вместе с системами хранения данных обеспечивает более высокую гибкость по выполнению требований к пропускной способности, необходимых для оптимальной работы SIL. Возможна организация доступа к системам SIL из любой точки мира для поддержки инженеров из разных стран.

Модель «Оборудование в контуре управления» (HIL) также можно интегрировать в основную сеть ЦОДа для организации высокоскоростного доступа к озеру данных. Поскольку требуется очень высокий уровень производительности, для конфигурации HAD предпочтительно использовать высокоскоростные среды передачи данных, такие как InfiniBand и Intel Omni-Path. Также стоит предусмотреть дополнительные каналы Ethernet 10 Гбит/с для реализации глобальной связности и индивидуальных проектов HIL.

4.5. Архивация и резервное копирование

Для создания системы HAD может потребоваться немало тестовых автомобилей, каждый из которых ежедневно генерирует терабайты данных. Легко заметить, что такой автомобильный парк может быстро создать сотни петабайт данных. При этом данные после их получения необходимо очищать, разделять и преобразовывать, создавая разные версии (в разных форматах) одной и той же информации.

Кроме того, в силу действующего законодательства и собственных политик, компании может также потребоваться архивация и резервное копирование данных. Для длительного хранения данных корпорация HPE предлагает решение Data Management Framework (DMF). Это иерархический диспетчер хранения данных с более чем 20-летней историей успешной эксплуатации. HPE DMF автоматически отслеживает свободное пространство в управляемой файловой системе. За счет этого гарантируется наличие необходимого свободного места, а системные администраторы избавляются от рутинной необходимости постоянно отслеживать загрузку ресурсов хранения данных и добавлять новые.

HPE DMF сохраняет информацию о метаданных и о данных предыдущих версий файлов, поэтому администраторам доступна полная история эволюции и полное содержимое файловых систем; можно вернуться к любому моменту и восстановить любые данные. При обращении к истории версий можно восстанавливать как файловые системы целиком, так и их фрагменты, указав необходимую точку во времени.

Ленточное решение HPE DMF построено на основе ленточной библиотеки HPE TFinity® ExaScale на базе технологии Spectra. TFinity ExaScale – это самая вместительная в мире отдельно стоящая система хранения данных [16]. Одна библиотека TFinity EE способна хранить до 53 450 ленточных картриджей на 44 шкафах.

При использовании технологии сжатия TS1150 емкость системы превышает 1 эксабайт. Благодаря решению Dual Robotics и 72 накопителям LTO-8 скорость записи достигает примерно 21 ГБ/с, а емкость – 100,2 ПБ при использовании картриджей 8350 LTO-8 (четыре дорожки).

5. Услуги и решения партнёров

Корпорация HPE занимает ведущую долю на рынке высокопроизводительных вычислений и обладает широчайшими возможностями для реализации решений HAD с самыми высокими требованиями к вычислительным ресурсам, системам хранения данных и сетевым ресурсам.

5.1. Создание

Организация HPE Pointnext Services создает полнофункциональную платформу для клиентов от центра обработки данных до конечных устройств (в данном случае это станции сбора данных и автомобильные регистраторы данных) и вплоть до готовых приложений для разработчиков. В зависимости от потребностей и целей клиента специалисты HPE Pointnext Services в области ИИ и обработки данных помогут:

• исследовать цели и приоритеты сценариев использования для бизнеса, данных и участников ИТ-экосистемы;

• определить функциональность ИИ и аналитики, необходимую для достижения поставленных целей;

• выявить зависимости и источники данных для выработки стратегии интеллектуальной обработки данных.

5.2. Выполнение

Запуск в эксплуатацию налагает требования по необходимому уровню операционной поддержки для всех компонентов, чтобы обеспечить оптимальную доступность для поддержки бизнеса. Предоставляя услуги операционной поддержки HPE Pointnext Services, корпорация HPE может помочь в реализации операционных задач системы HAD.

Услуги адаптивного управления HPE являются составным компонентом решений HPE GreenLake: ИТ-услуги предоставляются по модели с оплатой за использование. Эта платформа позволяет решать эксплуатационные задачи для инфраструктуры компании, включающей серверы, системы хранения данных, сети, инфраструктурные программные решения, гипервизоры, системы резервного копирования и восстановления данных, а также средства безопасности, а также межплатформенное и прикладное ПО, разработанное компанией HPE и определенными сторонними поставщиками.

5.3. Потребление

Если вам требуется гибкость и полный контроль в локальной среде или публичном облаке, воспользуйтесь предложением HPE GreenLake – это набор ИТ-решений с оплатой по фактическому потреблению. Предлагаем каталог полных проверенных решений, позволяющих добиться нужных результатов в области ИТ с использованием оборудования, программного обеспечения и знаний на ваших площадках по модели с оплатой за использование.

5.4. Партнеры

При разработке решений HAD могут возникать этапы, когда партнерами HPE могут становиться не только наши конечные потребители, но и другие организации (в целях создания лучших платформ и служб для HAD). Пример такого партнерства – транспортировка носителей с информацией, собранной в процессе тест-драйва. В месте проведения тест-драйва пропускная способность сетевого подключения может оказаться недостаточной для отправки данных. В партнерстве с курьерской службой мы можем обеспечить доставку носителей информации в ближайшую станцию сбора данных в кратчайшие сроки.

Партнерство может работать в различных формах. Возможно, что у клиента уже есть поставщик ИТ-услуг и заказчик хотел бы реализовать платформу HAD силами этого же поставщика. Как вариант, клиентов заинтересует сотрудничество HPE с этими поставщиками услуг, чтобы обеспечить плавный и эффективный переход от этапа создания решения к этапу его использования. Корпорация HPE вместе с поставщиками услуг предлагает конечным потребителям создание и выполнение услуг, созданных HPE в содружестве с другими разработчиками. Каждый партнер привносит собственные услуги в экосистему и обеспечивает всестороннее обслуживание клиента.

6. Заключение

В дорожно-транспортных происшествиях во всем мире ежегодно гибнет около 1,35 миллиона человек. Аварии на дорогах обходятся большинству стран в 3% их внутреннего валового продукта. От 20 до 50 миллионов человек получают несмертельные травмы, часто приводящие к нетрудоспособности [18].

Автомобили высокой автономности – стремительно растущий рынок, цель – повышение безопасности и здоровья общества. По оценкам специалистов, если распространение автономных автомобилей достигнет 10, 50 и 90%, это может привести к снижению числа человеческих жертв соответственно на 1100, 9600 и 21 700 человек в США за год [19].

Разумеется, HAD – непростая задача. Для ее решения требуются самые передовые и совершенные технологии, доступные на рынке в настоящее время, включая нейросети машинного обучения и глубинного обучения, современные ускорители вычислений, высокопроизводительные сети и среды передачи данных.

Предложения HPE позволяют удовлетворить потребности автомобильной промышленности в современных решениях ИИ и высокопроизводительных вычислений для облачных развертываний HAD. При этом клиенты могут приобрести и эксплуатировать решения самостоятельно, а также заключить договор с HPE (используя HPE Pointnext Services, HPE GreenLake и другие предложения услуг) и поручить нашей корпорации обработку некоторых или всех вычислительных задач для HAD. Корпорация HPE предлагает полный ассортимент вычислительных систем, сетевых решений, систем хранения данных и технической поддержки и услуг по всему миру, гарантируя, что разработчики уже сегодня могут приступить к созданию оптимальных решений HAD для надежных и безопасных транспортных сетей будущего.