في التحول الصناعي 4.0، تستثمر الشركات المزيد في جمع وتوليد البيانات من شبكات إنترنت الأشياء (IoT). يساهم تطوير تكنولوجيا الاتصال بشبكات الجيل الخامس والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تسريع الرحلة نحو المصانع الذكية الآلية بالكامل والمدن الذكية والمركبات ذاتية القيادة والعديد من المجالات الأخرى.

البيانات السريعة هي كمية البيانات التي يتم جمعها ونقلها ومعالجتها في الوقت الفعلي من العديد من المصادر، بما في ذلك: الأجهزة المحمولة، وأجهزة الاستشعار، وكاميرات المراقبة. يمكن أن يصل عدد المصادر إلى مئات أو حتى ملايين الأجهزة المختلفة. تتميز البيانات السريعة بسعة بيانات منخفضة ولكنها تتطلب معالجة سريعة وزمن وصول منخفض واستمرارية.

تلعب التطبيقات والبرامج دورًا مهمًا في تحسين القدرة على تحليل البيانات السريعة ومعالجتها. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يلبي اختيار الأجهزة وأجهزة التخزين متطلبات السرعة والزمن والموثوقية، وأن تكون قادرة على العمل في ظروف وبيئات قاسية.

تتمتع Fast Data حاليًا بتطبيقات محتملة في منطقتين رئيسيتين، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة وطائرات المراقبة الأمنية.

سيارة ذاتية القيادة

تتطلب أنظمة المركبات ذاتية القيادة أداءً عاليًا والقدرة على إدارة كميات كبيرة من البيانات عالية السرعة بكفاءة من أجهزة الاستشعار وأنظمة المعلومات والترفيه وأنظمة التشغيل والخرائط. وستشكل بيانات المستشعر الجزء الأكبر من تخزين البيانات على متن السيارة، حيث ستأتي معظم البيانات من أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) واتصالات السيارة بالبيئة (V2X).

وسيتم تخصيص جزء من السعة للترفيه المتعدد الوسائط والألعاب وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الصوتي وغيرها من الميزات. وبالإضافة إلى ذلك، سوف تصبح "الصناديق السوداء" متطلبًا قانونيًا وسلامة من قبل الجهات التنظيمية.

على عكس خرائط الملاحة ثنائية الأبعاد الحالية، تختلف الخرائط عالية الدقة (HD) بشكل كبير في معدل التحديث وطريقة تحديد المواقع وكمية البيانات التي يتم جمعها. بسبب التكرار العالي لتحديثات البيانات، غالبًا ما تستخدم خرائط HD تحديثات عبر الإنترنت في الوقت الفعلي عبر شبكات الهاتف المحمول 5G. تتضمن الخريطة طبقة ثابتة، وطبقة شبه ثابتة، وطبقة شبه ديناميكية، وطبقة ديناميكية؛ يتم تحديث الفئة الأساسية الثابتة شهريًا أو حسب الحاجة.

تلعب حلول تخزين الفلاش NAND دورًا حيويًا في أنظمة المركبات ذاتية القيادة، حيث توفر إمكانية التشغيل السريع وتخزين البيانات لتسجيل الأحداث الحرجة وتخزين نماذج الذكاء الاصطناعي والخرائط عالية الدقة. ستحتاج الأنظمة إلى معالجة المزيد من البيانات بسرعة عالية وبموثوقية عالية مع تزايد ذكاء السيارات.

طائرة بدون طيار للمراقبة الأمنية

بمتوسط ​​وقت طيران يبلغ حوالي 30 دقيقة، فإن كمية البيانات الجديدة التي يمكن حفظها تبلغ 150 جيجابايت على الأقل. مع وجود خرائط عالية الدقة ونماذج ثلاثية الأبعاد وتكامل الذكاء الاصطناعي، سيتم إنشاء المزيد من البيانات.

تظل بطاقات MicroSD هي جهاز التخزين الأساسي في الطائرات. ومع ذلك، لتوفير سعة تخزين وسرعة أعلى، تقوم بعض الطائرات بدون طيار المتخصصة بتنفيذ تكامل ذاكرة eMMC وUFS وحتى SSD لخدمة بعض الأغراض الخاصة.

ستتطلب الطائرات بدون طيار المستقبلية المدمجة بالذكاء الاصطناعي والقدرات المستقلة ومدى الطيران الأطول سعة تخزين أعلى. إلى جانب ذلك يأتي متطلب تحسين التنقل عبر الخرائط عالية الدقة، والبيانات الملتقطة بدقة أعلى (فيديو 4K، والصور) وغيرها من البيانات.

حل تخزين البيانات السريع للمستقبل

في التطبيقين المذكورين أعلاه، وكذلك في مجالات أخرى لتحليل البيانات في الوقت الفعلي، تميل الفجوة بين أجهزة التخزين وحساب البيانات وتحليلها إلى أن تصبح أقرب إلى بعضها البعض، حتى في التخزين المحلي مباشرة على هذا الجهاز.

بالإضافة إلى أشكال التخزين التقليدية مثل ذاكرة الفلاش NAND المدمجة وبطاقات الذاكرة وأقراص SSD، تطبق بعض الوحدات حلول تخزين بتكنولوجيا جديدة ومقياس أكبر وسعة وسرعة أكبر. ومن الأمثلة الرئيسية على ذلك وحدة تخزين WD Ultrastar Data24 التي تستخدم تقنية NVMe-over-Fabric (NVMe-oF). هذا نظام تخزين عالي السرعة بسرعة 100 جيجابت في الثانية مع سعة تصل إلى 368 تيرابايت، متصل بشكل خاص بخوادم الحافة لتخزين وتحليل البيانات السريعة في الوقت الفعلي.

تتمتع البيانات بإمكانات كبيرة في المستقبل. تسعى معظم المنظمات إلى الاستفادة من المزيد من القيمة وخلقها، بما في ذلك الجمع بين البشر والآلات. تشكل البنية التحتية للتخزين جزءًا من عملية اكتشاف قيمة البيانات. إن اختيار معدات وحلول التخزين المناسبة من شأنه أن يساعد في تحسين الاستثمار وتكاليف التشغيل، مما يفتح فرص عمل جديدة. حيث تعتبر تقنية NVMe-oF بمثابة حل تخزين البيانات السريع للمستقبل.

دوان فونغ