Построение новой экосистемы интеллектуального транспорта на основе edge-компьютинга, Eaton ускоряет освоение новых возможностей в отрасли
2025-12-31
Под влиянием волны 5G такие приложения, как взаимодействие транспортных средств и дорожной инфраструктуры, умная парковка, интеллектуальное планирование транспортных потоков и беспилотное вождение, претерпели трансформацию, характерную для цифровой эпохи, открыв совершенно новые подходы к мобильности будущего. В то же время эти конкретные сценарии применения предъявляют более строгие требования к задержке, а объем данных в реальном времени будет стремительно расти, что требует их анализа, обработки и хранения на периферийной стороне. Таким образом, «edge-компьютинг» играет важную роль в применении в сфере интеллектуального транспорта.
Существует множество различных определений edge-компьютинга. По мнению Openstack, edge-компьютинг — это предоставление облачных сервисов и услуг IT-среды для разработчиков приложений и поставщиков услуг на периферии сети.
Edge-компьютинг — это обработка и анализ данных на периферийных узлах сети, а не их обработка после упорядочивания на центральном сервере. В настоящее время «периферийные узлы» в основном включают базовые станции связи, серверы, шлюзовые устройства и терминальное оборудование. В качестве дополнения к облачным вычислениям, edge-компьютинг занимает более низкое положение в топологии сети, то есть находится ближе к «пользователю» — месту генерации данных.
С развитием технологий сетей 5G и интернета вещей вычислительные мощности будут перемещаться из облака на периферию, формируя совместное развитие «облако-край-устройство». В управлении большими объемами данных от устройств интернета вещей периферийные вычисления эффективнее, имеют меньшую задержку, обеспечивают более высокую скорость обработки и масштабируемость, что вызывает большие ожидания в отношении реализации большего количества сценариев применения. Согласно консультационному исследованию McKinsey, в отраслевых применениях периферийных вычислений значительную долю занимают интеллектуальное управление дорожным движением и транспортные перевозки.
Совместное создание периферийными вычислениями новой экосистемы интеллектуального транспорта
В сфере управления дорожным движением городская транспортная система является сложной и крупной системой. Как повысить эффективность всей транспортной системы и улучшить качество жизни жителей — важнейший фокус внимания интеллектуального транспорта, а большие объемы данных, генерируемые различными датчиками и терминальными устройствами, стали узким местом, сдерживающим развитие интеллектуального транспорта.
В интеллектуальных городах в приложениях на основе геолокации, таких как транспорт и управление объектами инфраструктуры, периферийные вычисления могут осуществлять сбор и обработку данных в реальном времени с последующей передачей в центр облачных вычислений для выполнения соответствующих операций, что вселяет надежду на решение многих проблем, долгое время мешающих развитию отрасли.
На примере управления дорожным движением, с использованием возможностей граничных вычислений осуществляется мониторинг и обратная связь в реальном времени, что позволяет реализовать интеллектуальное управление транспортом. Граничные вычисления собирают данные о дорожном движении в реальном времени, выполняют их хранение, фильтрацию и обработку, после чего загружают данные для анализа на платформу больших транспортных данных. На основе многомерных данных, таких как зоны заторов, дороги и точечные местоположения, проводится анализ пробок, а результаты интеллектуального анализа передаются на граничный уровень для оптимизации светофоров.
От пассивного сбора данных к активному восприятию, от локальной оптимизации к макропланированию — за счёт эффективной разработки стратегий светофорного регулирования, установки указателей маршрутов, а также управления потоками транспорта из мест его происхождения, в целом повышается эффективность управления дорожным движением.
Очевидно, что сочетание граничных вычислений и облачных вычислений от периферии к центру формирует новую интеллектуальную транспортную экосистему, состоящую из центрального мозга и нервных окончаний, что становится основной тенденцией в развитии интеллектуального транспорта.
Для повышения эффективности обработки данных на периферии, сокращения задержек и уменьшения нагрузки на полосу пропускания развертывание граничных вычислений становится важным и незаменимым элементом. Инфраструктура граничных вычислений в интеллектуальных транспортных системах основана на стандартной и открытой облачной платформе, обеспечивающей совместное развертывание гетерогенных сетей на одной платформе, и требует быстрого и простого создания рабочей среды для сторонних приложений.
В сложных внешних условиях, таких как высокая температура, сильный холод и повышенная влажность, обеспечение длительной работы оборудования для граничных вычислений становится довольно важной проблемой. Кроме того, широкое распределение Сайт и ограниченное количество IT-персонала приводят к таким проблемам, как отсутствие удаленного мониторинга и управления, а также к трудностям со стандартизацией и интеграцией.
