网联车数据将流向何方，如何管理其生命周期？Freddie Holmes与戴尔进行了交谈以找出答案。单辆网联车在智慧城市中漫游时，将产生并共享相当数量的数据。随着车辆添加更多功能并变得更加自主，每辆车产生的数据量将显着增加。这些数据的去向、用途和保存时间因应用而异，但有一点是明确的：数据生命周期管理对汽车行业来说变得越来越重要，而如何使用这些服务将是至关重要的。
如今，新车已经高度连接，但在未来几年将变得更加智能，从而增加其产生和使用的数据量。与此同时，城市正在配备5G基站、多接入边缘计算（MEC）单元内部的传感器、路侧单元（RSU）以及计算和存储服务器，以帮助实现大量不同设备和工作负载之间的通信。为了实现汽车与城市之间的相互对话，必须快速、可靠而且经常是大批量地共享数据。因此，边缘计算已成为汽车行业和智慧城市工作者的热门话题。扩展基础设施例如，边缘服务器比云端服务器更紧密地处理从城市周围的不同连接设备收集的数据。通过拥有本地边缘服务器，上传和下载速度以及延迟都得到了极大的改善，随着越来越多智能车辆的上路，这将在未来几年变得非常宝贵。自动驾驶汽车（AV）将产生更高的数据需求。网联的自动驾驶汽车穿梭于智慧城市中时将收集、处理和共享数据在当今的汽车行业中，边缘计算主要用于主数据中心之外的受控测试和开发环境。随着越来越多的网联车进入公共道路，边缘计算的作用将上升。“当我们开始谈论这些车辆投入生产时，边缘就会变得非常大、非常快，”戴尔科技公司基础设施解决方案组的技术专家James Singer解释说。“边缘基础设施需要将数据发送到它需要去的地方；如今，其中大部分都流向了云端或本地数据中心。由于预期的数据量，将有许多用例需要在边缘进行处理。”例如，可能没有足够的时间或带宽将数据块发送到数据中心或云端，以便对其进行清理、标记、训练并以无线（OTA）更新的形式发送回汽车。“需要某种边缘计算，将数据发送到靠近车辆所在位置的服务器，”Singer解释说。“这种基础设施尚未大规模存在，但随着行业不断改进车辆功能，这种基础设施将会存在。”Singer说，汽车行业可能会问或已经在问的一个重要问题是，数据如何从车辆传输到云端或托管数据中心。该行业还在努力确定谁将保证数据安全地到达最终目的地，以及数据离开汽车后谁可以看到数据。然后是数据是否保留在边缘服务器上或者是否必须将所有数据发送到一个位置的问题。“由于数据是可移动且分解的，数据将如何被收集并找到返回的路径？”Singer问道。“汽车制造商或一级/二级供应商是否需要构建自己的边缘计算、网络和存储？这些都是有效的问题。”可以肯定的是，汽车行业将把计算和存储功能作为服务来消费。边缘即服务诸如此类的问题围绕着一个关键考虑因素：汽车行业将如何消费边缘计算？戴尔认为边缘即服务（EaaS）就是答案，目前正在研究实现这一愿景所需的条件。这个理念是，EaaS将允许汽车制造商利用端到端边缘基础设施提供商的技能和资源。实际上，它将为汽车制造商提供交钥匙边缘解决方案，因为他们希望将新的网联和自动驾驶功能引入大众市场。它遵循围绕软件即服务（SaaS）和平台即服务（PaaS）的类似趋势，而这两者都加速了行业向数字化的转变。戴尔的技术人员和工程师正在研究影响EaaS提供方式的众多变量，包括从环境因素（如电力和冷却要求）到物理和数据安全性、计算和存储将如何提供服务，以及某些数据是保留在某个特定位置还是最终返回到云端等方方面面。“关于数据在汽车流水线中将如何流动，还有很多未知数，”Singer强调说。“但有一点是肯定的，汽车行业将把计算和存储功能作为一种服务来消费。”汽车、边缘、云从理论上讲，这种移动传感器数据将会得到很好的利用，但正如Singer所解释的那样，这是关于哪些数据离开汽车、哪些数据存储、甚至哪些数据可能不再需要的优先级问题。“在一个成熟的生产环境中，我们需要更加明智地决定哪些数据离开汽车、哪些会被删除、哪些会被存储以及哪些可以在车内进行本地处理”他说。围绕蜂窝车联网（C-V2X）的最新进展将使数据管理方面的工作变得更加复杂。“使用C-V2X、RSU、基站、本地和云基础设施以及其他车辆之间将会有大量的通信，这就是数据量开始成为真正挑战的地方，而'有意识’的周围资源不仅是数据的创造者，也是数据的消费者，”他补充道。
管理高分辨率相机数据将是一个挑战，但Edge将被证明是一个有用的出口车辆的车载传感器不断收集信息，例如，车辆可能会发现碰撞事故造成了路障，或者附近的一群学龄儿童在接近人行横道时可能处于危险之中。一段道路可能结冰或受损，安全驾驶员或乘客（如果完全自主）可以向紧急服务部门发送求救信号。当视频数据开始以大容量和高质量共享时，这时边缘将变得非常宝贵。“从车辆到车辆以及从车辆到基础设施的基本数据传输可能在千字节的范围内，”Singer解释说。“但是，当我们谈论来自这些自动驾驶汽车上的摄像机的数据流时，这将积累大量数据。即使它只是自动驾驶车辆各种传感器所产生数据的10%，然后乘以数千辆汽车，规模将变得巨大。”虽然激光雷达产生的数据比雷达、GPS、超声波和IMU更多，但它并没有接近来自摄像机的数据量。Singer观察到，许多车辆已经使用1K摄像头，但这将过渡到4K，未来甚至可能是8K。Singer强调，将数据推回核心数据中心将是“一个漫长的旅程”，因此未来几年的总体趋势是将计算能力和存储定位在更靠近数据产生的位置。由于与安全核心数据中心相比，边缘服务器将处于不同的环境中，因此下一个挑战将是确保该基础设施不会成为网络攻击的牺牲品。“有许多潜在的攻击媒介，在这种环境下，防火墙的想法将不再足够好了，”辛格警告说。这将需要许多不同公司之间建立强有力的合作伙伴关系才能实现这一目标。EaaS将处理数据雪崩随着5G、自动驾驶和智慧城市的大趋势融合，通过EaaS提供给汽车制造商的端到端边缘基础设施将被证明是非常宝贵的。这个生态系统将从边缘扩展到核心数据中心和云，帮助管理下一代移动性日益复杂的数据生命周期。边缘计算对汽车行业和智慧城市开发商的好处是显而易见的，但单个参与者无法独自解决所有这些问题。Singer敦促整个生态系统的利益相关者共同努力，才能使这种边缘应用成为现实。“戴尔将无法独自构建所有这些边缘基础设施，”他总结道，“这将需要许多不同公司之间建立强有力的合作伙伴关系才能实现这一目标。”
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