CN110692044A - 用于基于交通工具的计算平台中的数据管理的技术 - Google Patents

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CN110692044A CN201780091428.3A CN201780091428A CN110692044A CN 110692044 A CN110692044 A CN 110692044A CN 201780091428 A CN201780091428 A CN 201780091428A CN 110692044 A CN110692044 A CN 110692044A
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Abstract

公开了用于管理交通工具嵌入式计算机设备(VECD)的数据存储的系统、设备和计算机可读介质。实施例包括数据层次结构，该数据层次结构基于数据源、数据目的地、数据或目标应用程序的预期使用、数据的数据处理要求和/或数据的递送时间要求对数据进行分类。VECD可以根据层次结构对所获得的数据进行分类，并且可以基于数据的分类将数据存储在不同的存储设备。描述和/或要求保护其他实施例。

Description

用于基于交通工具的计算平台中的数据管理的技术
技术领域
本公开涉及数据存储系统和设备的领域，并且具体而言，涉及用于管理用于基于交通工具的计算平台的数据存储的装置、方法和存储介质。
背景技术
许多交通工具嵌入式计算机设备(VECD)(诸如，自主或半自主驾驶交通工具(以下简称为ADV)系统、引擎/电子控制单元(ECU)、车载导航系统等)都启用网络并且可以与多个交通工具嵌入式传感器连接。对于各种与交通工具有关的服务，VECD尤其可以从其他VECD、移动设备、网络基础设施、云计算服务等获得相对大量的数据。由于来自交通工具云的大量传感器数据和信息涌入，预期此类VECD每天可以生成、获得和处理数十兆兆字节量级的数据。由于对网络使用的约束以及对于某些应用(例如，V2X等)的快速响应时间期望，可能需要VECD在本地处理所收集的数据。然而，用于VECD的现有存储解决方案可能无法处理如此大量的数据。
现有的数据管理解决方案主要依赖于压缩算法和时间戳。然而，这些解决方案倾向于偏好最近所获得的数据，并且可能不足以存储一些数据类型(诸如，高质量的视频内容)。现有的基于硬件的存储解决方案包括使用固态驱动器(SSD)和/或永久性存储器，而不是硬盘驱动器(HD)。然而，对于一些基于交通工具的服务，诸如，交通工具对基础设施(V2I)服务、交通工具对交通工具(V2V)服务、基于传感器的安全系统、自主驾驶等，此类解决方案可能仍然过慢。另外，现有的基于云的解决方案依赖于云存储和基于云的数据处理，很少使用本地存储和处理。然而，对于一些基于交通工具的服务，诸如，V2I服务、V2V服务、基于传感器的安全系统、自主驾驶等，往返时间可能仍然过慢。
附图说明
所包括的附图是为了说明的目的并且用于提供针对所公开的实施例的可能的结构和操作的示例。在不背离所公开的概念的精神和范围的情况下，附图决不限制可由本领域技术人员作出的形式上和细节上的任何改变。
图1图示出可在其中实施各实施例的环境；
图2图示出根据各实施例的用于由VECD的逻辑组件执行的分层存储映射的过程；
图3图示出根据各实施例的VECD的示例实现方式；以及
图4图示出根据各实施例的用于管理数据存储的过程。
具体实施方式
所公开的实施例涉及管理用于交通工具嵌入式计算机设备(VECD)(诸如，ADV系统、引擎/电子控制单元(ECU)、车载导航系统等)的数据存储。许多VECD启用网络并且可以与多个交通工具嵌入式传感器连接，这可导致VECD尤其从其他VECD、移动设备、网络基础设施等获得相对大量的数据。由于对网络使用的约束以及针对某些应用或服务(例如，交通工具对外界(V2X)等)的快速响应时间期望，可能需要VECD在本地处理所收集的数据。然而，用于VECD的当前存储解决方案可能无法处理如此大量的数据。
为了解决此类问题，实施例包括数据层次结构，该数据层次结构基于数据源、数据目的地、数据或目标应用的预期使用、数据的数据处理要求和/或数据的递送时间要求对数据进行分类。在实施例中，VECD可以基于数据的分类将所获得的数据存储在不同的存储设备中。例如，敏感数据、使用寿命短的数据或缓冲数据可以被存储在DRAM中；娱乐数据、导航数据和传感器元数据可以被存储在第一层数据存储(例如，3D Xpoint或PCIe SSD)中；低清晰度导航数据、交通工具设置数据、交通工具维护历史、传感器数据转储(例如，驾驶不需要的传感器数据)可以被存储在第二层数据存储(例如，SATA SSD或硬盘驱动器)中；并且道路状况数据、交通工具诊断数据等可以被存储在第三层数据存储(例如，云存储)中。
