Opérations de validation pour les opérations de véhicule autonome

Les tests d’opérations de validation (ValOps) pour les systèmes d’assistance aux pilotes avancés (ADAS) et la conduite autonome (AD) constituent un élément essentiel de la conception d''exploitation de véhicules autonomes (AVOps). Cet article fournit des conseils pour développer une solution de test ValOps qui garantit la fiabilité et la sécurité des systèmes AD.

En suivant ces conseils, vous pouvez utiliser Azure pour faciliter des processus de test et de validation étendus, évolutifs. Vous pouvez identifier et résoudre les problèmes potentiels au début du cycle de développement en évaluant systématiquement les performances des logiciels dans différents scénarios et conditions. Vous pouvez exécuter ces scénarios en relectant les données de capteur enregistrées ou en testant des logiciels dans un environnement dynamique, par le biais de simulateurs ou d’appareils matériels locaux spécialisés qui injectent des signaux en temps réel.

Architecture

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Flux de travail

• Une action GitHub déclenche les métadonnées et les services d’orchestration qui exécutent la campagne de déploiement dans les environnements de déploiement Azure.
• Les services de métadonnées et d’orchestration utilisent l’environnement de déploiement Azure pour établir le calcul dont vous avez besoin pour les tests de boucle ouverte ou de boucle fermée.
• Les services de métadonnées et d’orchestration utilisent le magasin d’artefacts Azure Container Registry pour monter et configurer les images HPC (High-Performance Computing) requises.
• ValOps reçoit une pile de perception entraînée pour les fonctions AD et ADAS qui ont été converties et intégrées dans les logiciels de véhicule et stockées en tant qu’artefacts logiciels.
• Un ingénieur de validation ou un ingénieur GitOps peut déclencher manuellement un déclencheur de test. La chaîne d’outils extrait le conteneur de la pile logicielle et une définition de la build.
• La chaîne d’outils et les services d’orchestration déclenchent ensuite le processus de test en déployant l’infrastructure requise pour générer, valider et libérer des conteneurs logiciels.
• Les services d’orchestration utilisent des métadonnées pour appeler la soumission de travaux sur le cluster HPC.
• Azure Batch exécute la soumission du travail et stocke les métriques d’indicateur de performance clé (KPI) dans le compte de stockage dédié. Les résultats sont stockés dans un système de stockage et déchargés vers Azure Data Explorer pour la visualisation. Les ingénieurs de validation peuvent également utiliser microsoft Fabric copilot pour transformer et analyser des données, générer des insights et créer des visualisations et des rapports dans Fabric et Power BI.

