엣지에서의 자동차

자동차는 궁극의 에지 장치일 수 있습니다. 이들은 지리적으로 분산되어 실시간 스트리밍 데이터를 제공하는 동시에 자율적 조치를 가능하게 합니다.

자동차 부문보다 더 엣지 있는 곳은 없습니다. 커넥티드 카에서 커넥티드 팩토리, 커넥티드 사람들에 이르기까지 edge는 자동 저장 방식이 만들어지고 구동되는 방식을 바꾸고 있습니다. 자동차 제조 작업 내에서 센서 네트워크에 연결된 에지 시스템뿐만 아니라 네트워크 차량의 확산이 증가하고 있습니다. 그 과정에서 기술 부문과 자동차 부문 간의 융합이 심화되고 있습니다.

참조: MIT, 그림자를 사용하여 자율 감지 시스템 개발

예를 들어, 2015년에 BMW Group은 BMW 7 시리즈 자동차에서 센서 데이터를 수집하여 운전자에게 동적으로 업데이트된 지도 정보를 제공하는 새로운 연결된 자동차 애플리케이션에 AWS를 사용하기 시작했습니다. BMW는 Amazon Web Services 기술을 사용하여 새로운 CARASSO(car-as-a-sensor) 서비스를 구축했습니다. 이 기술은 결국 50억 마일 이상을 여행하는 100,000대의 차량이 수집한 데이터를 처리할 것으로 예상되었습니다.

선도적인 자동차 회사와 기술 회사를 한데 모으는 AECC(Automotive Edge Computing Consortium)가 이 길을 이끄는 데 일조하고 있습니다. Intel Corporation 플랫폼 엔지니어링 그룹의 무선 표준 담당 수석 기술자이자 Intel 펠로우인 Geng Wu는 "연결 및 자율 주행 차량에 대한 시장 수요와 시장 요구 사항이 네트워크 에지까지 추가 컴퓨팅에 대한 수요를 가속화할 것임을 분명히 알고 있습니다." , 최근 인터뷰에서 말했다.

AECC 연구원들은 최근 향후 5년 동안 에지에서의 발전에 대한 세 가지 예측을 발표했습니다.

• 연결 차량은 연간 약 1,500억 달러의 수익을 창출할 것입니다.
• 연결 차량의 수는 전 세계적으로 약 1억대로 증가할 것입니다.
• 차량과 클라우드 간에 전송되는 데이터 양은 월간 약 100페타바이트입니다.

이는 모두 에지 컴퓨팅으로 가능하게 되어 "저지연 네트워크 환경 및 분산 컴퓨팅을 통한 실시간 애플리케이션 응답 구현을 포함하여 표시된 서비스의 특성을 개선하기 위해 네트워크 인프라를 활용할 수 있습니다."

그러나 보고서는 아직 해야 할 일이 많다고 경고합니다. "우리는 현재의 모바일 통신 네트워크 아키텍처와 클라우드 컴퓨팅 시스템이 연결된 차량의 요구 사항을 효과적으로 처리하도록 완전히 최적화되어 있지 않다고 생각합니다. 따라서 시스템 아키텍처를 재설계하는 방법을 조사하고 네트워크 트래픽을 더 잘 수용할 수 있도록 네트워크 배포를 재고하는 것이 좋습니다."

AECC 연구원들은 커넥티드 차량의 효율성을 높이기 위해 "토폴로지 인식 컴퓨팅 및 스토리지 리소스"를 배포할 것을 조언했습니다. 연구원들은 다음과 같은 유형의 서비스가 나타날 것으로 예측합니다.

• 지능형 운전: 여기에는 "클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 실시간 데이터 및 운전 지원이 포함된 지도 생성, 차량 간, 차량과 클라우드 간에 대용량 데이터 전송을 용이하게 하기 위해 차량이 클라우드 및 네트워크에 연결되어야 합니다."가 포함됩니다.
• 서비스로서의 이동성. 수집된 이동성 데이터는 “제3자가 새로운 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 한 가지 예는 도로 당국의 교통 흐름 제어입니다. 여기에는 모빌리티 셰어링과 같은 서비스가 포함됩니다. “라이드 셰어링, 카셰어링, 주차장 공유까지 포함하는 서비스” 또는 “다양한 교통 수단을 사용하는 엔드 투 엔드 경로 안내”인 멀티모달 내비게이션 서비스가 포함됩니다. .” 이러한 유형의 서비스는 "지능형 운전, 고화질 지도 및 크루즈 어시스트를 기반으로 구축되어야 합니다."
• 금융 및 보험: 커넥티드 카에서 생성된 데이터는 보험사가 고객에게 더 가까이 다가갈 수 있는 기회를 제공합니다. 보고서는 “자동차 보험사는 운전 습관, 운전 빈도, 운전 시간 등 운전 습관을 모니터링하여 사용량 기반 보험 모델을 채택하고 있다”고 설명합니다. “이렇게 함으로써 보험사는 고객의 위험 수준을 더 잘 평가할 수 있게 되어 보험사는 보다 합리적인 비용을 지불하게 될 것입니다. 실시간 정보가 이용자에게 제공되는 미래 세상에서는 실시간 다이내믹 보험료가 가능한 상품이 될 것입니다. 주행 데이터 등 차량에서 수집된 데이터와 운전자의 상태는 실시간으로 보험료 정보 형태로 사용자에게 전달된다.”
• 인공 지능: “머신러닝과 같은 AI 기술은 빅데이터와 고도로 지능적인 분석이 필요한 자율주행, 순항 보조, 고화질 지도 정보 생성 등을 지원하기 위해 필요한 지능 기능을 구현할 것입니다. 우리는 지역화된 네트워크를 통해 분산 컴퓨팅에서 이러한 AI 기반 서비스를 가능하게 하는 기술에 중점을 둘 것입니다.”
• 무선 액세스 기술. “무선 기술은 품질과 비용면에서 더 많은 유연성으로 차량을 분산 컴퓨팅 플랫폼과 연결할 것입니다. 여기에는 셀룰러 기술뿐만 아니라 Wi-Fi 및 저전력 광역(LPWA)과 같은 로컬 무선 액세스도 포함됩니다.”

여러 면에서 자동차는 수많은 소비자와 기업에 분산되어 실시간 데이터를 연속적인 스트림으로 제공하는 동시에 자율적인 행동과 반응을 가능하게 하는 프로세스를 지원하는 궁극적인 에지 장치가 될 수 있습니다.