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Dank Data Management und Machine Learning – Mercedes erfolgreich in der Formel 1

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purestorageAm vergangenen Wochenende ist das Formel-1-Team von Mercedes Benz, welches unter dem Namen Mercedes AMG Petronas fährt, zum vierten Mal in Folge Weltmeister geworden. Dazu haben sicherlich verschiedene Dinge beigetragen, auch wenn Fahrer, Motor, Aerodynamik und die Teamarbeit von mehr als 1.100 Mitarbeiter im Vordergrund stehen, so ist die Technik im Hintergrund längst ein ebenso entscheidender Faktor geworden.

Daten sind nicht nur für Google, Facebook, Apple und Co. eine entscheidende Ressource. Formel-1-Teams sind ebenso darauf angewiesen, müssen diese in Echtzeit erheben, analysieren und auf Basis dieser Entscheidungen treffen. Um derart anhaltend erfolgreich zu sein, und darüber sind sich die Experten einig, ist aber auch wichtig, die Daten im Fehlerfall richtig interpretieren zu können. Mercedes AMG Petronas hat sich dazu Pure Storage mit ins Boot genommen. Das kalifornische Unternehmen hat sich auf die Speicherung und Analyse von Daten spezialisiert und unterstützt das Team dabei.

500 GB pro Fahrzeug – mehrere TB pro Rennwochenende

Ein aktuelles Formel-1-Fahrzeug verfügt über etwa 200 Sensoren. Dazu gehören solche für Reifendruck und Reifentemperatur sowie dutzende Parameter für die unterschiedlichsten Komponenten. Hinzu kommen noch einmal einige hundert Sensoren für den Motor. Dieser besteht bei den aktuellen Fahrzeugen nicht mehr nur aus der reinen Verbrenner-Einheit, sondern auch aus einem Elektromotor, einer Batterie, einem Turbolader sowie Energierückgewinnungssystemen.

Teilweise arbeiten diese Sensoren mit einer Abtastrate von 100 Hz und verteilt werden die Daten über 1.000 verschiedene Kanäle, in denen verschiedenen Sensoren zusammengefasst und nicht getrennt ausgelesen werden. Pro Rennen kommen so 1,8 Milliarden Datenpunkte zusammen – für ein Rennwochenende sind dies alleine 500 GB an Daten pro Wagen. An den Kommandoständen und hinter den Kulissen entstehen aber noch weitere Daten, so dass ein Team pro Rennwochenende auf mehrere Terabyte kommen kann.

Sobald ein Formel-1-Wagen in der Garage oder in der Startaufstellung steht, wird eine Datenverbindung zum Fahrzeug per Kabel hergestellt. Per Funk lassen sich nur die wichtigsten Daten während des Training oder Rennen übertragen – für eine vollständige Übertragung reicht die Bandbreite schlichtweg nicht aus. Damit nur die wichtigsten Daten übertragen werden, ist die Engine Control Unit (ECU) ständig damit beschäftigt zu entscheiden, welche Daten direkt per Funk übertragen werden und welche nicht. Alle weiteren Daten werden auf zwei Flashlaufwerken gespeichert. Die Speicherung findet auf den zwei Flashspeichern in gespiegelter Form statt. Ist eines der Laufwerke defekt oder wird beschädigt, kann das zweite weiter aufzeichnen bzw. die Daten können noch ausgelesen werden.

Bei mehreren Gigabyte pro Rennen oder in den kurzen Pausen zwischen den Qualifying-Sessions können aber auch nicht alle Daten direkt vom Fahrzeug in kompletter Form ausgelesen werden. Ein Data Management wird also zu einem entscheidenden Faktor. 30 Mitarbeiter eines Teams sind damit beschäftigt die Daten zu analysieren und zu interpretieren. Teilweise werden die Daten in die heimatliche Basis geschickt. Im Falle von Mercedes AMG Petronas ist dies das englische Brackley, wo Simulatoren hunderte verschiedener Rennverläufe auf Basis der aktuellen Daten simulieren. Solche Berechnungen sind vor Ort in den Garagen der Teams aus Platzgründen nicht möglich und werden daher aus der Ferne ausgewertet.

88 TB in 6U-Servern vor Ort

Für das Data Management und die Analyse arbeitet Mercedes AMG Petronas wie gesagt mit Pure Storage zusammen. Für ein Rennwochende auf den 21 Stationen des Rennkalenders verwendet Pure Storage mit dem Team zusammen zwei FlashArray//m70 Arrays und vier FlashArray//m20 Arrays in drei Paaren in Container-Racks. Ein FlashArray//m70 Array speichert dabei 1,5 PB an verarbeiteten Daten. Als Datenspeicher kommt ein eigenes DirectFlash Modul mit NVMe-Protokoll zum Einsatz.

Der Datenaustausch innerhalb der Systeme findet dabei über 16 GBit/s Fibre Channel oder Ethernet mit 40 GBit/s statt. Über die Rechenhardware im Server verrät Pure Storage allerdings nichts. Die Leistungsaufnahme eines FlashArray//m70 Array liegt bei 1.230 bis 1.760 W. Die vier kleineren FlashArray//m20 Arrays kommen auf jeweils 250 TB, verfügen aber über die gleiche Anbindung bei reduzierter Leistungsaufnahme. 60 bis 70 virtuelle Instanzen laufen auf den Servern von Pure Storage und sind damit beschäftigt die anfallenden Daten entweder einfach nur zu speichern oder entsprechend auszuwerten.

Für die Formel 1 bzw. die Teams werden die anfallenden Daten immer wichtiger, nicht nur um Strategien oder das Auto weiterzuentwickeln, sondern auch um Fehler frühzeitig zu erkennen. Aus den diversen Parametern lassen sich nach dem Ausfall einer Komponenten häufig bereits erste Anzeichen auslesen. Bisher geschieht diese Auswertung aber weitestgehend manuell – bei der Menge an Daten ist dies kaum noch zu leisten. Mercedes AMG Petronas arbeitet daher auch mit Machine-Learning-Algorithmen, die aus den anfallenden Daten bereits eventuelle Schäden an der jeweiligen Komponente aus den Daten der Vergangenheit vorhersagen können.

Die Speicherung und Analyse von Daten ist eine kostspielige Herausforderung, die für Erfolg oder Misserfolg aber inzwischen entscheidend geworden ist. Teams, die keine mehrere hundert Millionen Euro an Kosten in seine Formel-1-Saison stecken können, haben hier einen klaren Nachteil und so sind die Daten, deren Analyse und das darauf angewendete Machine Learning ein wichtiger Faktor geworden der sicher auch zum Erfolg bei Mercedes AMG Petronas beigetragen hat.

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Kommentare (4)

#1
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Irgendwie verstehe ich die Aussage des Artikels nicht... Klingt fast wie ein Flyer... Das Geile an den Kisten und erwähnenswerte wäre mMn. auch eigentlich der garantierte Dedup / Comp Faktor ... Wenig Raw = Viel Logisch... so das man auf wenig Blech viel Daten ablegen kann und somit auch nur wenig Footprint hat...
#2
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Über solche Zahlen machen die Teams keine genauen Aussagen. Ich habe aber versucht über die News zu erläutern, welche Rolle die Daten in diesem Bereich spielen und wie solche Hardware dabei helfen soll, die wichtigsten Daten aus der Masse herauszufiltern.
#3
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Ich wiederum verstehe nicht was du mit " Dedup / Comp Faktor ... Wenig Raw = Viel Logisch." und "so das man auf wenig Blech viel Daten ablegen kann und somit auch nur wenig Footprint hat" meinst.
#4
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Ich finde diese News sehr gut ;)
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