Internet mobil: siapa yang membutuhkan data tentang mengemudi Anda

gambar



Komputasi terdistribusi dalam jaringan lokal.



Kendaraan yang terhubung ke jaringan akan memproses dan menghasilkan data dalam jumlah besar, dan siapa pun yang memiliki akses ke data ini akan dapat memperoleh manfaat yang sangat besar darinya.



Jika datanya memang oli baru, maka para pemain yang mencoba mendapatkan exabyte data dari kendaraan yang terhubung akan berspekulasi tentangnya. Toyota ingin menjadi salah satu pemain itu.



Tentu saja, OEM harus menjadi penerima utama dari data yang dihasilkan kendaraan. Mengikuti model Tesla, banyak pembuat mobil yang ingin menghentikan penjualan mobil satu kali dan pindah ke mematok pembeli melalui penjualan langganan upgrade over-the-air. Dengan banyaknya aplikasi dan layanan yang tersedia untuk kendaraan yang terhubung, operator seluler juga memanfaatkan pertumbuhan lalu lintas yang akan segera terjadi dan signifikan. Penyedia layanan cloud dan perusahaan teknologi juga tertarik dengan proses ini karena mereka berusaha untuk memenuhi permintaan komputasi terdistribusi yang terus meningkat.



Setidaknya begitulah cara kerjanya dalam teori. Keadaan ini memotivasi setidaknya satu OEM untuk terlibat dalam Advanced Automotive Technology Consortium (AECC): Toyota. AECC (Automotive Edge Computing Consortium) adalah grup lintas industri nirlaba. AECC didirikan pada Kongres Dunia Seluler 2017 dan secara aktif menetapkan serangkaian persyaratan jaringan untuk kendaraan yang terhubung. Konsorsium tersebut termasuk Toyota, Ericsson, Intel, Denso dan NT&T. Sponsor AECC adalah Cisco, Dell, KDDI dan Samsung.



AECC tidak berfokus pada V2X (komunikasi kendaraan-ke-kendaraan dan kendaraan-ke-infrastruktur) atau jaringan dalam sistem infotainmen. Sebaliknya, grup tersebut berfokus pada pengembangan spesifikasi untuk memaksimalkan pengumpulan dan pemrosesan data besar yang dihasilkan oleh kendaraan yang terhubung.



AECC telah menerbitkan versi kedua dari laporan teknisnya Mengemudi Data ke Tepi: Tantangan Distribusi Lalu Lintas Data . Itu dapat diunduh secara gratis dari tautan ini.



Tantangan Big Data



Dalam sebuah wawancara dengan EE Times, Kenichi Murata, Presiden dan Ketua AECC dan Manajer Umum Proyek di Toyota Motor, mengatakan: "Industri awalnya berasumsi bahwa dalam 5 tahun, setiap kendaraan akan menghasilkan sekitar 1 gigabyte data per bulan." Sekarang, AECC telah menyadari bahwa perkiraannya terlalu rendah. Dengan gelombang layanan dan aplikasi baru yang bermunculan, AECC memperkirakan data yang dihasilkan akan tumbuh hingga 1-10 exabyte data per bulan pada tahun 2025.



Pertumbuhan eksponensial ini dapat diatasi dengan membuat jaringan lokal / metropolitan dan menentukan di mana pemrosesan dan penghitungan data harus dilakukan di "tepi" jaringan.



Kunci dari solusi ini adalah jaringan lokal. Lebih baik menganalisis data secara lokal karena Anda tidak dapat menyia-nyiakan bandwidth jaringan dan tidak harus mahal untuk mentransfernya, jelas Leifeng Ruan, ketua AECC WG2 dan kepala teknisi di Intel.



Buku Putih AECC 2.0 memberikan solusi dan rekomendasi khusus untuk pembongkaran data di tepi jaringan, memilih server dan penyedia mobilitas, dan menyediakan sistem otomotif.



Strategi untuk operator seluler



Jaringan yang dirujuk oleh AECC adalah jaringan seluler. Artikel teknis terbaru yang diterbitkan oleh AECC memberikan panduan terperinci bagi operator seluler yang tertarik untuk menangani permintaan data yang terus meningkat dari kendaraan yang terhubung. Kelompok tersebut mencatat, "Untuk operator, laporan tersebut memberikan informasi tentang fungsionalitas yang dibutuhkan oleh kendaraan jaringan generasi mendatang, serta rekomendasi untuk konfigurasi jaringan untuk mendukung ekosistem jaringan transportasi yang muncul."



Murata mencatat bahwa AECC telah membahas kemajuannya dengan 3GPP (sebuah konsorsium yang mengembangkan spesifikasi untuk telepon seluler), meskipun daftar operator seluler yang termasuk dalam kelompok kerja hanya mencakup NTT Jepang, KDII dan AT&T.



