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    Autonomous Driving Data Storage-Lösung

    OceanStor Pacific: Storage für autonomes Fahren

Die hohen Datenverarbeitungs-Anforderungen für autonomes Fahren

  • Große Mengen an Straßendaten werden erzeugt

    • Hochentwickelte Systeme für autonomes Fahren erzeugen extrem große Mengen an Straßendaten und auf Level 4 (vollständig autonom) gibt es 3-5 mal mehr Testdaten verglichen mit Level 3: Hunderte von TB müssen jeden Tag importiert und gespeichert werden
    • Von allen gesammelten Daten müssen ungefähr 15 % vorverarbeitet werden, zusammen mit PBs an Daten, die für über ein Jahrzehnt gespeichert werden müssen.

  • Für ein Service-Set sind mehrere Protokolle erforderlich

    ­ • Testdaten-Übertragung, Import, Vorverarbeitung, Training, Simulation und Ergebnisanalyse erfordern verschiedene Protokolle, einschließlich Objektspeicherung, Network Attached Storage (NAS) und Hadoop Distributed File System (HDFS).
    • Verschiedene Daten werden radikal voneinander isoliert, so dass das Kopieren der Daten länger dauert als Verarbeitung und Analyse, was die Effizienz extrem beeinträchtigt.

  • Komplexe Service-Modelle und hohe Leistungsanforderungen

    • Es gibt verschiedene Typen von Straßentestdaten-Sensoren und komplexe Input/Output-Modelle. Für das Fahrzeugmodell-Algorithmus-Training und die Funktionssimulation ist eine IT-Infrastruktur mit extrem hoher Leistung erforderlich.

Vorteile der Huawei-Lösung

  • Extrem hohe Dichte

    • Ein einziges OceanStor Pacific 9550-Chassis mit zwei Knoten fasst die Straßendaten, die von 500 Fahrzeugen gesammelt werden.

  • Protokollübergreifende Zusammenarbeit

    • Eine Kopie der Metadaten und eine Datenkopie können von mehreren Services genutzt werden, eine Isolierung wird vermieden.
    • Die Effizienz wird um 25 % verbessert, die Gesamtbetriebskosten werden um 20 % verringert.

  • Überlegene Leistung

    • Ein 5HE-Chassis bietet eine Bandbreite von 160 Gbit/s und 2 Millionen IOPS.
    • Die Leistungsdichte liegt 30 % über dem Branchenstandard.

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