Produttori e fornitori del settore automobilistico sono attualmente coinvolti in una feroce competizione su chi sia il migliore nello sviluppo di applicazioni per la guida autonoma. La sfida per tutti riguarda la gestione di una enorme quantità di dati e di come questi vengano elaborati e archiviati. Parliamo di un insieme di dati delle dimensioni petabyte – un numero con 15 zeri! – come ad esempio quelli generati dalle riprese dei veicoli nel traffico che vengono visualizzati, taggati e archiviati da decine di migliaia di sviluppatori nei data center dei produttori di automobili e dei loro fornitori.

L’attività di tagging gioca un ruolo decisivo nello sviluppo dei sistemi di guida autonoma. Il processo di rilevazione dell’auto in modalità self-drive si basa su una dotazione precedente di sequenze video-registrate, come per esempio la rilevazione di un cervo a 50 metri, a 30 e quindi a 10 metri di distanza dall’auto. Grazie a questa “memoria” il veicolo può, a seconda della situazione in cui si trova, prendere la decisione migliore in tempo reale. Il veicolo infatti riesce ad apprendere dal tag dei video precedenti, realizzati dagli sviluppatori, ed è dunque in grado di identificare la possibile situazione di traffico e di reagire nel modo più adeguato una volta su strada.
Poiché ci sono miliardi di decisioni come questa provenienti da tutto il mondo, i dati vengono valutati e classificati grazie all’utilizzo di Big Data Analysis e high performance computing. Tutto ciò ha inevitabilmente modificato il tipo di richiesta che l’industria automobilistica fa alle reti IT.

Fino ad oggi la rete è stata “solo” utilizzata come network aziendale per gestire applicazioni core come SAP e Oracle – diventando quindi essa stessa un’applicazione aziendale. I Big Data, soprattutto per le società che operano a livello globale, devono essere processati velocemente ed efficacemente da un paese all’altro e tra i diversi continenti, in base al principio ‘follow the sun’, potendo sfruttare la più elevata larghezza di banda e la più bassa latenza. In passato, l’esigenza di un’infrastruttura di rete utile a trasferire dati in tempo reale era propria del settore finanziario. Infatti, i trader sono in grado di reagire in tempi rapidissimi alle fluttuazioni di prezzo grazie all’alta capacità e alla bassa latenza delle connessioni di rete che utilizzano. Nel processo di sviluppo della guida autonoma, le caratteristiche di queste reti diventano un fattore assolutamente fondamentale per il successo dei produttori e fornitori coinvolti, perché chi è in grado di gestire i Big Data in modo rapido ed efficiente, con la giusta rete WAN è, di fatto, in testa nella competizione in corso.

L’infrastruttura di rete come base di partenza
Considerando che i processi di sviluppo della guida autonoma avvengono a livello globale e che i data center sono dislocati in diversi continenti, risulta sempre più evidente come l’infrastruttura di rete dati di un’azienda sia decisiva nel decretare il successo o il fallimento di un progetto.
Affinché le aziende possano ottenere dei vantaggi significativi, è importante che, in fase di scelta di un service provider, si assicurino di scegliere un backbone capace e globale per la propria rete dati. Questo per garantire la velocità e la latenza adeguate ad applicazioni di Big Data Analytics e di High Performance Computing.
Un possibile vantaggio è rappresentato da un service provider in grado di garantire una rete dati su diversi layer. Quindi, sia una rete gestita su Layer 3, sia una rete non gestita su Layer 2.

L’offerta di reti di secondo livello
La WAN non gestita di layer 2 ha un ruolo fondamentale in questo caso: le aziende devono infatti poter gestire i flussi di dati a livello IP in modo autonomo, così da svolgere le analisi interne in modo flessibile ed efficiente, grazie al computing ad alte prestazioni. Solo gestendo direttamente il routing dei pacchetti, del resto, un’azienda potrà essere certa che i dati prioritari saranno fruibili in qualunque momento, anche con la migliore ampiezza di banda possibile.
Anche il principio ‘follow-the-sun’ ha un ruolo in questo: perché, oltre alla definizione delle priorità indipendentemente dal tempo, devono essere prese anche decisioni di instradamento indipendenti dalla posizione. Ciò garantisce che le aziende abbiano sempre la larghezza di banda e la potenza di calcolo di cui hanno bisogno, indipendentemente da dove si trovano nel mondo.

Flessibile e potente: lo storage Software Defined
L’infrastruttura WAN con la corretta offerta di rete è solo una faccia della moneta: senza la giusta soluzione storage, le case automobilistiche e i fornitori non possono che sfruttare al minimo le capacità di rete a loro disposizione. Questo perché spesso lo storage tradizionale non fornisce la flessibilità necessaria per sviluppare applicazioni relative alla guida autonoma, perché troppo costoso, oppure perché offre un’accessibilità ai dati piuttosto limitata nel tempo.
La soluzione si chiama storage SD. Questa tecnologia offre infatti una soluzione sicura, applicabile a livello globale e flessibile dal punto di vista tecnico. Attraverso lo storage SD è possibile trasferire velocemente e costantemente grandi quantità di dati verso diversi data center, oppure direttamente ai rispettivi utenti. Inoltre, non è più necessario eliminare i dati non più utilizzati, perché è possibile gestire tutta la capacità di archiviazione come ‘Tier1’. Spesso le aziende non possono gestire in modo selettivo i dati archiviati, perché non sanno quando ne avranno di nuovo necessità. Questo tipo di storage riduce al minimo la possibilità di errore in questa fase. È quindi un elemento assolutamente da considerare se si vuole assumere una posizione di leadership nell’attuale fase di sviluppo del self driving.

Gli sviluppi per la capacità decisionale delle auto
L’infrastruttura WAN adeguata, la giusta offerta di rete e le migliori soluzioni di storage, in questa fase sono la conditio sine qua non per raggiungere l’obiettivo principale della guida autonoma: far sì che questi veicoli, una volta completata la fase di sviluppo, possano prendere una decisione autonoma a livello della scatola nera. E questo perché nessuna rete dati sarà abbastanza veloce, e nessuna latenza abbastanza bassa per dare a un veicolo il tempo di comunicare con un data center prima di prendere quella decisione.

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