针对自动驾驶数据存储的严苛需求，如何降低数据延时，提升数据传输质量，为自动驾驶打造高效、可靠的存储基石呢？数据传输架构上的变革必不可少。打通“端-边-云”各个环节数据传输的动脉，才能更好地满足车载数据系统的存储需求，助力数据在传输中“畅通无阻”。
进入IT4.0时代，物联网的应用使得更多数据能够在网络边缘进行分析和处理，边缘数据生态逐步兴起。在诸多的边缘数据应用中，自动驾驶是一个十分典型的场景。近些年，自动驾驶行业在不断发展中展现出无限的潜力，但同时也引发了数据的爆炸性增长。
自动驾驶，掀起数据狂潮
自动驾驶技术不断呈现创新突破，多样化的驾驶场景也在产生着大量数据，无论在车端或是路端，自动驾驶数据都展现出了指数型增长的趋势。
以现有规模的汽车保有量来计算，自动驾驶所产出的数据量达到了TB级：一座汽车保有量为200万的城市如今在一天内大约可产生1609TB的数据量，而到2030年自动驾驶每天大约会产生80EB的数据量，相当于8亿部4K电影的文件大小，可以观看18万年之久（数据来源：CMRI,2020）。这种数据量已经远远超过了现有的汽车数据系统的承载能力，传统架构难以满足自动驾驶场景中的数据存储需求。
针对自动驾驶数据存储的严苛需求，如何降低数据延时，提升数据传输质量，为自动驾驶打造高效、可靠的存储基石呢？数据传输架构上的变革必不可少。打通“端-边-云”各个环节数据传输的动脉，才能更好地满足车载数据系统的存储需求，助力数据在传输中“畅通无阻”。
边缘节点突破数据传输瓶颈
传统数据传输架构中只包含云节点和终端两个节点，其传输的延时达到了上百毫秒，并不能满足自动驾驶的低延时需求。为降低延时，在架构中添加边缘节点显得至关重要。在“端-边-云”数据传输架构中，车路协同等大部分数据的处理、清洗都可以在边缘节点完成，同时边缘节点也会承担管理功能，不但可以对数据进行记录，同时也可以做出前瞻性的预判。
在车载端数据存储这一领域，希捷致力于降低存储成本，提升数据采集速度，增强存储可靠性，使车载端数据能够更高效地传输到边缘节点，为车载数据存储增添高能“buff”。
小希助力打造高效、智能的存储方案
实际的自动驾驶场景中存在着多种形式的道路数据，例如路端、车端数据等，对车载数据存储提出了更高的要求：
大容量：车载数据系统需要记录大量复杂的数据，储存容量需要满足TB级存储需求
稳定性：在宽温振动条件下，数据存储功能需要保证稳定运行，以应对各类道路、天气状况
良好的读写性能：数据从边缘数据中心传输至云数据中心的过程中需要更高的传输效率，从而保证驾驶的安全性，稳定性
安全性：数据迁移的过程中，数据的加密十分必要，从而保护用户对其私人数据的合法权力
面对自动驾驶对数据存储的多重要求，希捷银河Exos CORVAULT自修复智能存储系统从硬件、软件两方面层层优化，全方位满足自动驾驶的数据储存需求：
大容量：PB级别硬件存储，支持不同类型的硬盘存储，满足多样化的使用场景
高性能：14GB/s读取速度，12GB/s写入速度，高效应对高频次的数据读写使用需求
自修复：可以对硬盘进行早期的故障预测，并在硬盘出现故障时，对可自我修复的故障件进行自我修复，无需用户进行任何操作，节约时间成本
数据保护：希捷ADAPT数据保护技术加持，分布式纠删提供快速数据重建功能，保证数据安全
IT4.0时代，数据的爆炸性增长是不可避免的趋势。应对不同的数据应用场景，需要相应规模，性能的数据储存方案来满足各异的存储需求。面向自动驾驶这一特殊的应用场景，希捷银河Exos CORVAULT自修复智能存储系统以大容量、高性能、自修复等功能特性完美适配，希望能够助力激活自动驾驶数据的更多价值！