Dalam makalah teknisnya, AECC juga menyoroti peran kunci yang diperlukan untuk "manajemen data terdistribusi" dalam "arsitektur cloud terdistribusi yang berorientasi topologi". Teknologi ini juga dikenal sebagai komputasi tepi.



Daftar perusahaan yang menyediakan layanan cloud di AECC termasuk Oracle, Dell, Google Cloud, dan Microsoft Azure.



Kebutuhan dasar kendaraan jaringan untuk jaringan terdistribusi dan integrasi data lokal menyerupai tantangan yang Netflix dan YouTube selesaikan untuk mengirimkan konten ke perangkat klien. Agar layanan boot bekerja secara efisien, mereka membutuhkan jaringan edge dengan mekanisme caching. Kekhususan bekerja dengan kendaraan yang terhubung adalah bahwa kendaraan tidak hanya mengunggah data dalam jumlah besar dari cloud, tetapi juga mengunggahnya di sana, jelas Murata.



Bagaimana dengan produsen mobil OEM?



Meskipun AECC telah bekerja keras untuk memberikan rekomendasi teknisnya untuk arsitektur jaringan yang mampu menangani sejumlah besar data dari mobil yang terhubung, konsorsium industri sangat membutuhkan keterlibatan produsen mobil lain selain Toyota.



Murata mengakui masalahnya. Tetapi Toyota yakin bahwa pemain lain di pasar (terutama OEM yang lebih kecil) akan mengikuti.



Bagaimana dengan produsen mobil besar lainnya di Eropa, misalnya? BMW, VW dan Daimler mengatakan mereka sedang mengatasi tantangan data besar dengan operator seluler melalui 5G Automotive Association (5GAA). Murata mengomentari situasi ini sebagai berikut: "Ini tidak benar, saya tahu pasti."



Ternyata, 5GAA lebih memperhatikan masalah lain, khususnya V2X berbasis seluler.



Cepat atau lambat, masalah bekerja dengan data besar harus diselesaikan di tingkat lintas sektor, jelas Murata. Dengan fokus pada kolaborasi AECC dan 3GPP, Murata berharap 3GPP dapat menjadi jembatan untuk menjembatani gap dengan 5GAA.



Ketua AECC mengatakan bahwa masalahnya ada pada detail teknis tentang bagaimana operator seluler, pembuat mobil, dan penyedia layanan cloud berinteraksi. Jaringan area lokal harus memberikan dukungan untuk komputasi terdistribusi, pelacakan data sesuai permintaan, serta penyimpanan dan pengindeksan data, dan jenis data yang dikirim oleh kendaraan yang berbeda cenderung berbeda. Ketua juga menambahkan bahwa "ada sejumlah unsur teknis yang perlu dibakukan."



Toyota dan konektivitas



Meski demikian, hasil kerja AECC selama beberapa tahun terakhir belum mendapat publisitas luas.



Egil Juliussen, seorang analis industri otomotif, mencatat bahwa pembuat mobil pada dasarnya enggan berbagi data di antara mereka sendiri. Jika data besar adalah sumur minyak, mengapa mengebor dengan siapa pun?



Juliussen mencatat bahwa Toyota, yang sedikit terlambat ke pasar konektivitas (dibandingkan dengan GM dengan On Star atau BMW dengan Connected Drive), mungkin mencari untuk mengejar ketinggalan dengan harapan menjadi yang terdepan.



Juliussen berpendapat bahwa, seperti halnya proyek IoT lainnya, tantangan bekerja dengan data besar bermuara pada dua pertanyaan. Pertama, siapa yang akan membayar untuk jaringan? Kedua, model bisnis apa yang benar-benar dapat memanfaatkan konektivitas?



Berbicara tentang prospek arsitektur otomotif dalam 5-10 tahun ke depan, Juliussen yakin bahwa teknologi edge computing yang dibutuhkan untuk memproses data tidak akan tertanam di infrastruktur jaringan, tetapi di mobil itu sendiri.



Produsen mobil dan perusahaan teknologi lebih fokus pada pengurangan jumlah data yang dikirim ke cloud. Murata keberatan: dia yakin bahwa pengurangan volume data yang diunduh adalah masalah saat ini. Pada gilirannya, ia mencatat bahwa AECC sedang mengerjakan "tantangan hari esok", yaitu arsitektur jaringan generasi mendatang yang mampu memenuhi permintaan yang terus meningkat untuk aplikasi dan layanan untuk kendaraan yang terhubung.



Berlangganan saluran:

@TeslaHackers - komunitas peretas Tesla Rusia, pelatihan persewaan dan drift di Tesla

@AutomotiveRu - berita industri otomotif, perangkat keras, dan psikologi mengemudi







gambar



Tentang ITELMA
- automotive . 2500 , 650 .



, , . ( 30, ), -, -, - (DSP-) .



, . , , , . , automotive. , , .


Baca lebih banyak artikel bermanfaat:






All Articles