ЖУРНАЛ СТА №4/2019

Опасные моменты при запуске Медленный выход напряжения пита- ния на рабочий уровень – риск для за- пуска системы. Когда время разгона диска слишком длительное, это может вызвать проблемы, так как порог напря- жения окажется недостаточным для ста- бильной работы SSD. Решение заклю- чается в том, что твердотельный нако- питель должен запускаться только после пересечения предварительно установ- ленного порогового напряжения. Время разгона зависит от параметров электро- питания и, следовательно, может варь- ироваться (рис. 1), что затрудняет для производителя разработку решений, принимающих этот фактор во внима- ние. Во время пуска напряжение также может колебаться (рис. 2). При этом мо- жет оказаться, что SSD уже запустился, но напряжение питания всё ещё неста- бильно. Как и в случае описанного ра- нее медленного времени разгона, этот сценарий потенциально может вызвать проблемы и привести к повреждению данных и самого SSD. Остаточное напряжение После успешного выключения уро- вень напряжения питания должен быть близок к 0 В. Однако некачественный источник питания способен сохранять остаточное напряжение после вы- ключения. Это может привести к про- блемам при перезапуске. Учёт переходных процессов Чтобы избежать проблем при запус- ке, у SSD компании Innodisk имеется временна́я буферная зона (Ramp-up Buffer), которая обеспечивает выход ис- точника питания на рабочий режим (рис. 3). Параметры запуска SSD на- страиваются так, что после достижения определённого порога напряжения ( V DT ) для обеспечения стабильного уровня напряжения ( V SSD ) на момент перехода к работе выдерживается опре- делённый интервал времени. Таким об- разом, любая нестабильность питания или медленный разгон надёжно «отсе- каются» буфером. Эта функция будет работать при любом запуске системы, поэтому автоматически учитываются любые условия. Решение Innodisk, реа- лизующее данную функциональность, заключается в технологии iPower Guard™ – комплексе профилактиче- ских мер, защищающих твердотельный накопитель в условиях нестабильной среды электропитания. Этот комплекс- ный пакет включает меры предосто- рожности при запуске и завершении ра- боты для поддержания производитель- ности устройства и обеспечения це- лостности данных. Технология iPower Guard реализована в сериях накопите- лей SSD 3SE4, 3TE7 и 3TG6-P. AI O T ДЛЯ ПОГРАНИЧНЫХ УСТРОЙСТВ Искусственный интеллект (ИИ, AI) становится реальностью, и поскольку его роль в инфраструктуре Интернета вещей (IoT) растёт, мы должны искать умные решения, которые облегчат пе- реход к интеллектуальной концепции устройств IoT. Кроме того, ИИ готов вытеснить человека-оператора во мно- гих сценариях работы, что ещё больше подчёркивает потребность в надёжных системах, способных справиться с лю- бой возникшей проблемой. Оснащение платформ искусственного интеллекта решениями для хранения данных про- мышленного уровня – это способ га- рантировать, что оборудование всегда будет готово к выполнению задачи, что является одним из ключевых требова- ний при создании IoT будущего. ИИ (AI) и IoT находятся в процессе слияния и образования AIoT. При гра- ничных вычислениях ресурсы переме- щаются всё ближе к границе, на которой находятся полевые устройства IoT, соби- рающие данные. Следующий логичный шаг к эффективности и повышению скорости обработки данных в иннова- ционных пограничных решениях – это ИИ. Первоначальная идея IoT заключа- лась в том, что данные для обработки и анализа должны отправляться перифе- рийными устройствами на централизо- ванный сервер или в облако. Но так как количество сетевых устройств имеет тен- денцию к экспоненциальному росту, многие приложения уже достигли пре- дела по объёмам передаваемых по сети данных, что вызывает серьёзные пробле- мы. Данные собираются со всё большего числа устройств, а затем объединяются в то, что обычно называют Big Data (боль- шие данные). По некоторым оценкам, количество устройств IoT к 2020 году до- стигнет 50 миллиардов. Собранные эти- ми устройствами данные вызовут про- блемы в виде задержек при обмене ин- формацией с облаком. Несмотря на то что скорости передачи информации так- же стабильно растут, они не успевают за экспоненциально растущим объёмом данных, а задержки в обработке инфор- мации не только снижают общую про- изводительность систем – во многих случаях они просто недопустимы. Пограничные вычисления решают эту проблему, обрабатывая существенные объёмы данных непосредственно на ме- сте их порождения. ИИ-устройство мо- жет самостоятельно определить, что нужно отправить в облако, а что можно отфильтровать. К тому же далеко не все данные одинаково ценны. Взять, к при- меру, видеоматериалы систем безопас- ности, в которых наиболее значимы фрагменты с движущимися людьми или объектами, а статический фон менее ин- тересен. В этом случае отправка всех данных в облако для анализа будет рас- точительством: ведь изображения можно предварительно обработать на месте. Ре- шение подобных проблем – одна из областей, в которой ИИ может внести значительный вклад. Кроме того, ИИ открывает возможности и других техно- логических инноваций, от оптимизации городского движения до общественной безопасности и повышения качества финансовых услуг. Но AIoT нуждается в компонентах, ко- торые смогут справиться со сложными и разнообразными условиямифункциони- рования «на грани». Местоположения устройств могут быть какими угодно, от бортовых транспортных средств и само- лётов до заводов или нефтяных вышек в пустыне. Это требует гибкого и адаптив- ного подхода к производству компонен- тов. ИИ обещает также снизить влияние человеческого фактора на процессыпри- нятия решений. Это накладывает на си- стемных интеграторов большую ответ- АППА Р А Т НЫЕ С Р Е ДС Т В А / ФЛЭШ - ПАМЯ Т Ь СТА 4/2019 83 www.cta.ru V SSD Порог запуска V SSD Напряжение питания 0 В Время Буферный интервал времени Рис. 3. Выход на стабильное напряжение до запуска SSD