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Cloudera行業(yè)案例|自主車輛方格旗

原創(chuàng)|實(shí)施案例|編輯:鄭恭琳|2020-05-21 16:38:16.143|閱讀 191 次

概述:通往全自動駕駛汽車之路首先需要了解如何利用數(shù)據(jù)。Cloudera可以與您合作,在從數(shù)據(jù)收集到自動駕駛數(shù)據(jù)周期的整個過程中引導(dǎo)您,并通過感知層的部署來完成它。Cloudera通過其開源解決方案的相互關(guān)聯(lián)的功能來做到這一點(diǎn)。

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人們憑直覺知道無人駕駛或自動駕駛汽車提出了復(fù)雜的工程挑戰(zhàn)。車輛組裝是容易的部分——我們已經(jīng)進(jìn)行了100年的努力。真正的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),獲取和管理運(yùn)行車輛的大腦、眼睛和耳朵所需的數(shù)據(jù)。自動駕駛技術(shù)的復(fù)雜性在于能夠提取、存儲、分析和部署大量數(shù)據(jù)的能力以及動態(tài)數(shù)據(jù)的高帶寬需求。數(shù)字解決方案的當(dāng)前狀態(tài)在自動駕駛數(shù)據(jù)環(huán)路中提供了冗余的,分散的系統(tǒng)。汽車制造商需要計(jì)算機(jī)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的新方法,以及將自動駕駛開發(fā)生命周期的所有步驟集成在一起的關(guān)鍵技術(shù)。

創(chuàng)建感知層以使汽車能夠自動駕駛的挑戰(zhàn)不容小覷。

當(dāng)您開始了解整個自動駕駛數(shù)據(jù)周期時,就會發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn):


  • 部署許多不同的硬件環(huán)境會產(chǎn)生過多的成本,并且由于各個工作流程環(huán)境會導(dǎo)致重復(fù)的軟件成本
  • 由于缺乏搜索功能,花費(fèi)大量時間在多個筒倉中標(biāo)識相關(guān)的傳感器數(shù)據(jù)集,因此構(gòu)建感知層時需要較長的開發(fā)時間
  • 多種框架和界面所帶來的運(yùn)營挑戰(zhàn)導(dǎo)致用戶體驗(yàn)分散,多云/混合云設(shè)置激增了為獲得結(jié)果所需的精力,并且缺少可用于自動化運(yùn)營的整體管理套件
  • 高風(fēng)險因素是由專有解決方案,缺少端到端治理和安全性驅(qū)動的,而最重要的是,與多供應(yīng)商集成相關(guān)的高運(yùn)營風(fēng)險和成本


通往全自動駕駛汽車之路首先需要了解如何利用數(shù)據(jù)。Cloudera可以與您合作,在從數(shù)據(jù)收集到自動駕駛數(shù)據(jù)周期的整個過程中引導(dǎo)您,并通過感知層的部署來完成它。Cloudera通過其開源解決方案的相互關(guān)聯(lián)的功能來做到這一點(diǎn)。 Cloudera數(shù)據(jù)平臺包括:


  • Cloudera數(shù)據(jù)流Cloudera數(shù)據(jù)流(CDF)提供以下功能:收集、匯總、壓縮和加密連接的車輛數(shù)據(jù),確定從車輛到云或數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先級,在網(wǎng)絡(luò)中斷的情況下緩沖數(shù)據(jù)并跟蹤流數(shù)據(jù)的來源和血統(tǒng),使您對數(shù)據(jù)的來源和使用方式充滿信心
  • Cloudera SearchCloudera Search提供對存儲在Hadoop,HBase或云存儲中或提取到其中的數(shù)據(jù)的輕松自然語言訪問。對于自動駕駛工程師和分析師來說,這意味著類似于Google的發(fā)現(xiàn)和分析(通過用戶界面或搜索API),能夠?yàn)閼?yīng)用程序和機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供所需的特定駕駛事件,而不是向它們充斥多余的重復(fù)數(shù)據(jù)。
  • Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)面向機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的協(xié)作式,可定制的持續(xù)集成,持續(xù)部署(CI/CD)環(huán)境,可輕松安全地訪問組織內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集和處理資源。
  • Cloudera數(shù)據(jù)工程Cloudera數(shù)據(jù)工程是一個功能強(qiáng)大且具有成本效益的平臺,用于在內(nèi)部或云中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。在自動駕駛數(shù)據(jù)生命周期內(nèi),Kubernetes上的Docker容器可用于感知層內(nèi)的大規(guī)模推理,而Kubernetes上的Spark(通過Apache Airflow進(jìn)行編排)可用于感知層的預(yù)處理、后處理和大規(guī)模驗(yàn)證。


Cloudera為從Edge到AI的任何地方的任何數(shù)據(jù)提供企業(yè)數(shù)據(jù)云。在開源社區(qū)的不懈創(chuàng)新支持下,Cloudera推動了全球最大企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

如果您想了解更多信息,請參加我們于2020年6月2日舉行的網(wǎng)絡(luò)研討會,該研討會由兩名數(shù)據(jù)生命周期領(lǐng)先的主題專家組成。另外,請查看白皮書,該白皮書介紹了Cloudera有助于將自動駕駛開發(fā)生命周期的所有步驟簡化為可擴(kuò)展的,支持AI的企業(yè)數(shù)據(jù)云的關(guān)鍵技術(shù)。





關(guān)于Cloudera

Cloudera,我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能,在明天成為可能。我們使人們能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺服務(wù)。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下, Cloudera推動了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程。了解更多,請聯(lián)系


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