Fujitsu Laboratories Ltd.anunció hoy el desarrollo de la Arquitectura de procesamiento de EveNt coherente asíncrona y reconfigurable dinámicamente (Dracena), una arquitectura de procesamiento de flujo que puede agregar o cambiar contenido mientras procesa grandes volúmenes de datos de IoT, sin parar. Con los avances recientes en tecnologías de IoT, Se espera que se creen muchos servicios en tiempo real para utilizar los grandes volúmenes de datos que fluyen a la nube desde varios dispositivos en las fábricas. hogares e infraestructura social. En la progresión hacia la conducción autónoma con coches conectados, los investigadores están considerando el análisis de la gran cantidad de información, como la velocidad y la ubicación, generado a partir de vehículos, que luego se puede presentar a los conductores, en forma de advertencias, por ejemplo.

Tecnología de procesamiento de flujo, que es eficaz en el procesamiento de alta velocidad de este tipo de grandes volúmenes de datos, tiene problemas en eso, porque el procesamiento debe detenerse temporalmente al cambiar o agregar contenido de procesamiento de acuerdo con adiciones o mejoras a los servicios, la prestación de servicios puede retrasarse. Ahora, Fujitsu ha desarrollado una nueva arquitectura de procesamiento de flujo que cambia automáticamente a un nuevo programa de procesamiento de datos cuando se completa un trabajo de procesamiento de datos en paralelo. separando el procesamiento de flujo en procesamiento de recepción de datos y procesamiento de datos real para que el procesamiento de recepción de datos y el procesamiento de datos actual no se detengan (patente pendiente).

Como resultado, en una simulación de la recepción de unas pocas docenas de bytes de datos por segundo de un millón de vehículos, Fujitsu ha confirmado que esta arquitectura puede continuar procesando datos de transmisión mientras agrega o cambia programas de procesamiento. con un retraso medio, aumente los volúmenes de cinco milisegundos o menos. Fujitsu Laboratories busca comercializar esta tecnología durante el año fiscal 2018 en la plataforma Mobility IoT, ofrecido por Fujitsu Limited, y extenderlo a otras áreas de la industria. Los detalles de esta tecnología se presentaron en DEIM2018 (el Foro sobre Ingeniería de Datos y Gestión de la Información), una conferencia que se celebra en Awara, Prefectura de Fukui, Japón, a partir del 4 de marzo.

Antecedentes de desarrollo

Con el reciente desarrollo de tecnologías de IoT, los datos han comenzado a recopilarse de todo tipo de objetos y a recopilarse en centros de datos, y se espera que al analizar y utilizar esto, Se creará una variedad de nuevos servicios. En el caso de los coches conectados, por ejemplo, se piensa que al coleccionar, analizando, y utilizando datos de automóviles en tiempo real, será posible aliviar la congestión, ayudar a los conductores, y mejorar la seguridad de la conducción autónoma (figura 1).

Para procesar datos rápidamente, como la velocidad y la ubicación, que se generan segundo a segundo por una gran cantidad de automóviles en movimiento, el método más eficaz es construir un sistema que utilice procesamiento de flujo para procesar datos en paralelo, por ejemplo, coche por coche. Para agregar o cambiar el programa de procesamiento de acuerdo con las adiciones y mejoras del servicio, el método actual implica preparar dos sistemas de la misma escala de antemano, usando uno para operaciones, haciendo cambios en el otro, y luego cambiarlos rápidamente. Este método requería que ambos sistemas se detuvieran temporalmente, sin embargo, mientras que los datos, como la velocidad o la posición de un automóvil, guardado en la memoria del sistema en uso, se copió en el sistema revisado. Esto dificultaba la producción de servicios que requerían operaciones verdaderamente continuas. como la transmisión en tiempo real de advertencias a los automóviles conectados. Además, porque se obtuvieron nuevos programas de procesamiento de la base de datos, conocido como repositorio, la congestión resultó con las numerosas consultas de grandes volúmenes de unidades de procesamiento, retrasando el procesamiento general.

Detalles de la tecnología recientemente desarrollada

Ahora, Fujitsu Laboratories ha desarrollado Dracena, una arquitectura que puede modificar los programas de procesamiento de un sistema mientras está en funcionamiento, sin detener las operaciones. Con esta tecnología, al cambiar o agregar contenidos de procesamiento de datos, esta arquitectura distribuye el nuevo programa de procesamiento de datos como un mensaje, de la misma forma que se distribuyen los datos, a cada unidad de procesamiento individual, llamado un objeto, como la unidad de procesamiento de cada automóvil. Esto elimina el impacto en la velocidad de procesamiento general debido a la concentración de consultas en el repositorio. Es más, separando el procesamiento de recepción de mensajes dentro del objeto y el procesamiento de datos en esta arquitectura, el sistema puede agregar el nuevo programa de procesamiento de datos sin detener el procesamiento de recepción de mensajes o el procesamiento de datos existente, y luego hacer que todos los objetos cambien al nuevo programa de procesamiento de datos con el mismo tiempo. Esto ha permitido a Fujitsu Laboratories crear una arquitectura de procesamiento de flujo en la que el programa de procesamiento de datos se puede agregar o cambiar sin detenerse. para continuar el procesamiento en paralelo sin detener el flujo de grandes volúmenes de datos para copiar (figura 2).

Los resultados de una evaluación simulada confirmaron que, en un caso de uso en el que unas pocas docenas de bytes de datos se transmiten una vez por segundo desde un millón de vehículos, esta arquitectura fue capaz de brindar servicios de manera continua al agregar un servicio de detección de frenadas repentinas en una situación en la que el sistema ya estaba brindando un servicio para detectar tiempos de conducción excesivos, con un retardo medio, aumente el volumen de cinco milisegundos o menos. Esta arquitectura permitirá la rápida prestación de servicios en tiempo real que requieren un funcionamiento ininterrumpido y que pueden dar respuesta a los problemas que se presentan en la sociedad. incluida la prestación de asistencia a la conducción para automóviles conectados, Apoyar el uso de electrodomésticos para ahorrar energía, proporcionar control de la salud y la seguridad en el hogar, y proporcionar orientación de viaje para turistas que utilizan teléfonos inteligentes. Es más, esta arquitectura permite a los usuarios adoptar un método de construcción en el que primero construyen un sistema base destinado a un análisis y una utilización simples, y luego agregar gradualmente nuevos servicios. Utilizando esta tecnología en el caso de los automóviles, por ejemplo, Sería posible comenzar con un sistema que lea los signos de conducción en estado de ebriedad en función de los datos de funcionamiento del volante. y luego agregue nuevos servicios capa por capa, como combinar esto con datos de mapas para detectar vientos cruzados en las salidas del túnel, o combinándolo con datos de imágenes para detectar la presencia de automóviles estacionados ilegalmente, que se puede esperar que mejore la eficiencia del desarrollo del servicio.

Fujitsu tiene como objetivo comercializar esta tecnología durante el año fiscal 2018 como un elemento constitutivo de la plataforma Mobility IoT que ofrece Fujitsu Limited. Además, Fujitsu busca extender esta tecnología más allá del campo de la movilidad a áreas comerciales que requieren servicios en tiempo real basados ​​en datos que se generan continuamente a alta frecuencia. como proporcionar direcciones a las personas durante eventos o situaciones de desastre.