Composants

• Batch exécute des travaux par lots parallèles à grande échelle et à grande échelle dans Azure. Cette solution utilise Batch pour exécuter des applications à grande échelle pour des tâches telles que des travaux de résimulation ou des tests de boucle fermée.
• Eclipse Symphony est un moteur d’orchestration de service qui simplifie la gestion et l’intégration de plusieurs services de périphérie intelligents dans une expérience transparente de bout en bout. Eclipse Symphony permet une orchestration de bout en bout et crée un flux de travail cohérent entre différents systèmes et chaînes d’outils. La chaîne d’outils du véhicule défini par logiciel (SDV) utilise Eclipse Symphony comme flux de travail d’orchestrateur principal.
• environnements de déploiement est un service destiné aux équipes de développement pour créer et gérer rapidement une infrastructure cohérente et sécurisée à l’aide de modèles basés sur des projets. En utilisant des environnements de déploiement, les organisations peuvent implémenter ValOps pour créer rapidement et facilement une infrastructure basée sur des modèles. La chaîne d’outils SDV utilise les environnements de déploiement pour créer une infrastructure de test de manière cohérente et sécurisée.
• Azure Data Lake Storage contient une grande quantité de données dans son format brut natif. Dans cette solution, Data Lake Storage stocke les données en fonction des phases, telles que les données brutes ou extraites.
• Fabric est une solution d’analytique en un seul qui intègre l’analytique en temps réel et le décisionnel. Dans cette solution, les ingénieurs de validation utilisent Fabric pour générer rapidement différents rapports. Ces rapports incluent des rapports d’analyse et d’entreprise sur ValOps pour plusieurs projets, variantes et produits.
• container Registry est un service qui crée un registre managé d’images conteneur. Cette solution utilise Container Registry pour stocker des conteneurs pour les modèles et d’autres modules logiciels pour la pile de conduite automatisée.
• réseau virtuel Azure est le bloc de construction fondamental de la création d’un réseau privé isolé, sécurisé et évolutif pour que vos composants Azure communiquent entre eux.
• Pare-feu Azure est un service de sécurité réseau natif dans le cloud qui protège les ressources de réseau virtuel avec une haute disponibilité intégrée et une scalabilité cloud illimitée. Utilisez le Pare-feu Azure pour protéger le réseau contre les augmentations de trafic et les attaques.
• Azure Private Link est une interface réseau qui utilise une adresse IP privée au sein du réseau virtuel privé. Private Link crée une connexion privée entre les ressources et sécurise un service au sein du réseau virtuel privé.
• azure ExpressRoute est un service qui étend vos réseaux locaux dans le cloud Microsoft via une connexion privée. Cette approche offre une plus grande fiabilité, des vitesses plus rapides et une sécurité plus élevée que les connexions Internet classiques. Utilisez ExpressRoute dans ValOps pour étendre votre réseau local à l’emplacement où résident les plates-formes HIL (hardware-in-the-loop) de votre organisation.
• Azure Arc est un service qui étend la gestion et les services Azure à n’importe quelle infrastructure afin de pouvoir gérer et sécuriser vos ressources dans des environnements locaux, multiclouds et edge. Dans ValOps, Azure Arc permet aux opérateurs de gérer des ressources non-Azure et locales, telles que des plateformes HIL d’Azure Resource Manager.

Détails du scénario

L’infrastructure ValOps englobe différents scénarios qui testent et valident rigoureusement les performances des logiciels ADAS et AD. Ces scénarios incluent des conditions synthétiques et réelles qui vont de manœuvres simples comme le maintien de la voie et le contrôle de croisière adaptatif aux situations de conduite urbaine complexes qui incluent les piétons, les cyclistes et les modèles de circulation imprévisibles. En relectant les données de capteur enregistrées, vous pouvez évaluer la façon dont le logiciel répond à des événements et conditions spécifiques.

Les environnements de test dynamique, facilités par les simulateurs ou le matériel local spécialisé, permettent une interaction et des commentaires en temps réel en simulant le comportement d’un véhicule en réponse à son environnement. Cette approche complète vous permet de vous assurer que le logiciel est robuste, fiable et capable de gérer les différents défis que vous pouvez rencontrer dans le monde réel.

Méthodologies de test

Dans l’infrastructure ValOps, vous utilisez deux méthodologies de test principales pour garantir la robustesse et la fiabilité des logiciels ADAS et AD : les tests en boucle ouverte et les tests de boucle fermée.

test open-loop évalue les réponses du système aux entrées prédéfinies sans commentaires qui influencent la simulation en cours. Cette méthode vous permet de relire les données de capteur enregistrées et d’évaluer la façon dont le logiciel traite ces données dans des conditions contrôlées. Le test open-loop est utile pour la validation initiale et le débogage, car il isole le processus de prise de décision du logiciel à partir de variables externes.

La liste suivante décrit quelques exemples de tests open-loop.

• resimulation ou recompilation, est un processus qui inclut la relecture des données de capteur enregistrées via un graphique basé sur le cloud pour valider les fonctions AD. Ce processus complexe nécessite un développement étendu et un respect strict des réglementations gouvernementales qui se concentrent sur la sécurité, la confidentialité des données, la gestion des versions des données et l’audit.

  La résimulation est un travail de calcul parallèle à grande échelle qui traite des quantités massives de données, par exemple des centaines de pétaoctets, en utilisant des dizaines de milliers de cœurs et en nécessitant un débit d’entrée/sortie élevé (E/S), supérieur à 30 Gbits/s. Utilisez la sortie pour valider les algorithmes de traitement des données par rapport à la vérité au sol en utilisant la relecture et le scoring pour identifier les régressions.

• le traitement des capteurs analyse et traite les données de capteur brutes telles que les images de caméra, liDAR et les données radar pour tester les algorithmes de perception du système autonome.

