Fujitsu запускает новую платформу для ускорения использования больших объемов данных в автомобилестроении


назад в раздел Новости


Дата публикации - 16.10.2019 г.
Автор - Fujitsu
Сайт - www.fujitsu.com/ru/ 

Fujitsu Limited объявила о планах запуска новой платформы для потоковой обработки данных, с помощью которой поставщики услуг смогут в максимальной степени использовать данные, получаемые от подключенных автомобилей (connected cars).

Новая разработка позволяет выполнять простой и эффективный анализ больших данных, поступающих от автомобилей, с помощью технологии Fujitsu Dracena[1]. Она способна дополнять и менять содержание данных, получаемых с IoT-устройств, непосредственно в процессе обработки значительных объемов информации, при этом не останавливая работу. Платформа дает возможность управлять и обрабатывать постоянно меняющуюся информацию о людях и объектах, в том числе о пешеходах, дорогах, транспортных средствах и зданиях. Это позволяет воспроизвести окружающую ситуацию в цифровом формате, включая другие транспортные средства.

Индустрия мобильности в настоящий момент претерпевает коренные изменения, которые, начиная с 2020 года, вызовут стремительный рост количества подключенных автомобилей. Большие данные, получаемые от таких автомобилей, например изображения с датчиков и CAN-данные[2], будут играть важную роль при реализации сервисов мобильности, включая мониторинг трафика на дорогах, интерактивные карты, страховые сервисы, а также при проектировании транспортных средств. Вместе с тем системы для анализа подобных больших данных разрабатываются конкретно под каждый отдельный сервис и дублируют друг друга по функциям разработки и системным ресурсам. Это создает потребность в системе, которая могла бы гибко и эффективно поддерживать одновременно несколько сервисов.

Для решения этой задачи Fujitsu предлагает использовать технологию виртуальных копий («цифровых двойников»), которая позволит в реальном времени в цифровом формате репродуцировать информацию о транспортных средствах и дорогах. Для использования данной технологии в контексте индустрии мобильности, Fujitsu запускает новую платформу обработки данных. Она будет поддерживать разработку различных сервисов на базе данных, полученных от транспортных средств, и даст возможность поставщикам сервисов гибко адаптировать их для различных сценариев использования, предлагая безопасные, защищенные и комфортные сервисы мобильности.

Сценарии использования:

  • За счет анализа условий движения каждого транспортного средства на дороге технология выполняет виртуальное моделирование условий движения, чтобы позволяет пользователям практически мгновенно получать информацию о пробках и помехах на дорогах.

  • За счет анализа и прогнозирования текущего, прошлого и будущего состояния, непрерывной обработки данных и сохранения нескольких копий данных технология предлагает такие сервисы, как диагностика состояния автомобиля и предотвращение отказа автомобильных аккумуляторов и других узлов.

  • За счет оптимизации существующих сервисов и добавления новых без нарушения существующей функциональности становится возможным обеспечить поддержку таким сервисам, как прогнозирование возникновения опасностей для подключенных автомобилей и оказание помощи при вождении, которые должны работать беспрерывно.

Новая платформа включает в себя как базовые, так и различные дополнительные сервисы, в том числе сервис для управления и выполнения плагинов для отдельных объектов, таких как пешеходы, автомобили, дороги и здания, сервис системных требований для получения информации о необходимых функциональных/нефункциональных требованиях и оказания содействия в подготовке документов по определению требований систематизации, а также сервис установки для создания пользовательских сред в соответствии с документами по определению требований систематизации.


[1] Dracena (Dynamically Reconfigurable Asynchronous Consistent Event-processing Architecture)
Архитектура обработки потоков данных, разработанная Fujitsu Laboratories Ltd., которая может добавлять или менять контент при обработке больших объемов IoT-данных без остановки работы.

[2] Controller Area Network
Тип метода коммуникации в сетях, который, в основном, используется для передачи данных и приема, включая данные с панели приборов, тела человека, двигателя автомобиля и пр.

 

Компания Fujitsu – японская компания-лидер рынка информационных и коммуникационных технологий (ICT), предлагающая полный спектр технологических продуктов, решений и услуг. Около 132 000 сотрудников Fujitsu обслуживают заказчиков в более чем 100 странах мира. Наш опыт и мощь информационных и коммуникационных технологий помогают строить будущее общества вместе с нашими клиентами. Согласно опубликованным отчетам за финансовый год, завершившийся 31 марта 2019 года, совокупная выручка компании Fujitsu Limited (TSE:6702) составила 4,0 трлн. йен (36 млрд. долларов США). Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт http://www.fujitsu.ru

Fujitsu EMEIA

Fujitsu реализует концепцию интеллектуального общества, ориентированного на человека, в котором инновации воплощаются в жизнь посредством объединения людей, информации и инфраструктуры. В Европе, на Ближнем Востоке, в Индии и в Африке (регион EMEIA) 27 тысяч высококвалифицированных сотрудников компании строят цифровое будущее, применяя свои знания в области бизнеса и цифровых технологий и создавая новые ценности совместно с партнерами. Мы помогаем нашим заказчикам вступить на путь цифровой трансформации с помощью сервисов, использующих преимущества искусственного интеллекта, Интернета вещей и облачных технологий, обеспечивая высокий уровень информационной защиты. Для получения дополнительной информации посетите интернет-страницу http://www.fujitsu.com/fts/about/

Названия других компаний и видов продуктов, упомянутые в настоящем документе, являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками своих законных владельцев. Данное информационное сообщение содержит сведения, которые действительны на момент публикации и могут быть изменены в любое время без какого-либо предупреждения.


назад в раздел Новости

Категория: 
Автор: