DIAN Racingと共に歩む丨DolphinDBのビッグデータ分析が同済大学電動フォーミュラチームと出会う

DIAN Racingと共に歩む丨DolphinDBのビッグデータ分析が同済大学電動フォーミュラチームと出会う

風を切って走るレーシングカーの世界では、1ミリ秒ごとに無限の可能性が秘められています。そこでは、データはもはや冷たい数字の羅列ではなく、脈打つ鼓動のように、レーシングカーの一呼吸一呼吸に正確に呼応し、その動きを鋭敏に感知しています。**IoTとテレメトリ技術の進歩により、走行データのリアルタイム収集と分析が可能になりました。**通常のコネクテッドカー（Connected Vehicle）のシナリオと比較して、レーシングカーのデータガバナンスソリューションは、遅延と安定性への要求が格段に高いだけでなく、データ分析への応用ニーズもますます多様化しています。

DolphinDB は**同済大学電動フォーミュラチーム（DIAN Racing）**と手を携え、テクノロジーと速度が融合したレーシングソリューションを提供します。1ミリ秒を争う戦いが、速度への極限の追求であると同時に、テクノロジーへの深い理解でもあることを実感させてくれます。DIAN Racingは、中国の優れた学生フォーミュラチームであり、高水準の学生フォーミュラカー製造と効率的なプロジェクトマネジメントに取り組み、世界学生フォーミュラ大会（Formula SAE）に積極的に参加し、国内外の学生フォーミュラ分野で高い評価を確立しています。新時代の挑戦と機会に直面し、インテリジェント電気自動車がチームの技術開発の方向性です。そのため、同済DIAN RacingとDolphinDBは正式にパートナーシップを築き、今後DolphinDBはチームと緊密に連携し、技術サポートを提供していきます。

リアルタイムストリーミングデータの収集、保存、分析に最適な選択肢として、DolphinDBはレーシング分野でどのような具体的な応用シナリオがあるのでしょうか？

データテレメトリ（Data Telemetry）

レーシングカーのデータテレメトリシステムは高度に複雑な技術ネットワークであり、重要なパフォーマンスデータをリアルタイムで収集・送信し、計測データを様々なチャネルを通じてレースカーから離れた場所に送り、他の分析利用に供することができます。レーシングカーのセンサーは、速度、加速度、操舵角、エネルギー回生システムの充電状態、燃料質量、ドラッグ低減システムの状態などの詳細情報を捕捉します。各レーシングカーには150個以上のセンサーが搭載されており、レース中に毎秒110万以上のテレメトリデータポイントをピットへ送信します。これらのデータポイントは無線通信技術を通じてリアルタイムでピットまたはリモートコントロールセンターに送信され、エンジニアやストラテジストにリアルタイムの車両パフォーマンスフィードバックを提供します。これらのデータは、レーシングカーの即時設定の最適化、潜在的な技術的問題の予測と解決に利用されるだけでなく、ピットインのタイミング、タイヤ選択、燃料管理などの最適なレース戦略の策定にも重要な役割を果たします。

さらに、テレメトリシステムはドライバー自身の運転パフォーマンスへの理解を深め、レース中のより正確な調整を可能にします。同時に、これらのデータはメディアを通じて観客と共有され、レースへの参加感と理解度を高めます。テレメトリシステムの適用は、モータースポーツの安全性を確保し、競争力を高め、レーシングカーの継続的な技術革新に貴重なデータサポートを提供します。

データ収集（Data Acquisition）

データベースはテレメトリ技術を利用して、レーシングカーのデータをリアルタイムでピットやコントロールセンターに伝送し、チームがリアルタイムで車両の状態を把握し、それに基づいて戦略を立案できるようにします。レーシング分野における膨大なデータは、大きく履歴データ、事前テストデータ、リアルタイムデータの3つに分類されます。DolphinDBは、車両センサーデータ、サーキットコンディションデータ、ドライバー行動データを高速に収集・監視でき、速度、加速度、操舵角から充電状態、燃料量、気圧油温指標、ドラッグ低減システムの状態に至るまで、あらゆる情報をカバーします。

