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數通365案例 | 中國電信x華為:為智能汽車制造構筑高性能高可靠存儲網絡

華為數據通信 ? 來源:未知 ? 2023-12-22 19:10 ? 次閱讀

智能汽車作為當下科技領域最熱門的話題,為人們帶來無限的想象與可能,然而傳統汽車向智能汽車的轉型不能一蹴而就,需要汽車企業聯合ICT、互聯網、交通等多個產業,共同探索如何“造好”車,造“好車”。

01強強聯手,共同探索智能汽車新可能

基于智能出行“零事故、零傷亡”的愿景,汽車企業致力于要造“最好用、最安全、最負責任”的智能汽車。然而智能汽車在路采路測、數據分析和CAE計算仿真等環節,對數據存儲和算力需求的壓力非常大。根據華為《智能汽車解決方案2030》評估,“智能駕駛算法迭代需要依賴PB級的海量數據和大量的算力資源進行算法訓練,同時還需要通過天文數字級(100億英里)的仿真測試進行算法驗證。”

為了實現云邊端多元算力和存儲資源的靈活調度,中國電信和汽車企業展開合作,發揮中國電信在基礎設施、信息化應用等領域的優勢,滿足車企對存儲和算力的海量需求,同時解決傳統數據中心在擴展性和靈活性等方面的不足,構建更高性能、更可靠、更靈活的存儲系統和網絡,共同探索智能汽車的更多可能。

作為中國最早開展云服務的運營商,中國電信天翼云充分發揮云網融合、算力和存儲基礎設施優勢,為汽車企業夯實數字化底座,助力海量數據存儲無憂。

02背后的故事,存儲網絡面臨重重挑戰

在規劃和設計存儲系統時,大規模海量存儲對存儲網絡提出了嚴苛的要求。除了靈活性、可靠性、安全性等方面,天然丟包的以太網也為汽車企業帶來不必要的存儲性能損失和運營維護壓力。

挑戰1:業務負載復雜,網絡需滿足差異化需求

以CAE仿真為例,不同場景和階段對數據規模、IO模型、帶寬/時延需求完全不同。例如,CAE前處理階段需要建模并劃分計算網格,會進行大規模小文件高并發讀寫,要求網絡高吞吐;碰撞仿真求解階段需要存儲和計算間信息高速同步,要求網絡低時延。因此網絡需要同時滿足多種場景需求。

挑戰2:數據孤島嚴重,網絡運維復雜

CAE仿真涉及前處理、仿真求解、后處理、歸檔等不同環節,各個環節間需要數據多次互訪和搬遷,而傳統數據中心煙囪式建設導致數據孤島嚴重,不同區域數據互訪困難、路由復雜多變,急需簡化網絡架構,構建易管理、易擴展的存儲網絡,提升數據測試和計算效率。

挑戰3:數據保護和歸檔,網絡可靠性要求高

智能汽車制造會產生大量測試、圖紙等核心數據,價值高體量大,數據存儲需要滿足跨站點容災以及不中斷要求,保障一致性和業務連續性。傳統網絡組網通過設備冗余和鏈路冗余來提升網絡的可靠性,但是普遍采用堆疊等技術,設備版本升級會導致業務中斷,同時故障收斂時間慢,不利于數據的高可靠傳輸和業務的連續性。

03

中國電信天翼云聯合
華為超融合數據中心網絡CloudFabric3.0,
加速海量數據流通,釋放數據價值

天翼云是中國電信傾力打造的云服務品牌,致力于成為領先的云計算服務提供商,融合計算、存儲和網絡資源,提供云主機、CDN、云電腦、大數據及AI等全線產品和場景化解決方案。華為超融合數據中心網絡CloudFabric 3.0基于CloudEngine數據中心交換機,并搭載iLossless 2.0智能無損算法,為分布式存儲、HPC高性能計算、AI人工智能等RoCEv2分布式應用提供“0丟包、低時延、高吞吐”的智能無損網絡環境。通過中國電信天翼云和華為的強強聯合,加速計算和存儲的效率,滿足CAE仿真應用系統的高性能高可靠需求。

高性能,無損以太網助力存儲IOPS提升30%:

新一代智能無損存儲網絡通過實時感知網絡流量模型和狀態,智能調整交換隊列水線,動態適應網絡流量模型變化,自適應滿足時延優先、吞吐優先等不同業務訴求,真正實現網絡0丟包基礎上的高吞吐和低時延,存儲IOPS提升30%以上。

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易維護,統一以太架構加速數據流動:

智能無損網絡架構借助RoCEv2以太網實現前端業務網絡、后端計算網絡、存儲網絡統一以太架構,解決傳統數據中心前端業務網采用以太網、計算網采用IB網、存儲網采用FC網的異構模式,打破數據孤島,加速數據流動。

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高可靠,毫秒級倒換確保業務連續性:

新一代智能無損網絡使用通用以太網交換機構建,有效提升了核心生產系統網絡的標準化、開放性和自主可控能力,同時疊加M-LAG、硬件BFD等技術,實現單點故障毫秒級倒換,確保業務連續性。

基于中國電信云底座和華為超融合數據中心網絡,中國電信和華為共同為汽車企業提供智能汽車制造海量數據存儲和傳輸服務,全面提升了汽車企業的研發測試效率,為汽車企業“智能制造2025”建設保駕護航。


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原文標題:數通365案例 | 中國電信x華為:為智能汽車制造構筑高性能高可靠存儲網絡

文章出處:【微信號:Huawei_Fixed,微信公眾號:華為數據通信】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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