下列具体实施方式参考了所附附图。可在不同附图中使用相同的附图标记来标识相同的或类似的元素。在下列描述中，出于解释而非限制的目的，阐述了诸如特定结构、架构、接口、技术等的具体细节，以便提供对所要求保护的发明的各方面的透彻理解。然而，对受益于本公开的本领域技术人员将显而易见的是，可在脱离这些具体细节的其他示例中实施的所要求保护的发明的各方面。在某些实例中，省略了对公知的设备、电路和方法的描述，以免因不必要的细节而使本发明的描述模糊。
将使用本领域技术人员通常所采用的术语来描述说明性实施例的各方面，以将他们工作的实质内容传达给本领域的其他技术人员。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，可仅利用所描述方面中的一些来实施替代实施例。出于解释的目的，阐述了具体的数量、材料以及配置，以便提供对说明性实施例的透彻理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，可在没有这些具体细节的情况下实施替代实施例。在其他实例中，省略或简化了公知的特征以免使说明性实施例模糊。
进一步地，进而将以最有助于理解说明性实施例的方式来将各操作描述为多个分立的操作描述这些操作；然而，描述的次序不应当被解释为暗示这些操作必然依赖于次序。具体而言，这些操作不必以展示的次序执行。
短语“在各实施例中”、“在一些实施例中”以及类似的短语被反复使用。该短语一般不指代相同的实施例；然而，它可以指代相同实施例。术语“包括”、“具有”以及“包含”是同义的，除非上下文另作规定。短语“A和/或B”意指(A)、(B)或(A和B)。短语“A/B”和“A或B”意指(A)、(B)或(A和B)，类似于短语“A和/或B”。为了本公开的目的，短语“A和B中的至少一者”意指(A)、(B)或(A和B)。说明书可使用短语“在实施例中”或“在多个实施例中”、“在一些实施例中”和/或“在各实施例中”，这些短语可各自指代相同或不同实施例中的一个或多个。此外，如相对于本公开的实施例所使用的术语“包含”、“包括”、“具有”等是同义的。
示例实施例可被描述为被描绘为流程表、流程图、数据流程图、结构图或框图的过程。虽然流程表可将操作描述为顺序过程，但是可并行地、并发地或同时执行这些操作中的许多操作。另外，可重新布置操作的次序。过程可能会在其操作被完成时被终止，但也可具有未被包含在(多个)图中的附加步骤。过程可对应于方法、函数、程序、子例程、子程序等等。当过程对应于函数时，该过程的终止可能对应于该函数返回到调用函数和/或主函数。
示例实施例可在计算机可执行指令的一般上下文中被描述，该计算机可执行指令诸如，由前述电路系统中的一个或多个电路系统执行的程序代码、软件模块和/或功能过程。这些程序代码、软件模块和/或功能过程可包括执行特定任务或实现特定数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。本文中所描述的程序代码、软件模块和/或功能过程可使用现有硬件在现有通信网络中实现。例如，本文中所讨论的程序代码、软件模块和/或功能过程可使用现有硬件在现有网络元件或控制节点处实现。
如本文中所使用，术语“电路系统”是指被配置成用于提供所描述的功能的硬件组件，是这些硬件组件的部分，或者包括这些硬件组件，这些硬件组件诸如，电子电路、逻辑电路、处理器(共享的、专用的或组)和/或存储器(共享的、专用的或组)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程器件(FPD)(例如，现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)、复杂PLD(CPLD)、高容量PLD(HCPLD)、结构化ASIC、或可编程芯片上系统(SoC)、数字信号处理器(DSP)等。在一些实施例中，电路系统可执行一个或多个软件或固件程序，以提供所描述的功能中的至少一些。