• validation d’algorithme teste des algorithmes individuels pour des fonctionnalités telles que la détection d’objets et la voie de conservation à l’aide de données préenregistrées pour s’assurer qu’elles s’exécutent correctement dans différentes conditions.

• test basé sur des scénarios exécute le système via différents scénarios prédéfinis pour évaluer ses performances dans différentes situations, telles que les passages à niveau piétons, la fusion du trafic ou les conditions météorologiques défavorables.

test de boucle fermée crée un environnement dynamique dans lequel les actions du système influencent la simulation en cours. Cette boucle de rétroaction permet une interaction en temps réel entre le véhicule et son environnement. L’interaction en temps réel fournit une évaluation plus réaliste des performances du logiciel. Les tests en boucle fermée sont essentiels pour évaluer la capacité du système à s’adapter aux conditions changeantes et à prendre des décisions dans des scénarios réels.

La liste suivante décrit quelques exemples de tests en boucle fermée.

• test sil (Software-in-the-loop) est une méthodologie de test dans laquelle vous testez les composants logiciels d’un système AD dans un environnement simulé. Pour ce test, vous exécutez le logiciel sur une plateforme virtuelle qui imite le matériel réel. Le test SIL vous permet de valider les fonctionnalités et les performances sans utiliser de matériel physique. Cette approche économique vous aide à identifier les problèmes dès le début. Il est utile de tester des algorithmes, une logique de contrôle et un traitement des données de capteur dans un environnement contrôlé et reproductible.

• simulation dans ADAS et AD utilise des modèles ordinateurs pour répliquer le comportement du véhicule dans un environnement virtuel. Cette réplication permet aux ingénieurs d’évaluer les performances et la sécurité sans risques et coûts réels. Il teste différents aspects tels que la détection d’obstacles, les conditions météorologiques et les scénarios de trafic complexes. Vous pouvez exécuter des simulations à grande échelle à l’aide de données de flotte de synthèse et de test, qui génèrent des séquences pour l’entraînement et la validation de boucle ouverte.

• tests de hardware-in-the-loop (HIL) intègre des composants matériels réels dans la boucle de test. Vous testez des logiciels sur des appareils matériels réels, tels que des capteurs, des unités de contrôle et des actionneurs, qui font partie du système AD. Les tests HIL fournissent une évaluation plus réaliste des performances du système en tenant compte des interactions entre le logiciel et le matériel physique. Il est essentiel de valider le comportement du système dans des conditions réelles et de s’assurer que les composants matériels et logiciels fonctionnent en toute transparence.

  Les tests HIL sont essentiels pour identifier les problèmes matériels et vérifier la fiabilité et la sécurité globales du système. Les tests HIL nécessitent des appareils matériels personnalisés qui doivent se trouver dans un environnement local. Azure fournit différentes approches pour interagir avec des appareils matériels et d’autres appliances dans un environnement local. Une partie de l’architecture ValOps inclut une approche hybride qui utilise azure Arc. Azure Arc permet aux opérateurs de gérer des ressources non-Azure et locales, telles que des plateformes HIL de Resource Manager. Les organisations peuvent travailler avec des fournisseurs non-Microsoft Cloud ou leur propre centre de données local pour héberger des plateformes HIL et gérer des systèmes cloud et HIL via leur déploiement ValOps.

• test DIL (Driver-in-the-loop) incorpore un pilote humain qui interagit avec la simulation pour évaluer les performances du système et la réponse du pilote aux actions du système.

• essais de véhicule dans la boucle (VIL) place l’ensemble du véhicule dans un environnement contrôlé où le véhicule et son environnement sont simulés pour évaluer les performances du système dans les scénarios réels.

• test basé sur des scénarios est similaire au test de boucle ouverte, mais se trouve dans un paramètre de boucle fermée. Vous testez le système dans différents scénarios prédéfinis pour évaluer ses fonctionnalités de prise de décision et de contrôle en temps réel.

Ensemble, les tests de boucle ouverte et de boucle fermée fournissent une approche complète pour valider la sécurité et l’efficacité des systèmes AD.

