개요
의사 결정을 위한 데이터: 에이디링크는 수집, 저장, 분석, 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하여 데이터를 통한 의사 결정을 가능케 합니다. 2010년, Air Force의 정보, 감시 및 정찰 deputy chief of staff, David A. Deptula는 "우리는 너무 멀지 않은 미래에 센서와 데이터 바다에 빠져있을 것입니다.”라고 인터뷰하였습니다. 데이터 소스의 수와 유형이 증가하고 있을 뿐만 아니라 센서의 정확도도 높아져서 방위 분야 전반에 걸쳐 대용량의 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다.
진보된 센서는 지역 상황에 대한 정보 정확도를 높일 수 있습니다. 이보다 더 큰 장점은 거대한 지역과 장기간에 걸쳐 이용 가능한 모든 데이터를 전투원의 하나의 그림으로 융합시킬 수 있다는 점입니다.
군대는 수동으로 모든 정보 데이터를 검토하고 분석하는데 인력을 감당할 수 없으며 시간을 지체시킬 수도 없습니다. 다행히도 대부분이 그렇듯이 상용 기술은 기하 급수적인 데이터 확장을 기반으로 진보하고 있습니다.
에이디링크는 지역 센서 처리 노드, 통신 인프라, Fog 및 클라우드 컴퓨팅, 분산 시스템에서 생성 및 처리된 데이터를 안전하게 활용하는 소프트웨어를 사용하여 산업용 IoT의 최전방에 있습니다. 에이디링크 제품 중 상당수는 특수 배치 환경에 적합한 방위 시장과도 관련이 있습니다.
에이디링크의 광범위한 제품 포트폴리오는 군용 시스템 구축에 적합합니다. 소형 저전력 모듈, 견고한 폼팩터, 클라우드 서버 플랫폼 등 에이디링크 제품은 전체 데이터 의사결정 체인을 지원합니다.
인텔® Internet of Things Solutions Alliance의 프리미어 멤버가 될 경우 처리 기술에 대한 다양한 액세스가 가능해집니다. 각 CPU 테크놀로지 세대가 광범위하게 동일한 전력에 대한 처리 능력을 향상 시킴에 따라, 일정한 SWaP 예산 내에서보다 복잡한 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다. 이것은 차례로 센서 수와 정확도를 향상 시킬 수 있습니다. 플랫폼은 센서 스트림을 실시간으로 처리하여 전체 데이터 스트림이 전송될 필요 없이 알려진 값의 데이터만 추출하고 제공할 수 있습니다.
인텔의 로드맵 외에도 다른 기술 제공 업체를 통해 보완 또는 대체 기술을 받을 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 많은 코어 GPU는 이러한 데이터 세트에 대한 병렬 처리의 적합성 때문에
레이더, 광역 감시 및 하이퍼 스펙트럴 이미징을 포함하여 센서 처리의 일부 영역을 변형 시켰습니다. 이러한 병렬 프로세싱 패러다임은 주어진 SWaP 엔벨로프 내에서 처리 능력을 빠르게 향상시켰지만 실제 이득은 아직 현실화되지 않았습니다. Deep Learning의 출현은 시스템 기능의 다음 단계로 발전할 것입니다.
군 프로그램의 많은 부분은 이미 데이터 전달을 단순화하고 미래를 대비하기 위해 차량 프로그램에 대한 추상화 메커니즘의 사용을 의무화하고 있습니다. US VICTORY 및 UK Generic Vehicle Architecture 이니셔티브는 공개 관리 그룹의 데이터 분산 서비스 (Data Distribution Service, DDS)를 데이터 전송의 기초로 활용하는 사례입니다. DDS는 데이터 유형 및 데이터 분산 수단을 추상화 시킵니다. DDS는 에이디링크의 Vortex 소프트웨어 제품군의 핵심입니다. 보안 규정에 기반한 게시/구독 메커니즘을 통해 새로운 장비를 기존 시스템에 쉽게 추가하고 성능을 향상 시키며 수명주기에 따는 비용을 줄일 수 있습니다.