Модульные решения для центров обработки данных от Eaton обеспечивают гибкое развертывание на периферии
Как поставщик ключевой физической инфраструктуры, компания Eaton, опираясь на богатый опыт в сфере центров обработки данных, а также на сильные позиции и охват рынка в транспортной отрасли, глубоко понимает уникальные потребности и сценарии применения в отрасли интеллектуального транспорта и, ориентируясь на пользователя, предоставляет высокоинтегрированную, стандартизированную, предсказуемую и надежную инфраструктуру периферийных центров обработки данных. Недавно представленное решение Eaton для модульных центров обработки данных «Серия E-Cube 2.0» объединяет различные системы в единое целое, что упрощает процессы развертывания и управления и повышает гибкость.
Быстрое развертывание, комплексная поставка
В решении Eaton для модульных центров обработки данных «Серия E-Cube 2.0» решения E-Rack (уровня стойки) и E-Line (уровня ряда) обеспечивают комплексную поставку инфраструктуры периферийных вычислений будущего для интеллектуального транспорта. Оно объединяет шесть подсистем: ИБП, модуль распределения питания, модуль охлаждения, кабельную систему, стойку и удаленный мониторинг, отличаясь более низким энергопотреблением и меньшими габаритами.
Кроме того, при развертывании периферийных сервисов сложные приложения для интернета вещей будут предполагать взаимодействие нескольких облачных платформ. Рост числа специализированных облачных платформ в сфере интеллектуального транспорта, таких как платформы для обработки видеопотоков, распознавания речи и лиц, также предъявляет более высокие требования к взаимодействию между платформами. Решение E-Cube от Eaton на уровне каналов позволяет быстро развертывать физическую среду для облачных периферийных вычислений в интеллектуальных транспортных системах, а также обеспечивает для различных облачных платформ функции анализа данных, их обмена и совместной обработки.
Оборудование полностью преднастроено и всесторонне протестировано на заводе, стандартизированный дизайн обеспечивает работу «из коробки», единые архитектурные стандарты и стандартизированная аппаратная архитектура способствуют быстрому развертыванию в сценариях применения интеллектуальных транспортных систем, а также обеспечивают сквозную комплексную поставку.
Уникальная конструкция для работы в суровых условиях
В ответ на вызовы, связанные с работой оборудования интеллектуальных транспортных систем в сложных условиях, таких как высокая температура, сильный холод и повышенная влажность, модульное решение для центров обработки данных Eaton «E-Cube 2.0» осуществляет мониторинг температуры и влажности окружающей среды в реальном времени с помощью датчиков, а также может передавать сигналы на централизованную платформу мониторинга через интеллектуальный протоколный интерфейс датчиков. Система также позволяет задавать пороговые значения для параметров температуры и влажности, и в случае их превышения и срабатывания сигнализации в кратчайшие сроки уведомляет администратора эксплуатации и обслуживания различными способами.
Кроме того, Eaton добавил нагревательный элемент в конструкцию кондиционера в модуле охлаждения. Для условий эксплуатации с высокой влажностью, таких как влажные сезоны и южные регионы, нагревательный элемент может осушать воздух внутри шкафа, предотвращая срабатывание сигнализации из-за повышения влажности и связанные с этим отказы оборудования.
Единый мониторинг для обеспечения работы без постоянного присутствия персонала
Единая платформа управления модульных решений для центров обработки данных Eaton «Yilifang 2.0» позволяет осуществлять централизованное управление инфраструктурой посредством удаленного цифрового мониторинга, предоставляя услуги удаленного наблюдения в реальном времени и оповещения, обеспечивая контроль за состоянием работы периферийных центров обработки данных.
Для широко развернутых в сфере интеллектуального транспорта периферийных вычислительных сайтов, с целью повышения эффективности эксплуатации и технического обслуживания, модульные решения для центров обработки данных Eaton включают в себя больше гуманистичных и интеллектуальных разработок. Благодаря сбору и эффективному анализу данных о производительности периферийных вычислений, можно заранее планировать услуги по эксплуатации и техническому обслуживанию, когда данные указывают на возможный сбой оборудования, избегая дорогостоящих и трудоемких аварийно-ремонтных работ, тем самым обеспечивая бесперебойную работу, повышая способность к быстрому восстановлению оборудования, решая такие проблемы клиентов транспортной отрасли, как недостаток IT-персонала, и достигая надежного управления эксплуатацией без постоянного присутствия персонала.
Интегрированная инфраструктура центра обработки данных в сочетании со зрелым и надежным программным обеспечением для управления и эксплуатации — это еще один мощный инструмент, который Eaton подготовил к наступлению эры периферийных вычислений. В условиях быстрого развития интеллектуального транспорта, модульные решения для центров обработки данных Eaton «Yilifang 2.0» не только помогают в их простом развертывании, но и позволяют осуществлять удаленное управление и прогнозирующее техническое обслуживание, активно реагируя на вызовы периферийных вычислений и решая их, способствуя созданию инновационных цифровых услуг для интеллектуального транспорта, делая поездки людей все более удобными, а также все более приятными и комфортными.