Gestion des scénarios

Un composant clé dans les tests de systèmes AD valide le système dans un ensemble diversifié et étendu de scénarios. Pour valider les fonctionnalités AD via des tests en boucle ouverte et en boucle fermée, utilisez un catalogue de scénarios réels pour tester la capacité de la solution AD à simuler le comportement des véhicules autonomes.

Dans ValOps, utilisez gestion des scénarios pour accélérer la création de catalogues de scénarios. La gestion des scénarios lit automatiquement le réseau de routage, qui fait partie d’un scénario, à partir de cartes numériques accessibles publiquement et librement disponibles. Les scénarios peuvent être basés sur des données réelles que vous collectez à partir de capteurs, ou elles peuvent être générées de manière synthétique pour tester des aspects spécifiques du logiciel.

Par exemple, les scénarios peuvent inclure :

• route droite: teste la façon dont le système gère la voie de maintien et le contrôle de vitesse sur une route droite.
• gestion des intersections: évalue la réponse du système aux signaux de circulation, aux panneaux d’arrêt et aux piétons qui traversent les intersections.
• détection d’obstacles: évalue la capacité du logiciel à détecter et à répondre aux obstacles statiques et dynamiques, tels que les voitures garées ou les véhicules mobiles.
• conditions météorologiques défavorables: simule des scénarios avec de la pluie, du brouillard ou de la neige pour tester la robustesse du traitement des données de capteur et la prise de décision.

En exécutant systématiquement ces scénarios, vous pouvez identifier et résoudre les problèmes potentiels dans la logique et les performances du logiciel avant de passer à des tests en boucle fermée plus complexes.

Pour obtenir la gestion des scénarios, vous devez :

• Prise en charge des formats ouverts, tels que .xodr à partir de OpenDRIVE.
• Considérez les outils non-Microsoft de Cognata, Ansys, dSPACEou d’autres fournisseurs.
• Considérez CARLA comme un logiciel open source, une alternative légère qui prend également en charge le format OpenDRIVE. Pour plus d’informations, consultez ScenarioRunner pour CARLA.

Visualisation des mesures et des indicateurs de performance clés

Les sorties des simulations de boucle ouverte et de boucle fermée génèrent des mesures et des indicateurs de performance clés. Utilisez ces sorties pour valider les performances de la pile logicielle ADAS et AD et identifier les domaines d’amélioration. Fabric et Power BI prennent en charge la visualisation de ces mesures et indicateurs de performance clés. Fabric copilot peut aider les ingénieurs de validation à transformer et analyser des données, à générer des insights et à créer des visualisations. Le diagramme suivant illustre une architecture qui collecte et stocke les résultats de mesure et d’indicateur de performance clé dans Fabric.

Utilisez un connecteur DirectQuery dans Azure Data Explorer pour visualiser et analyser directement les résultats, tels que les métriques de distance à objets, dans un rapport Ou un tableau de bord Power BI. Voici un exemple de la façon dont un rapport peut afficher les résultats d’une résimulation ou d’une nouvelle exécution :

Cas d’usage potentiels

ValOps est spécifiquement conçu pour la validation du logiciel AD. Les exigences strictes en matière de certification de l’automobile nécessitent un respect strict des normes et de la sécurité de l’industrie. Ils nécessitent également une abondance de clusters HPC pour effectuer la validation à grande échelle. D’autres secteurs, tels que la fabrication, les soins de santé et les segments financiers, qui suivent ces exigences peuvent également utiliser ces conseils.

Alternatives

Vous pouvez également envisager le service Azure suivant pour cette solution.

Azure Kubernetes Service (AKS)

Batch fournit une option native Azure qui fournit une planification et une orchestration dynamique en tant que service managé aux partenaires. Une alternative à Batch pour orchestrer des charges de travail de simulation pour votre cluster HPC est azure Kubernetes Service (AKS). Avec AKS, les partenaires peuvent utiliser un service open source familier et populaire comme Kubernetes et tirer parti de la fiabilité et de la scalabilité d’un service managé. Pour les partenaires qui utilisent déjà AKS ou Kubernetes, nous vous recommandons de continuer à utiliser AKS ou à utiliser AKS pour leur cluster HPC.