リアルタイム監視（Real-time Monitoring）

レーシングカーのパフォーマンス監視はレース戦略の基盤を構成し、事故や異常気象などの妨害要因がない場合、レーシングチームは一連の重要なデータに基づいて最適なピットインのタイミングウィンドウを予測します。現在の順位、リードタイム、最速ラップタイムと現在のラップタイム、瞬間速度、ギア状態などのデータは、リアルタイム監視の焦点であり、レース戦略決定の核心です。さらに、ブレーキとスロットルの使用状況、タイヤ空気圧、タイヤ摩耗度、車両の主要コンポーネントの状態、燃料残量などのパフォーマンス指標は、レーシングカーのリアルタイムパフォーマンスを包括的に示します。

データ分析：データから価値を引き出す

レーシング分野におけるデータ分析は、幅広い技術と方法を含む複雑なプロセスであり、レーシングカーのセンサーから収集された膨大なテレメトリデータをもとに、車両のパフォーマンスをリアルタイムで監視し、深く評価します。これらのデータの詳細な分析を通じて、チームは正確なレース戦略を策定でき、同時にドライバーのパフォーマンスを評価・フィードバックして運転スキルを最適化します。さらに、データ分析は潜在的な機械的問題の監視、様々な条件下でのレーシングカーのパフォーマンス予測、そしてリスク管理にも用いられます。履歴データの比較分析は、チームが長期的な傾向を特定し、将来のレースとレーシングカー技術の発展に指針を提供するのに役立ちます。

以上が、DolphinDBのレーシング分野における応用シナリオと機能紹介です。これらのデジタル技術は、日常生活でも馴染み深いものです。コネクテッドカー（Connected Vehicle）システムにおいて、日常のドライビング体験はフォーミュラカーのような緊張感や刺激には及ばないかもしれませんが、私たちの一般車両でも、車両センサーによって収集される大量の高速データストリームが絶えず生成されています。これらのデータを分析することで、運用者や管理者は車両のリアルタイム監視、予知保全、インテリジェント交通管理、故障診断などのシナリオを実現し、車両の運行効率を向上させ、メンテナンスコストを削減し、道路安全性を高め、スマート交通とスマートシティの発展を推進することができます。

ここで復習しましょう：10分で検証する高性能コネクテッドカー用データプラットフォームソリューション

このアーキテクチャでは、時間情報、経度緯度、速度、タイヤ空気圧、バッテリー状態、燃料消費など多様なデータソースからの膨大なデータが、収集層からDolphinDBビッグデータプラットフォームに入り、ストリーミングデータテーブルに注入されます。DolphinDBはストリーミングデータテーブルのサブスクリプションと、受注業務や車両構成などのデータとの関連クエリを通じて、分析と監視・アラートを実現します。出力結果はアプリケーション層に入り、ビジネスシステムやメッセージミドルウェアと連携したり、さまざまなインターフェースを通じて可視化表示されます。

DolphinDBに基づくコネクテッドカー用ビッグデータ処理アーキテクチャ図

国産時系列データベースの雄として、DolphinDBが提供するソリューションは、フォーミュラカーの厳しい要求を満たすだけでなく、コネクテッドカーやスマートカーなどの一般的なシナリオにも広く応用されています。

高速書き込み、マルチモーダルストレージ

データ分析を実現するための前提条件として、効率的かつ安定してデータを受信し書き込むことが極めて重要です。モータースポーツを例にとると、高速走行中のドライバーのあらゆる動作、正確なコーナリングや果断なオーバーテイクの瞬間は、一瞬のうちに過ぎ去ります。このとき、データフィードバックから可視化表示までの間に遅延が生じると、レース戦略の策定やリアルタイム分析の正確性に影響を与える可能性があります。同様に、コネクテッドカーの日常的な応用においても、車両故障や潜在的な安全上の脅威などの異常検出シナリオに迅速に対応するため、タイムリーな警告が不可欠であり、データ収集から処理、分析に至る全リンクが厳格な遅延基準を満たす必要があります。

DolphinDBは、センサーデータをリアルタイムにキャプチャし、煩雑な二次処理なしに、データを直接安全かつ効率的にデータベースに保存し、ミリ秒単位で書き込むことができます。データの書き込みが完了すると、DolphinDBは車両の多様な種類のデータを集中的に管理し、データへのアクセスと監視を容易にします。マルチモーダルデータストレージをサポートすることで、DolphinDBはデータへのアクセスと監視プロセスを大幅に簡素化します。リアルタイム監視、履歴のバックトレース、深層分析のいずれにおいても、ユーザーは必要なデータを容易に取得できます。さらに、DolphinDBは柔軟で強力なデータ検索ツールを提供しており、ユーザーが関心のある情報を迅速に特定して抽出できるため、データの可用性と実用性がさらに向上します。

データ再生（Data Replay）、鋭い洞察力

DolphinDB独自のデータ再生機能は、レーシングチームに大きな利便性をもたらします。カスタム再生レートにより、アナリストは車両の過去の挙動を再現し、関連指標を分析・計算することで、ドライバーの運転戦略を深く分析し、機器の潜在的な故障を正確に診断できます。この強力なデータ再生分析機能は、チーム管理に価値あるデータインサイトと意思決定サポートを提供し、チームが継続的にレーシングカーのパフォーマンスを最適化し、ドライバーの競技レベルを向上させ、激しいレースでより有利な競争ポジションを占めるのに役立ちます。

データ再生機能はコネクテッドカーでも重要な役割を果たします。DolphinDBは、ユーザーが履歴データをリロードし分析して、特定条件下での車両の挙動とパフォーマンスをシミュレーションすることを可能にします。この機能は、故障診断、性能テスト、システム最適化、データ分析の検証に不可欠です。データ再生により、企業や研究者は車両の走行軌跡、センサー読み取り値、操作イベントを再現できます。さらに、データ再生は、ドライバーが車両操作と監視システムに習熟するためのトレーニングや教育目的でも利用できます。

超高速クエリ、正確な分析

レーシング分野では大量の過去レースデータが蓄積されます。例えば、レースではドライバーは複数周回を走り切る必要があり、ラップタイムがパフォーマンスを測る重要な指標です。現在のラップタイムのリアルタイム監視とそれに基づく戦略予測に加えて、ドライバーとチームは、現在の走行パフォーマンスを履歴データと迅速に比較分析する必要があります。これには通常、レース前の最速テストラップタイム、前周のラップタイム、そしてレース中のここまでの最速ラップタイムという3つの重要なラップタイムデータが関わります。この比較は、リアルタイムで戦略を調整し、レーシングカーのパフォーマンスを最適化するために極めて重要です。

特定のラップタイムデータを迅速に検索し、レース中の急激な変化にタイムリーに対応するために、DolphinDBはこれらのデータを効率的に保存・インデックス化し、高速なデータ検索とクエリをサポートして過去のパフォーマンス分析を可能にします。さらに、チームは現在のラップタイムと履歴データをパイプライン処理し、厳密なリアルタイム比較と戦略調整を行う必要があります。DolphinDBは10以上のストリーム計算エンジンと1500以上の組み込み関数を提供し、リアルタイムに流入する大量のデータを処理し、複雑なデータ変換と集計操作を実行できます。これは、レース中の動的な変化をリアルタイム監視し分析するために不可欠です。同時に、DolphinDBはチームに強力な分析モデリングツールを提供し、予測モデルや性能最適化モデルなどの複雑なデータ分析モデルの構築に利用できます。

高性能なストリーム計算により、DolphinDBは大規模で高密度なリアルタイムデータストリームを処理し、情報の即時性と正確性を確保します。低遅延によりシステムはリアルタイム応答を実現し、監視と管理の効率を効果的に向上させます。同時に、高スループットのストリーム計算能力は、多様なソースからの高頻度データ入力を容易に処理し、コネクテッドカーシステムの大規模データ処理のニーズに応え、車両状態のリアルタイム監視、車両のリアルタイム状況とドライバー行動のタイムリーな追跡のための基盤アーキテクチャを提供します。

リアルタイム監視、ドライブの安心

サーキットでは、一秒一秒の動きが勝敗を決する鍵となり得ます。DolphinDBは、その高性能、低遅延、高スループットのリアルタイムデータストリーム処理性能により、レーシングチームにかつてないリアルタイム監視能力をもたらします。バッテリー温度、モーター回転数、センサー情報などの重要なパラメータをリアルタイムで監視し、レーシングカーが最適な状態で走行できるようにするだけでなく、異常を検知すると迅速にアラートを発し、チームに迅速な対応を促し、ドライバーの安全を確保します。

同様に、DolphinDBはコネクテッドカーに効率的なデータ処理プラットフォームを提供し、車両センサーデータを即座に受信・分析することで、車両の状態とパフォーマンスの継続的な監視、潜在的な故障の予測、ダウンタイムの削減を実現します。高性能ストリーム計算エンジンは、センサーからの高速データストリームを効率的に処理し、車両状態のリアルタイム分析と監視を実現します。その強力な計算能力を利用して、パターン認識、異常検出、トレンド予測などの複雑なデータ分析タスクを迅速に実行し、車両の健康管理、安全監視、インテリジェントな意思決定をサポートします。ストリーム計算エンジンは、リアルタイムデータの集計、フィルタリング、ウィンドウ計算もサポートし、データのタイムリー性と正確性を保証します。

