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Trend Guide Automotive 2020 www markttechnik de 5 Bordnetz Die Intelligenz eines Fahrzeugs befindet sich bislang entweder direkt an Bord oder sie ist in Server-Farmen im Back End ausgelagert Edge Cloud Computing bietet dazu eine echtzeitfähige Alternative die auf einer verteilten Rechenleistung entlang der Straße basiert Autonomes Fahren ist ein Markt der zunehmend mehr Bedeutung für die Mobilität der Zukunft hat Damit einher geht aber auch eine stark ansteigende Menge an erfassten und zu verarbeitenden Daten Die für ein intelligentes Verkehrsmanagement benötigte Koordination all dieser Daten ist von einem einzelnen Fahrzeug allein nicht mehr zu schultern Stattdessen ist der Einsatz neuer Technologien vor allem im Bereich der Telekommunikation erforderlich Der Ausbau klassischer Cloud Backbones allein reicht hier nicht aus da sie einige elementare Voraussetzungen für autonomes Fahren nicht erfüllen So müssen für diese Aufgabe beispielsweise auch verteilte Speicherlösungen Distributed Storage echtzeitfähig sein Gleiches gilt für funktionskritische Tasks die auf eine niedrige Latenz und hohe Bandbreite angewiesen sind Welche Konsequenzen für das Netzwerk ergeben sich nun aus diesen Anforderungen? Betrachten wir hierfür die Wirkkette eines Automotivespezifischen Use Case nämlich die Erstellung des Umfeldmodells bzw das High Definition Mapping Jedes Auto erfasst über Von Sebastian Rettlinger Geschäftsführer von Enari sowie Berater für die Automotiveund Aerospace-Branche Bild Horner stock adobe com Edge Cloud Computing Datenverarbeitung entlang der Fahrbahn