Architecture basée sur AKS

Vue d’ensemble de l’architecture

Lorsque vous utilisez AKS pour ValOps, vous pouvez déployer et gérer des logiciels de simulation en conteneur sur un cluster de machines virtuelles Azure. Comme pour une implémentation ValOps avec Batch, vous pouvez stocker des données de simulation dans Data Lake Storage. Cette approche offre une scalabilité et une sécurité pour la gestion des jeux de données volumineux. Vous pouvez utiliser Azure Machine Learning pour entraîner des modèles Machine Learning sur les données de simulation, ce qui améliore les performances des systèmes ADAS et AD.

Étant donné que Batch fournit la planification et l’orchestration des charges de travail HPC, vous devez être en mesure de planifier des charges de travail. L’une des options de planification des charges de travail consiste à utiliser des fonctions durables en tant qu’orchestrateur externe et planificateur. fonctions durables pouvez lire à partir d’une base de données de métadonnées pour déterminer quelles séquences ont besoin de validation et les segmenter en lots pour le traitement parallèle. Il envoie ces lots en tant qu’événements à une file d’attente de travail, telle que Kafka, où chaque événement représente une activité dans la fonction durable. Les fonctions durables fournissent une gestion de l’état et peuvent s’intégrer en toute transparence dans un pipeline Azure Data Factory ou Fabric. Ils peuvent également être appelés par un orchestrateur comme Eclipse Symphony.

Cette approche s’aligne sur le modèle de planification des travaux de file d’attente de travail décrit dans la documentation Kubernetes. Pour obtenir une scalabilité horizontale, vous pouvez configurer plusieurs pods pour écouter la file d’attente de travail ou la rubrique Kafka. Le système reçoit un événement par le biais d’une fonction durable. L’un des pods consomme l’événement et effectue le retraitement ou la résimulation du bloc ou du lot.

Le diagramme suivant illustre un exemple de flux Data Factory qui appelle des fonctions durables dans le cadre d’une chaîne de tâches.

Composants

• AKS est un service Kubernetes managé qui simplifie le déploiement, la gestion et la mise à l’échelle d’applications conteneurisées avec une sécurité et une surveillance intégrées. Utilisez AKS pour déployer un cluster Kubernetes pour les cas d’usage de validation tels que le test de boucle ouverte ou de boucle fermée.
• fonctions durables est une fonctionnalité de Azure Functions que vous pouvez utiliser pour écrire des flux de travail avec état et orchestrer des processus complexes et longs dans un environnement serverless. Vous pouvez utiliser des fonctions durables en tant qu’orchestrateur externe et planificateur pour le cluster AKS.
• Kafka est une plateforme de diffusion en continu d’événements distribuées open source que vous pouvez utiliser pour les pipelines de données hautes performances, l’analytique de streaming, l’intégration des données et les applications stratégiques. Utilisez Kafka pour gérer l’approvisionnement en événements déclenché dans le pipeline de workflow.
• Un compte de stockage Azure fournit un espace de noms unique pour stocker et gérer vos objets de données stockage Azure tels que les objets blob, les fichiers, les files d’attente et les tables. L’espace de noms unique garantit la durabilité, la haute disponibilité et la scalabilité de votre compte de stockage. Utilisez un compte de stockage pour stocker les données et les résultats de simulation.

Les outils non-Microsoft suivants sont d’autres options pour la planification et l’orchestration des travaux sur AKS.

• Apache Airflow est une plateforme open source que les organisations peuvent utiliser pour planifier et surveiller le flux de travail. Il est disponible en préversion en tant que service managé dans Data Factory.
• kubeflow est un projet open source qui simplifie le déploiement de flux de travail qui s’exécutent sur Kubernetes.

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework, qui est un ensemble d’ensembles guidants qui peuvent être utilisés pour améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d’informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Optimisation des coûts

L’optimisation des coûts consiste à examiner les moyens de réduire les dépenses inutiles et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez liste de vérification de la révision de conception pour l’optimisation des coûts.

La conformité aux normes telles que ISO 26262 nécessite souvent plus d’heures de test, des simulations de fidélité plus élevées et un traitement étendu des données pour garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes automobiles. Ces exigences augmentent les coûts de calcul, car davantage de ressources sont nécessaires pour exécuter ces tests complets. Le dimensionnement des ressources est essentiel pour optimiser les coûts de l’implémentation ValOps de votre organisation. Vous pouvez utiliser la mise à l’échelle automatique, Microsoft Cost Management, l’optimisation de l’allocation des ressources et les stratégies de mise à l’échelle. Pour plus d’informations, consultez Optimiser les coûts de mise à l’échelle.

