Ôtô kết nối mạng, điện toán đám mây và bảo mật mạng

Xe tự hành, hay còn gọi là xe tự lái, sẽ giúp lái xe an toàn hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn. Việc trang bị các kết nối internet, mà thường qua mạng WLAN, đã cho phép xe tự lái "nói chuyện" được với nhau và với môi trường xung quanh chúng.

Một tính năng tiêu biểu là giúp những chiếc xe ôtô giữ khoảng cách an toàn với nhau và đồng bộ hóa với hệ thống phanh để tránh tai nạn. Xe tự hành sẽ bao gồm các tính năng như hỗ trợ làn đường, cảnh báo tránh va chạm và tự động gọi điện thoại tới các dịch vụ khẩn cấp để mang tới trải nghiệm lái xe an toàn hơn. Một số hãng ôtô đang nâng khả năng tự động hóa thêm một mức nữa, theo đó họ tập trung sáng tạo để cho phép các xe có thể tương tác với hạ tầng xung quanh và thậm chí cả với người đi bộ, tạo ra lợi ích mới mà tự động hóa có thể mang tới cho xã hội.

Để phát triển và triển khai ôtô tự hành ở quy mô lớn, điều quan trọng là phải có một hạ tầng công nghệ phù hợp. Sản xuất những loại xe này đòi hỏi công suất điện toán hiệu năng cao, cùng với đó là bảo mật mạng mạnh mẽ và khả năng quản lý các tập dữ liệu khổng lồ. Điều này lý giải vì sao nhiều tổ chức, doanh nghiệp đang tận dụng tối đa hàng loạt lợi ích do điện toán đám mây mang lại, bao gồm độ tin cậy, tính khả mở và khả năng bảo mật của hạ tầng đám mây.

Huấn luyện và thử nghiệm

Lĩnh vực xe tự hành đang nỗ lực tạo ra những chiếc xe vận hành an toàn hơn con người điều khiển. Để biến tham vọng này thành khả thi đòi hỏi phải xây dựng mô hình và thử nghiệm sâu rộng. Vì thế, điều quan trọng là phải có khả năng thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu cũng như ứng dụng các kỹ thuật máy học tiên tiến.

Viện nghiên cứu Toyota (TRI) tin rằng việc huấn luyện chính xác xe tự hành cần phải thử nghiệm trên hàng nghìn tỉ dặm. Để thực hiện điều đó, viện có một đội xe thử nghiệm được trang bị các cảm biến Lidar (Light Direction and Ranging) để ghi dữ liệu, thu thập hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày, do đó đòi hỏi phải có khả năng truy xuất và phân tích dữ liệu nhanh.

TRI đã sử dụng giải pháp của AWS để quản lý khối lượng dữ liệu đó và tiếp cận sức mạnh xử lý cần thiết để đào tạo các mô hình máy học nhanh chóng. Nhờ sử dụng hạ tầng đám mây, viện có thể dễ dàng tăng cường công suất tính toán và lưu trữ theo yêu cầu, và kết hợp hiệu quả với các dịch vụ quản lý và điều phối. TRI giờ đây có thể huấn luyện lại các mẫu xe, tăng độ chính xác và ra mắt tính năng mới nhanh hơn. Nhờ áp dụng các mô hình tương tự, nhiều hãng xe ôtô sẽ đẩy nhanh quá trình thiết kế và phát triển những chiếc xe an toàn hơn.

Mô hình giải pháp quản lý dữ liệu của AWS dành cho xe tự lái

Điện toán biên sẽ phát triển

Việc xe tự hành nhanh chóng đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ khiến giao thông của chúng ta an toàn hơn. Những phương tiện này cần được hỗ trợ bởi một hạ tầng tin cậy với độ trễ thấp và tính sẵn sàng cao. Chúng cũng cần có khả năng phân tích thông tin theo thời gian thực, bao gồm dữ liệu về điều kiện đường xá, thời tiết và hành vi của các phương tiện khác. Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) sẽ cho phép xe ôtô có thể phản ứng nhanh chóng và an toàn với các điều kiện đường xá khác nhau.