如本文中所使用，术语“处理器电路系统”可指能够顺序地且自动地执行算术或逻辑操作序列，记录、存储和/或传输数字数据的电路系统，是此类电路系统的部分，或者包括此类电路系统。术语“处理器电路系统”可指一个或多个应用处理器、一个或多个基带处理器、物理中央处理单元(CPU)、单核处理器、双核处理器、三核处理器、四核处理器、和/或能够执行或以其他方式操作计算机可执行指令的任何其他设备，该计算机可执行指令诸如程序代码、软件模块和/或功能过程。
如本文中所使用，术语“接口电路系统”可指提供两个或更多个组件或设备之间的信息交换的电路系统，是此类电路系统的部分，或者包括此类电路系统。术语“接口电路系统”可指一个或多个硬件接口(例如，总线、输入/输出(I/O)接口、外围组件接口、网络接口卡和/或类似的接口)。
如本文中所使用，术语“计算机设备”可描述能够顺序地且自动地执行算术或逻辑操作序列、被装备成用于将数据记录/存储在机器可读介质上并且传送和接收来自通信网络中的一个或多个其他设备的数据的任何物理硬件设备。计算机设备可被认为与计算机、计算平台、计算设备等同义，并且可在此后偶尔被称为计算机、计算平台、计算设备等。术语“计算机系统”可包括任何类型经互连的电子设备、计算机设备、或其组件。另外，术语“计算机系统”和/或“系统”可指计算机的彼此通信地耦合的各种组件。此外，术语“计算机系统”和/或“系统”可指彼此通信地耦合并且被配置成用于共享计算和/或联网资源的多个计算机设备和/或多个计算系统。“计算机设备”、“计算机系统”等的示例可包括蜂窝电话或智能电话、功能电话、平板个人计算机、可穿戴计算设备、自主传感器、膝上型计算机、台式个人计算机、视频游戏控制台、数字媒体播放器、手持式消息收发设备、个人数字助理、电子书阅读器、增强现实设备、服务器计算机设备(例如，独立式、机架式、刀片式等)、云计算服务/系统、网络元件、车载信息娱乐(IVI)、车载娱乐(ICE)设备、仪表盘(IC)、抬头显示(HUD)设备、机载诊断(OBD)设备、仪表板(dashtop)移动装备(DME)、移动数据终端(MDT)、电子引擎管理系统(EEMS)、电子/引擎控制单元(ECU)、电子/引擎控制模块(ECM)、嵌入式系统、微控制器、控制模块、引擎管理系统(EMS)、联网或“智能”家电、机器类型通信(MTC)设备、机器对机器(M2M)、物联网(IoT)设备、和/或任何其他类似的电子设备。此外，术语“交通工具嵌入式计算机设备”可指物理地安装在交通工具上、内置在交通工具中、或以其他方式嵌入在交通工具中的任何计算机设备和/或计算机系统。
如本文中所使用，术语“网络元件”可被认为与联网的计算机、联网硬件、网络装备、路由器、交换机、集线器、网桥、无线电网络控制器、无线电接入网络设备、网关、服务器和/或其他类似设备同义，或者被称为这些设备。术语“网络元件”可描述有线或无线通信网络的并且被配置成用于主控虚拟机的物理计算设备。此外，术语“网络元件”可描述为网络与一个或多个用户之间的数据和/或话音连接性提供无线电基带功能的装备。术语“网络元件”可被认为与“基站”同义和/或被称为“基站”。如本文中所使用，术语“基站”可被认为与节点B、增强或演进节点B(eNB)、下一代节点B(gNB)、基站收发器(BTS)、接入点(AP)、路边单元(RSU)等同义和/或被称为以上各项，并且可以描述为网络与一个或多个用户之间的数据和/或话音连接性提供无线电基带功能的装备。如本文中所使用，术语“交通工具对交通工具”和“V2V”可指涉及交通工具作为消息源或消息目的地的任何通信。另外，如本文中所使用的“交通工具对交通工具”和“V2V”还可包括或等同于交通工具对基础设施(V2I)通信、交通工具对网络(V2N)通信、交通工具对行人(V2P)通信或V2X通信。
如本文中所使用，术语“信道”可指用于传送数据或数据流的任何有形或无形传输介质。术语“信道”可与“通信信道”、“数据通信信道”、“传输信道”、“数据传输信道”、“接入信道”、“数据访问信道”、“链路”、“数据链路”、“载波”、“射频载波”、和/或表示传送数据所通过的路径或介质的任何其他类似术语同义，和/或等同于这些术语。另外，术语“链路”可指两个设备之间为了传送和接收信息的目的通过无线电接入技术(RAT)的连接。
