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Was ist angesagt?
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Die Zukunft des autonomen Fahrens mit Edge Computing
- 1. Die Zukunft des autonomen Fahrens mit Edge Computing Sebastian Appelt // JAX 2018
- 2. Hi! NTT DATA Deutschland Founded in 1971 1600 employees 9 locations in Germany Automotive, Financial Services, Insurance, Telco, Transportation Sebastian Appelt Innovation specialist Machine learning, AI, Virtual Reality, Blockchain, Full Stack, Quantum Computing
- 3. Edge Computing How? Edge devices (Cloudwan) Docker container Why? Better latency Higher throughput Local events What? Cloud to Edge Decentralized Computation Connect IoT locally
- 4. Showcase Showcase Anki Overdrive Camera Collision Avoidance
- 5. Technology
- 8. Demo
Hinweis der Redaktion
- Fokus Edge Computing Beispielhafter Showcase
- Hi, mein Name ist… Da alles einen Titel braucht würde ich mich als Innovation Specialist bezeichnen ML, AI, VR, Blockchain (Ethereum), Full Stack Development, Quantum Computing Wir sind die NTT Data Deutschland…
- Was ist eigentlich Edge Computing? -Wir wollen von der Cloud zur Edge -Berechnungen dezentralisieren! -Internet of Things lokal vernetzten Halt mal… Warum das ganze? Hatten wir das nicht schon öfter? Wir haben doch gerade erst auf Cloud umgesattelt! -In München gibt es zum Beispiel mehr als 700.000 Fahrzeuge -Ca 1.500.000 Einwohner (Smartphones,…) -Über 2.2 Mio Devices + viele weitere wie zum Beispiel Ampeln -Hohes Datenaufkommen -Der Uber Fall zeigt, dass es nicht reicht, Kameras nur in Autos zu bauen. Wir brauchen überall Sensoren und müssen diese vernetzen -Wie machen wir das? Vor allem als generalisierte Lösung? -Cloudwan = Overlay Netzwerk + Anwendungen
- Lang lebe Edge Computing! -Alles schön und gut, wie kann ich mir das konkret vorstellen? -Prototypische Umsetzung, Kollaboration mit NTT Innovations Institute in Palo Alto -Anki Overdrive, Camera für Objekterkennung + Kollisionserkennung der Autos beim Überholen
- -Viele aktuelle Technologien -Jeder Entwickler tobt sich gerne aus -Für mich neu: ES6, Go, Grunt, BT LE Entwicklung, Cloudwan, Real-Time-Szenario -Schnelle Kommunikation (Kafka (Low Latency vs. High Throughput, Konfigurationsaufwand) vs. plain Websockets) -
- Microservice Architektur! Objekterkennung mit OpenCV, auch Deep Learning wurde ausprobiert. Allerdings sehr viele Examples notwendig. Wer die Daten hat, hat die Macht! Controller in NodeJS, steuert Autos über Bluetooth LE Advanced Driving Assistance System: Geschrieben in Go (Channels!), Logik für Kollisionsvermeidung, alle Daten fliesen hier zusammen. Web-Backend in Go Frontend mit AngularJS
- Altemista: Basiert auf RedHat‘s OpenShift Komplette Enterprise Build + Deployment Pipeline in 30 Minuten Load Balancing, Routing Jenkins Build-Server kann automatisiert getriggert werden (WebHook) Docker-Image wird gebaut Altemista triggert CloudWan API -> Pull des Docker Image und Deployment Service Templates auf Cloudwan Device Deployment auch für Gruppen Wie wollen wir in Zukunft Software Over The Air deployen? Autonomes fahren? Wie agil wollen wir sein?