Voici d’autres recommandations pour aider votre organisation à réduire les coûts avec différents types de modèles et profils de coût de calcul.

• Sélectionnez la machine virtuelle appropriée pour votre travail à l’aide du guide du sélecteur de machine virtuelle .
• Déployez des ressources Azure en fonction de vos besoins. Évitez de déployer des composants qui n’ajoutent pas de valeur ou ne répondent pas à vos besoins.
• Assurez-vous que l’organisation suit les meilleures pratiques décrites dans le guide d’efficacité Batch et performances.
• Assurez-vous que votre organisation suit meilleures pratiques pour la mise à l’échelle AKS.
• Tirez parti des offres Azure pour l’hébergement de code d’application. Pour obtenir des conseils sur la façon de choisir le service approprié pour votre déploiement, consultez Choisir un service de calcul Azure.
• Utilisez les niveaux de stockage pour stocker les données froides plus efficacement. Pour plus d’informations, consultez vue d’ensemble des niveaux d’accès et d’autres conseils de coût pour le stockage dans le guide d’optimisation des coûts du stockage Blob Azure .

Choisissez la meilleure option de coût de machine virtuelle pour le cas d’usage de votre organisation :

• Le paiement à l’utilisation est un modèle tarifaire basé sur la consommation où vous payez pour ce que vous consommez. Les modèles de paiement à l’utilisation s’appliquent aux travaux interactifs et non planifiés.
• instances réservées peuvent être rentables pour les charges de travail à long terme, telles que pour les travaux de traitement par lots et de longue durée, tels que la simulation et les tests de boucle ouverte et de boucle fermée.
• instances Spot peut être utile pour les travaux qui n’ont pas de chronologie stricte pour l’achèvement, comme pour les travaux de développement/test. Par exemple, les chercheurs peuvent avoir besoin de valider un modèle expérimental par rapport à un ensemble de scénarios sans sensibilité temporelle pour la charge de travail.

Excellence opérationnelle

L’excellence opérationnelle couvre les processus d’exploitation qui déploient une application et la conservent en production. Pour plus d’informations, consultez liste de vérification de la révision de conception pour l’excellence opérationnelle.

ValOps intègre les stratégies d’ingénierie logicielle clés suivantes.

• Automatiser votre déploiement et maintenir la cohérence avec l’infrastructure en tant que code (IaC). Vous pouvez utiliser Bicep, des modèles Azure Resource Manager (modèles ARM), Terraform ou une autre approche.

• Mandater les tests automatisés pour atteindre l’excellence opérationnelle en validant les logiciels de véhicules autonomes. Les tests automatisés garantissent des performances cohérentes avec une intervention humaine minimale. Cette approche conduit à des résultats fiables et reproductibles en réduisant l’erreur humaine et en augmentant l’efficacité. Les tests automatisés simulent un large éventail de scénarios de conduite, notamment des cas de périphérie et des événements rares. Ce processus est essentiel pour garantir la sécurité et la fiabilité. L’intégration continue et la livraison continue fournissent des commentaires immédiats sur les modifications du code, ce qui accélère la résolution des problèmes et maintient des normes de qualité élevées. Les tests automatisés peuvent gérer de grands volumes de cas de test et de scénarios complexes qui ne sont pas pratiques pour les tests manuels. Il garantit une couverture complète et une validation robuste du traitement des données de capteur, des algorithmes décisionnels et de la logique de contrôle dans différentes conditions.

  En mandatant les tests automatisés, votre organisation peut simplifier les processus de validation, réduire les coûts et améliorer la fiabilité et la sécurité globales de ses opérations de véhicules autonomes. Votre organisation peut s’assurer que ses logiciels répondent à des normes de sécurité strictes et s’exécutent de manière fiable dans des conditions réelles.

• surveiller régulièrement les performances et l’utilisation de vos ressources Azure pour optimiser les coûts et améliorer les performances. Utilisez des outils tels qu’Azure Monitor et Microsoft Cost Management.