参考附图，图1图示出可在其中实施各实施例的环境100。环境100包括交通工具105、无线接入节点110和云计算服务120(也称为“云120”、“云120”、等)。交通工具105可以是具有VECD的ADV，该VECD并入用于在本地管理大量数据的本公开的分层数据存储技术。出于说明性目的，提供了以下描述，包括在二维(2D)高速公路/公路/道路环境中的ADV 105的部署场景。然而，本文描述的实施例还适用于具有数据存储/管理挑战的任何类型的交通工具，诸如卡车、公共汽车、摩托车、船或摩托艇、和/或够运输人员或货物的任何其他机动设备。例如，诸如船、轮渡、驳船、气垫船等的水上交通工具可以以与ADV 105相同或相似的方式(例如，使用V2X电路系统和基础设施)进行交互和/或通信，并且此类交通工具也可以实现本文讨论的数据管理、存储和共享技术，诸如在此类交通工具相对靠近(例如，位于码头和/或陆地上的)通信基础设施或其他基于水的交通工具的位置的情况下。本文描述的实施例还可适用于其中将ADV 105实现为飞行物体(诸如，飞机、无人机、无人飞行器(UAV)、和/或任何其他类似机动设备)的三维(3D)部署场景。此外，尽管以下描述讨论了与交通工具有关的场景，但是本文所讨论的实施例也可以适用于任何类型的计算机设备或数据存储系统/设备。
ADV 105可以是用于运输人员或货物的任何类型的机动交通工具或设备，其可配备有用于驾驶、停泊的、乘客舒适性和/或安全性等的控制。如本文所用的术语“电机”、“机动的”可指将一种形式的能量转换成机械能的设备，并且可包括内燃机(ICE)、压缩内燃机(CCE)、电动机和混合动力(例如，包括ICE/CCE和(多个)电动机)。尽管图1仅示出了单个ADV105，但是ADV 105可以表示具有不同品牌、型号、装饰等的多个单独的机动交通工具，这些交通工具在本文中可以统称为“交通工具105”或“ADV 105”。
在实施例中，交通工具105，如先前提到的，可包括交通工具嵌入式计算机设备(VECD)(例如，参考图3所示出和所描述的VECD 300)。VECD可以是安装在交通工具上、内置于交通工具中或以其他方式嵌入在交通工具中的任何类型的计算机设备，并且能够向/从其他计算机设备记录、存储和/或传输数字数据。在一些实施例中，VECD可以是用于控制交通工具105的一个或多个系统的计算机设备，诸如，ECU、ECM、嵌入式系统、微控制器、控制模块、EMS、OBD设备、DME、MDT等。
VECD可包括可被配置用于执行根据本文所讨论的各实施例的各种功能的一个或多个处理器(具有一个或多个处理器核并且可选地，一个或多个硬件加速器)、存储器设备、通信设备等。例如，VECD可以执行存储在计算机可读介质中的指令，或者可以预配置有逻辑(例如，以适当的比特流、逻辑块等)，以监视数据或以其他方式从各种源获得数据；操作/实现分类引擎，以根据从中获得数据的数据源为数据分配分类；以及操作/实现数据存储控制器，以基于分类来确定设置在交通工具中的、在其中存储数据的多个数据存储中的数据存储，并且存储在所确定的数据存储中。在一些实施例中，VECD可以执行存储在计算机可读介质中的指令，或者可以预配置有逻辑(例如，以适当的比特流、逻辑块等)，以监视数据或以其他方式从各种源获得数据；操作分类逻辑，以根据从中获得数据的数据源为数据分配分类；操作决策逻辑，以基于分类来确定在其中存储数据的多个数据存储中的数据存储；以及操作存储逻辑，以控制在所确定的数据存储中的数据的存储。下面参考图2-图4讨论用于对用于存储的数据进行分类的各种方法、步骤、过程等。
由VECD获得的数据可包括来自嵌入在交通工具105中的一个或多个传感器的传感器数据、来自被包括在其他交通工具105(图1未示出)中的其他VECD的数据分组、来自云120和/或网络基础设施(例如，蜂窝通信网络的核心网络元件等)的数据分组和/或数据流、来自机载导航系统(例如，全球导航卫星系统(GNSS)、全球定位系统(GPS)等)的导航信令/数据等。在实施例中，VECD还可包括通信电路系统(例如，参考图2所示和所描述的通信电路系统205)和/或输入/输出(I/O)接口电路系统(例如，参考图2所示和所描述的I/O接口318)或结合通信电路系统和/或输入/输出(I/O)接口电路系统进行操作，以便获得用于各种源的数据。
交通工具105的通信电路系统可经由无线接入节点110与云120通信。无线接入节点110可以是被配置成用于向与无线接入节点110相关联的覆盖区域或小区内的移动设备(例如，交通工具110中的VECD或某个其他合适设备)提供无线通信服务的一个或多个硬件计算机设备。无线接入节点110可包括发射机/接收机(或替代地，收发机)，该发射机/接收机被连接到一个或多个天线、一个或多个存储器设备、一个或多个处理器、一个或多个网络接口控制器和/或其他类似组件。一个或多个发射机/接收机可被配置成用于经由链路(例如，链路135A)向一个或多个移动设备发射数据信号/从一个或多个移动设备接收数据信号。此外，一个或多个网络接口控制器可被配置成用于在另一回程连接(未示出)上与各种网络元件(例如，核心网络内的一个或多个服务器等)进行发射/接收。在实施例中，VECD可生成数据并通过链路135A将数据发射到无线接入节点110，并且无线接入节点110可通过回程链路135B将数据提供给云120。另外，在交通工具105的操作期间，无线接入节点110可以通过链路135B从云120获得计划用于VECD的数据，并且可以通过链路135A将该数据提供给VECD。交通工具105中的通信电路系统可根据如本文讨论的一个或多个无线通信协议来与无线接入节点110通信。
