Une architecture capable d'ajouter ou de modifier du contenu tout en traitant de grands volumes de données IoT, sans interruption. Elle permet également la gestion et le traitement de données en unités discrètes, provenant aussi bien de personnes que d'objets, tels que piétons, véhicules, routes et bâtiments, qui évoluent constamment dans le monde réel. Ceci permet la réplication numérique de la situation, y compris avec d'autres véhicules. Elle offre également aux utilisateurs la flexibilité d'ajouter et de modifier des services qui doivent fonctionner sans interruption, comme la prédiction des risques en temps réel pour les véhicules connectés.
À l'avenir, Fujitsu prévoit de déployer ce service dans des régions hors du Japon, notamment en Amérique du Nord et en Europe. Contexte : Le secteur de la mobilité connaît actuellement l'une des plus grandes transformations de ce siècle, le nombre de véhicules connectés devant croître de façon exponentielle à partir de 2020. Les données massives issues de ces véhicules, notamment les images collectées par les capteurs embarqués et les données du bus CAN, joueront un rôle déterminant dans la fourniture de services de mobilité tels que la surveillance du trafic, la cartographie et l'assurance, ainsi que dans la conception des véhicules.
Simultanément, ces systèmes analyseront les données massives du secteur automobile, regroupées par service et présentant des recoupements au niveau des fonctions et des ressources de développement. Il en résulte le besoin d'une solution capable de déployer simultanément plusieurs services de manière flexible et efficace. Dans ce contexte, Fujitsu promeut la technologie du jumeau numérique pour le secteur de la mobilité, fondée sur l'idée de répliquer numériquement et en temps réel les informations relatives aux véhicules et aux routes. Afin de créer un jumeau numérique adapté à la mobilité, la multinationale a lancé sa nouvelle plateforme de traitement des données. Cette plateforme soutient le développement de divers services et exploite les données massives du secteur automobile pour contribuer à la réalisation d'une société mobile sûre et pratique. À propos de la technologie.
L'entreprise propose une plateforme de traitement de données basée sur la technologie Dracena. Les données et les programmes de traitement sont gérés comme des objets dans un système en mémoire³, au sein d'un environnement de traitement de flux dédié aux piétons, véhicules, routes, bâtiments et autres objets du monde réel. En parallèle, du contenu peut être ajouté et modifié rapidement pendant le fonctionnement du système, permettant ainsi aux fournisseurs de répondre avec souplesse aux services d'analyse et de prédiction pour divers cas d'usage, tout en assurant des services de mobilité sûrs et pratiques aux conducteurs et transporteurs routiers.
Après son lancement initial au Japon, la solution sera déployée en Amérique du Nord et en Europe. Son principe : en analysant en temps réel les conditions de conduite de chaque véhicule, cette technologie crée une simulation virtuelle de l’état des routes, fournissant aux utilisateurs des informations trafic quasi instantanées, notamment sur les embouteillages et les dangers. Les données, traitées en continu, évaluent et prévoient les conditions actuelles, passées et futures, et les résultats sont stockés en mémoire. Cette technologie propose des services tels que le diagnostic de conduite et la prévention des pannes de batterie.
En améliorant les services existants et en en ajoutant de nouveaux, sans perturber les fonctionnalités existantes, il est possible de prendre en charge de nouveaux services tels que la prédiction des risques pour les voitures connectées et l'assistance à la conduite, qui doivent fonctionner en continu.
Détails du service : La nouvelle plateforme comprend des services essentiels et divers services optionnels, notamment un service de gestion et d’exécution de plugins pour des objets individuels tels que les piétons, les voitures, les routes et les bâtiments ; un service de définition des exigences système pour recueillir les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles souhaitées et aider à la préparation des documents de définition et de systématisation ; et un service d’installation pour construire les environnements utilisateur conformément à ces documents.
[1] Dracena (Dynamically Reconfigurable Asynchronous Consistent Event-processing Architecture)
Développée par Fujitsu Laboratories Ltd., est une architecture de traitement de flux qui peut ajouter ou modifier du contenu tout en traitant de grands volumes de données IoT sans s'arrêter.
[2] Réseau de zone de contrôleur.
Il s'agit d'un type de méthode de communication réseau embarquée, principalement utilisée pour la transmission et la réception de données, telles que les jauges du tableau de bord, le contrôle de la carrosserie et du moteur, etc.
[3] Système en mémoire
Un système qui stocke des données dans la mémoire d'un serveur et fournit un traitement à haute vitesse.