ストリーム計算エンジンは、カスタムアラート指標の面でもその強力な機能を発揮し、多様なリアルタイムアラート指標を柔軟に定義し実装できます。車両の運行データを継続的に監視・分析することで、DolphinDBは、車両の予定ルートからの逸脱、速度超過、機械的故障などの潜在的なリスクや異常指標をリアルタイムに捕捉し、即座にアラート通知をトリガーします。これは、車両状態の監視精度を向上させるだけでなく、突発事象への応答速度も大幅に向上させます。さらに、DolphinDBはアラート結果をサードパーティシステムやアプリケーションと統合し、システム間の連動応答を実現することで、包括的でインテリジェントな車両監視・アラートシステムを構築します。

データ圧縮、スリム化でも速度低下なし

レースでは膨大な量のデータが生成され、リアルタイムデータ、履歴データ、トレーニングデータなどを含みます。効果的な圧縮と管理が行われなければ、チームのストレージ負担を大幅に増加させます。DolphinDBは列指向ストレージと圧縮技術を利用して、データストレージを最適化し、ディスクI/O操作を削減して書き込み速度を向上させます。データの完全性と品質を保ちながら、データのストレージ容量を大幅に削減し、チームのハードウェア投資を節約します。この技術は、限られたストレージスペースにより多くのデータを保存することを可能にし、データ処理速度に影響を与えません。チームはこれにより、データ増加の課題により容易に対処し、レーシングカーのパフォーマンス最適化とレース戦略策定に集中できます。

効率的なデータ圧縮機能は、コネクテッドカー分野で特に重要です。DolphinDBはストレージ要件とネットワーク伝送の負担を大幅に削減しつつ、データの完全性と可用性を維持します。DolphinDBの分散テーブルは可逆圧縮をサポートしており、ユーザーは追加設定なしに、システムが自動的に挿入データを圧縮します。ユーザーは特定の設定により圧縮率をさらに高め、ストレージコストを効果的に削減し、データ伝送効率を向上させ、ハードウェアリソースの利用を最適化できます。

柔軟なパーティショニング、効率向上

コネクテッドカーの幅広い応用において、車両のパフォーマンスデータのリアルタイム監視と分析に加えて、異なる地域や異なるナンバープレートを持つ車両を詳細に管理分析する必要があります。これには、車両の運行状態、走行経路、メンテナンス記録、使用状況など、多次元のデータを総合的に検討することが伴います。DolphinDBはその卓越したデータ管理能力により、チームに強力なサポートを提供します。その柔軟なパーティショニングスキームは、ユーザーが特定のニーズに応じてデータパーティションをカスタマイズし、特定のデータ分析と最適化を行うことを可能にし、データの分類と管理プロセスを簡素化します。これは、データ分析の効率を向上させるだけでなく、分析のターゲット性と正確性も強化します。

DolphinDBの柔軟なパーティショニング機能は、タイムスタンプ、車両ID、地理位置情報などの主要な指標に基づいてデータを効率的に整理することを可能にし、データ保存とクエリ性能を最適化します。このパーティショニング戦略は、リアルタイムデータ処理能力を向上させるだけでなく、クエリ時にスキャンするデータ量を減らすことでクエリ速度を加速します。さらに、複雑なSQLクエリをサポートし、車両行動や交通パターンなどのデータ分析タスクをより効率的にします。コネクテッドカーの規模が拡大し続ける中、DolphinDBのパーティショニング機能は必要な拡張性を提供し、企業が増大するデータを低コストで処理できるよう支援します。

未知への挑戦、限界への突破。今回、DolphinDBと同済大学DIAN Racingが手を携えることは、テクノロジーとスピードの完璧な融合を示すだけでなく、卓越した性能への共通の追求とたゆまぬ努力を如実に表しています。今後、DolphinDBは「スピードこそ価値」という理念を堅持し、革新的なデータ保存・分析ソリューションを提供し続け、豊富なコネクテッドカー技術の応用シナリオを絶えず探求し、データ駆動型のモータースポーツがより大きな突破と飛躍を遂げることを支援します。

レイアウト丨DolphinDB 袁梓楠

確認丨张智明

責任編集丨同済自動車融媒センター 李尚文

審定丨史静远 孙梦杰