ADASソリューション
クアンタムが提供するADASデータ管理用のリファレンス・アーキテクチャー・ソリューションは、ADAS開発のあらゆる段階において、かつてないほどの拡張性、パフォーマンス、高度なセキュリティを提供します。
<事例＞ミシシッピ州立大学（MSU）先進車両システム・センター
ミシシッピ州立大学、 大量のデータ処理を必要とする自動運転車の研究を クアンタムのエッジ・ストレージで加速
ミシシッピ州立大学（MSU）先進車両システム・センター（CAVS）は、洗練されたコンピューター・シミュレーション技術と55エーカー（約222,577平方メートル）のオフロード試験場を利用して、自動運転車の未来を定義しています。 CAVSでは、車両によって生成され、シミュレーションに使用される複雑な環境データの収集に、エッジ環境におけるデータのキャプチャに特化して設計されたデバイスであるQuantum R-Seriesエッジ・ストレージを活用しています。
R-Series 車載用データ・キャプチャ向け堅牢なエッジ・ストレージ
移動中の過酷な条件下で車両内で大量のセンサー・データをキャプチャし、データを迅速かつ簡単に取り込みます
＜あらゆるエッジ環境でセンサー・データをすばやくキャプチャ＞ 自動運転車でキャプチャされるデータは、1台あたり1時間に最大20TB、1週間ではペタバイトに上り、あっという間に生成されるデータは数百PB規模に達します。膨大な量の非構造化データ（高解像度画像、LiDARセンサー・データ、マシン・データ）は、小型フォーム・ファクター、大容量ストレージ、耐久性、NVMeフラッシュに基づくパフォーマンスを必要とする環境で生成されています。Quantum R-Seriesは、これらすべての要件を満たすように設計されています
目次
特長
ADASシステム向けに設計された高度なリファレンス・アーキテクチャ
クアンタムのADASデータ管理向けリファレンス・アーキテクチャ・ソリューションは、ADAS開発のあらゆる段階において、これまでにない拡張性、パフォーマンス、高度なセキュリティを提供します。
＜StorNextファイル・システム＞
クアンタムは、 StorNext®ファイル・システムを通じて制御される、柔軟なソフトウェア定義型の多階層ストレージ・インフラストラクチャを提供しています。 StorNextは、動画、画像等大容量データに対応した業界最速のファイル・システムであり、数百テラバイト（TB）から数ゼタバイト（ZB）までストレージ容量を拡張・管理できます。StorNextとユーザー定義ポリシーを活用することで、超高速の F-Series NVMeアプライアンス、費用対効果の高い大容量の H4000・QXS™ストレージ、ActiveScale™オブジェクト・ストレージ、Scalar®テープ・アーカイブおよびパブリッククラウドのリポジトリ間でデータをシームレスに移動できます。この場合、データはStorNextシングルネームスペース内で管理されます。
R6000 - 車載専用高機能ストレージ
あらゆる環境でも利用可能(ミリタリースペックを取得)で取外し可能な最大61.44TBの容量を持つ超高速NVMeストレージ
- 小型ながら大容量・高速性能を実現
- オンロードやオフロードでの過酷なデータ収集に耐えられるよう、ミリタリースペック仕様で堅牢な作り
- 最大約60TBの容量により長時間データ収集にも対応。
- 12V ACまたはDC電源で、消費電力が少ないため、車載およびデータセンターへの導入が容易で、効率的な電力使用と信頼性の高い運用を実現
ADAS向けのデータ管理ワークフロー
＜データの収集と取り込み＞
自動運転実証実験車両は、周囲の状況やドライバーの動きを、車載に搭載された多くのセンサーから出力される非構造化データを収集します。高速な取り込み処理を行うためには、高速なスループットを提供するストレージ・システムが必要となります。
＜データの準備＞
収集されたデータを活用するための作業として、低品質データの削除と変換、整合性チェックの実行、冗長な情報の削除、ロケーション、天候、時間、その他のメタデータによるデータのリッチ化が含まれます。これらの作業後、必要な複数のETL（抽出、変換、ロード）操作を実行します。これにはストレージシステムに高いアクセス性能が求められます。
＜MLモデルの開発＞
さまざまな深層学習MLモデルを開発して展開することで、物体の高精度な検出、識別、分類、定位、移動予測を実現します。これには、超低レイテンシと高い読み取りスループットを持つストレージシステムとGPU駆動のサーバーが必要です。
＜シミュレーションと検証＞
MLモデルの開発後は、ハードウェア・イン・ザ・ループ（HiL）/ソフトウェア・イン・ザ・ループ（SiL）または他の同様のアプローチを使用して、その精度を検証する必要があります。センサーのRawデータは、数千回に及ぶ反復処理の並列実行で再生されます。このプロセスは、新しいモデルが開発されるたびに、過去にキャプチャされたデータに対する検証のために継続的に繰り返され、高帯域幅の並列データ・アクセスを備えたインフラストラクチャを必要とします。
＜アーカイブ化＞
検証後、データは、将来使用する可能性があるため、または規制や契約上の義務を果たすために、低コストのストレージに移動されます。大容量のデータをサポートし、高いセキュリティと信頼性を維持するために拡張性のあるストレージ・システムが必要です。
Quantum ADASデータ管理ソリューションを選ぶ理由
＜コスト削減を可能にするデータの自動階層化＞
：自動階層化により、GPUサーバやその他の分析リソースを効率的に利用できるため、最小のTCOで市場への参入を行えます。StorNextは、データを最適なストレージ階層に自動的に移動することで高性能が求められる階層と安価な層のバランスを取るため、パブリック・クラウドを含み、市販されている他のどのソリューションよりも、テラバイトあたりのTCOを大幅に削減します。この弊社独自の差別化要因により、お客様は、市場参入までの時間を短縮しつつ、数百万ドル（数億円）のコスト削減を実現できる可能性があります。
＜お客様のニーズに合ったアーキテクチャ・ソリューションを設計＞
Quantum ADAS/ADチームは、お客様と連携して、ソリューションを一か ら設計、構築、展開します。自動運転車産業には、ADAS/AD技術の全メーカーのニーズを満たす標準化されたアーキテクチャやプロセスが存在しません。弊社は、確かなパートナーとして、お客様とともに、お客様の将来のニーズに応じて拡張ができ、最小限のコストで最高のパフォーマンスを提供するアーキテクチャの設計に取り組みます。
＜クラス最高の業界パートナー＞
お客様は弊社の提供するサービスの枠を超えた課題の解決に取り組んでいることと思います。弊社は、総合的なソリューションのご提供を可能にするため、ADAS/ADビジネスにおける最高のアライアンス・パートナー各社と戦略的パートナーシップを確立しています。弊社のパートナーには、Nvidia、AWS、Hexagon、AutonomouStuff、SiaSearch、DXC、Aptivの各社をはじめ、多数が名を連ねています。
＜40年以上にわたる非構造化データ管理の専門知識を有するクアンタム＞
長年に及ぶ非構造化データ管理の経験を活かして、お客様のデータ管理、開発、検証プロセスの合理化を支援いたします。総合的なアプローチで特定のニーズに対応するエンドツーエンドのアーキテクチャを構築することで、大幅に差別化されたソリューション・セットをご提供します。
<事例＞ミシシッピ州立大学（MSU）先進車両システム・センター
ミシシッピ州立大学、 大量のデータ処理を必要とする自動運転車の研究を クアンタムのエッジ・ストレージで加速
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