• pour les clusters HPC, utilisez contrôles d’intégrité Azure HPC sur chaque nœud de calcul pour vérifier que le nœud fonctionne correctement. Pour empêcher la planification ou l’exécution de travaux sur des nœuds défectueux, marquez-les comme étant hors connexion ou hors connexion. La vérification d’intégrité permet d’augmenter la fiabilité et le débit d’un cluster en réduisant les échecs de travail évitables en raison d’une configuration incorrecte, d’une défaillance matérielle et d’autres facteurs.

Efficacité des performances

L’efficacité des performances est la capacité de votre charge de travail à mettre à l’échelle pour répondre aux demandes qu’elle lui impose par les utilisateurs de manière efficace. Pour plus d’informations, consultez liste de vérification de la révision de conception pour l’efficacité des performances.

• Pour éviter la latence entre régions, assurez-vous que l’emplacement de stockage que vous utilisez pour les données ValOps se trouve dans la même région que l’emplacement de calcul.

• Nous vous déconseillons d’utiliser Azure Files pour les jeux de données volumineux tels que les images ou les fichiers vidéo. Pour les objets plus petits nécessitant des performances d’E/S élevées, envisagez d’autres solutions de stockage. Azure Files peut ralentir l’apprentissage automatique ou d’autres charges de travail nécessitant une faible latence de stockage. Nous vous recommandons d’utiliser le stockage d’objets avec Stockage Blob ou Data Lake Storage pour le niveau de performances le plus élevé tout en conservant l’efficacité des coûts.

• Les performances pour le stockage sont essentielles dans une application HPC comme ValOps. Les comptes de stockage d’objets blob avec Blob Azure Standard peuvent fournir des performances de plusieurs térabits par seconde. Vous devez utiliser comptes de stockage d’objets blob de blocs Premium si vous avez besoin de réponses rapides et de scénarios à faible latence cohérents, tels que des lectures répétées de petits objets. Pour plus d’informations, consultez liste de vérification des performances et de l’extensibilité du stockage Blob.

• Lorsque vous montez votre compte de stockage, utilisez BlobFuse2 au lieu d’anciens protocoles comme NFS (Network File System). BlobFuse2 est conçu pour le stockage et fournit des performances de mise en cache et de diffusion en continu validées. Cette fonctionnalité améliore l’efficacité de l’accès aux données et réduit la latence pour les scénarios d’accès répétitif. Il prend en charge des mécanismes de mise en cache avancés comme le cache de blocs avec prérécupération qui améliorent considérablement les vitesses de lecture et d’écriture. Ces améliorations rendent idéal pour les tâches de calcul hautes performances dans Batch.

  Contrairement aux montages de système virtuel traditionnels ou NFS, qui peuvent rencontrer une latence plus élevée et un débit inférieur, BlobFuse2 utilise l’infrastructure Azure pour fournir des taux de transfert de données plus rapides et une meilleure scalabilité. Ces résultats entraînent un traitement plus efficace des jeux de données volumineux et une amélioration des performances globales pour les valOps de véhicules autonomes. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que BlobFuse2 ?

  Vous pouvez monter Blobfuse2 via des scripts, ce qui permet une intégration transparente pour vos flux de travail existants.

• Consultez les objectifs de scalabilité et de performances pour Stockage .

• En fonction des exigences de simulation, vous pouvez utiliser batch pour configurer et gérer les conteneurs ou machines virtuelles nécessaires pour répondre aux exigences de l’objectif de niveau de service. Cette tâche inclut :

  • Approvisionnement des conteneurs ou machines virtuelles requis.
  • S’assurer que ces ressources sont disponibles en continu.
  • Alignement de la disponibilité et des performances de ces ressources avec les niveaux de service convenus.

Sécurité

La sécurité offre des garanties contre les attaques délibérées et l’abus de vos données et systèmes précieux. Pour plus d’informations, consultez liste de vérification de la révision de conception pour security.