Điện toán biên (Edge computing) sẽ cho phép công nghệ ôtô lõi này có thể xử lý dữ liệu trong xe cực nhanh. Khi mà ranh giới giữa an toàn và nguy hiểm chỉ trong tích tắc, thì các phương tiện tự hành không có thời gian chờ để xử lý dữ liệu trên đám mây. Vì thế, các doanh nghiệp cần tìm kiếm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có tích hợp sẵn các giải pháp điện toán biên, cho phép phân tích dữ liệu quan trọng ngay tại nguồn và giảm chi phí truyền dữ liệu bổ sung lên đám mây.

Bảo mật trên đám mây

Bảo mật mạng vô cùng quan trọng khi triển khai ôtô tự hành với ưu tiên an toàn là trên hết. Mỗi phương tiện trở thành một thiết bị đầu cuối cần phải được đảm bảo an toàn. Bảo vệ xe tự hành trước hacker và mã độc là ưu tiên hàng đầu để đảm bảo chúng không truy cập vào được hệ thống điều khiển lái hoặc dữ liệu của mỗi chiếc xe.

Các nhà sản xuất xe tự hành đang chuyển sang dịch vụ đám mây để hỗ trợ và vận hành các xe ôtô có kết nối. Việc của nhà cung cấp dịch vụ đám mây là đảm bảo các cập nhật và nâng cấp bảo mật mạng mới nhất một cách thường xuyên. Bên cạnh đó, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu đã triển khai các dịch vụ bảo mật tự động có ứng dụng công nghệ máy học để chủ động quản lý các tác vụ như đánh giá hiện trạng bảo mật, kiểm tra phát hiện mối đe dọa và quản lý chính sách bảo mật.

Nhờ bảo mật được tích hợp sẵn, các nhà sản xuất có thể tin tưởng rằng họ đã có các giải pháp hữu hiệu để phát hiện các lỗ hổng và mối đe dọa bảo mật mới, giúp làm giảm nguy hiểm tới người lái xe và hạ thấp rủi ro của rò rỉ dữ liệu.

Ôtô kết nối mạng, điện toán đám mây và bảo mật

Xe tự hành là tương lai của chúng ta. Tuy nhiên để ứng dụng rộng rãi, các nhà sản xuất cần đảm bảo rằng xe tự hành phải được an toàn và hỗ trợ bởi một hạ tầng mạnh mẽ. Sử dụng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây phù hợp là rất quan trọng, cho phép doanh nghiệp tập trung nguồn lực của mình vào việc phát triển những trải nghiệm ôtô khác biệt, thay vì quản lý hạ tầng công nghệ thông tin.

Myles Hosford, Trưởng bộ phận Kiến trúc bảo mật,;AWS khu vực ASEAN - tác giả bài viết.

AWS có một bộ đầy đủ các dịch vụ hỗ trợ hệ thống ADAS (hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến) cũng như hỗ trợ phát triển và triển khai xe tự hành. Năng lực điện toán, dung lượng lưu trữ và hỗ trợ gần như vô hạn của AWS đối với các hệ thống học sâu như Apache MXNet, TensorFlow và PyTorch đã giúp thúc đẩy mạnh mẽ đào tạo và thử nghiệm thuật toán tự hành. AWS Greengrass cung cấp điện toán biên với các tính năng suy luận máy học cho xử lý thời gian thực các quy tắc và sự kiện của xe, đồng thời giảm thiểu chi phí truyền dữ liệu lên đám mây.

Sự kết hợp giữa dung lượng lưu trữ có thể mở rộng với năng lực tính toán và hỗ trợ các hệ thống học sâu sẽ giúp thúc đẩy thử nghiệm và phát triển dịch vụ. Đồng thời, các nền tảng linh hoạt của chúng tôi cũng giúp các doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình sáng tạo, cải tiến năng lực bảo mật và hạ thấp chi phí hạ tầng CNTT.

Myles Hosford, Trưởng bộ phận Kiến trúc bảo mật, AWS khu vực ASEAN