Il est important de comprendre la division de responsabilité entre un fabricant d’automobiles et Microsoft. Dans un véhicule, le fabricant possède l’ensemble de la pile, mais à mesure que les données se déplacent vers le cloud, certaines responsabilités sont transférées à Microsoft. Les couches PaaS (Platform as a Service) Azure fournissent une sécurité intégrée sur la pile physique, y compris le système d’exploitation. Vous pouvez ajouter les fonctionnalités suivantes aux composants de sécurité d’infrastructure existants.

• Utilisez azure Key Vault pour maintenir la sécurité de bout en bout lorsque vous gérez des éléments sensibles et critiques pour l’entreprise, tels que les clés de chiffrement, les certificats, les chaînes de connexion et les mots de passe. Key Vault fournit une solution robuste qui renforce l’ensemble du processus de développement logiciel et de chaîne logistique. Key Vault vous aide à stocker et gérer en toute sécurité les ressources sensibles qui utilisent des applications automobiles. Cela vous permet de vous assurer que ces ressources restent protégées contre les menaces de cybersécurité potentielles. Vous pouvez améliorer la sécurité en régularisant l’accès et les autorisations aux ressources critiques avec le contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC).

  Si les exigences réglementaires nécessitent une solution de sécurité améliorée avec du matériel dédié, envisagez d’utiliser azure Key Vault Managed HSM . Pour des exigences encore plus strictes, envisagez d'HSM Cloud Azure, anciennement appelée HSM dédié Azure.

• Utilisez Microsoft Purview pour aider votre organisation à répondre aux exigences de données AD pour une gouvernance stricte des données. Ces exigences aident à la classification, à la traçabilité, au suivi et à la conformité des données. En répondant à ces exigences, votre organisation peut s’assurer que ses données sont bien régies, sécurisées et conformes. L’application de la conformité des données prend en charge le développement et le déploiement de véhicules autonomes sûrs et fiables.

• Utilisez azure Policy pour appliquer des règles de conformité et de gouvernance dans les ressources Azure de votre organisation.

• Implémentez RBAC pour accorder des autorisations aux utilisateurs et aux services en fonction des privilèges minimum.

• Utilisez Microsoft Defender pour Cloud pour surveiller et atténuer de manière proactive les menaces de sécurité.

• Vérifiez le chiffrement des données au repos à l’aide des services de stockage Azure et de base de données natifs. Pour plus d’informations, consultez considérations relatives à la protection des données.

• Utilisez Microsoft Defender pour Cloud pour surveiller et atténuer de manière proactive les menaces de sécurité.

Déployer ce scénario

Il existe plusieurs options pour déployer ce scénario :

• dSPACE, en collaboration avec Microsoft, a développé SIMPHERA, une solution logicielle conçue pour simuler et valider des fonctions pour AD. Pour déployer SIMPHERA, consultez les instructions de ce référentiel .
• Ansys travaillé avec Microsoft pour développer une solution déployable qui s’aligne sur cette architecture de référence. Vous pouvez déployer la solution dans Place de marché Azure.
• Cognata SimCloud est un environnement de test simulé et déployable qui améliore le processus de validation. SimCloud génère des résultats rapides et très précis et réduit les problèmes de sécurité. En outre, SimCloud traite les coûts élevés et la scalabilité limitée des essais routiers dans le monde physique.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

Auteurs principaux :

• Ryan Matsumura | Senior Program Manager, MCI SDV & Mobility
• Jochen Schroeer | Architecte principal (Mobilité de ligne de service)
• Gabriel Sallah | Spécialiste senior GBB
• Wolfgang De Salvador | Spécialiste senior GBB
• Lukasz Miroslaw | Spécialiste senior GBB
• Benoît Berger | Chef de produit senior

Autres contributeurs :

• Filipe Prezado | Responsable du programme principal, MCI SDV & Mobility

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Étapes suivantes

• Qu’est-ce que Batch ?
• Présentation d’Azure Data Lake Storage Gen2
• Qu’est-ce qu’ExpressRoute ?
• Qu’est-ce que Machine Learning ?

Ressources associées

Pour plus d’informations sur le développement de DataOps pour un système AD, consultez :

Vous pouvez également vous intéresser à ces articles connexes :

• documentation de mobilité Microsoft
• guide de conception AVOps
• architecture de référence SDV
• messagerie automobile, architecture de référence des données & analytics
• Améliorer l’efficacité dans AVOps avec Générative AI