作为示例，无线接入节点110可以是与蜂窝网络相关联的基站(例如，LTE网络中的eNB、新无线电访问技术(NR)网络中的gNB、WiMAX基站等)、RSU、远程无线电头、中继无线电设备、小蜂窝基站(例如，毫微微蜂窝、微微蜂窝、家庭演进型节点B(HeNB)等)、或其他类似网络元件。在其中无线接入节点是基站的实施例中，无线接入节点110可被部署在户外以在交通工具105不受束缚的情况下操作时(例如，当被部署在公共道路、街道、高速公路等上时)为交通工具105提供通信。
在一些实施例中，无线接入节点110可以是网关(GW)设备，该网关设备可包括一个或多个处理器、通信系统(例如，包括网络接口控制器、连接至一个或多个天线的一个或多个发射机/接收机，等等)以及计算机可读介质。在此类实施例中，GW可以是无线接入点(WAP)、家庭/商业服务器(具有或不具有射频(RF)通信电路系统)、路由器、交换机、集线器、无线电信标和/或任何其他类似网络设备。在其中无线接入节点110是GW的实施例中，无线接入节点110可被部署在室内设定(诸如，车库、工厂、实验室或测试设施)中，并且可被用于在停泊时、在开放市场上出售之前、或以其他方式不是在不受束缚的情况下操作时提供通信。
在实施例中，云120可表示因特网、一个或多个蜂窝网络、局域网(LAN)或广域网(WAN)，该广域网(WAN)包括专有和/或企业网络、传输控制协议(TCP)/基于网际协议(IP)的网络、或其组合。在此类实施例中，云120可与拥有或控制提供网络相关服务所必需的装备和其他元件的网络运营商相关联，该装备或其他元件诸如，一个或多个基站或接入点(例如，无线接入节点110)、用于路由数字数据或电话呼叫的一个或多个服务器(例如，核心网络或骨干网络)等。用于经由此类服务进行通信的实现、组件和协议可以是本领域已知的，并且为了简洁而在此省略。
在一些实施例中，云120可以是提供对计算资源池的访问的计算机设备(例如，数据中心或数据仓库内或与数据中心或数据仓库相关联的服务器、存储设备、应用等)的系统。术语“计算资源”可以指计算环境内和/或特定计算机设备内的物理或虚拟组件，诸如存储器空间、处理器时间、电功率、输入/输出操作、端口或网络插座等。在这些实施例中，云120可以是：私有云，其向单个组织提供云服务；公共云，其向公众提供计算资源并在所有消费者/用户之间共享计算资源；或者混合云或虚拟私有云，其使用一部分资源来提供公共云服务，同时使用其他专用资源来提供私有云服务。例如，混合云可包括私有云服务，该私有云服务也为某些应用或用户利用一个或多个公共云服务，诸如，提供从各种数据存储或数据源获得数据。在实施例中，公共云管理平台(例如，被实现为跨云120和数据库系统而主存的各种虚拟机和应用)可协调向交通工具105的VECD的数据递送。用于经由此类服务进行通信的实现、组件和协议可以是本领域已知的，并且为了简洁而在此省略。
根据各种实施例，交通工具105的VECD可以通过数据的分类来获得和/或处理相对大量的数据以供存储目的，其可以用于将数据引导到多个数据存储设备或空间中的单独的数据存储设备或存储空间中。数据的分类可以基于各种参数或标准，诸如，数据是如何创建的、预期用途或应用、处理要求、递送或发射/接收要求等)。在一些实施例中，可以存在在速度、成本和尺寸方面被优化的三级存储层次结构，并且可以基于所讨论的数据的及时性、类型和用途。此外，示例实施例的分层存储管理机制可以允许现有存储解决方案和未来存储解决方案的耦合。
在各实施例中，可以基于数据的源或数据的预期或期望的目的地将所获得的数据分为三类。通过表1示出此类分类的示例。
Figure BDA0002296051280000101
Figure BDA0002296051280000111
表1：用于分层存储的示例数据分类。
如表1所示，可以基于数据的源、数据的预期/期望的目的地、数据的预期用途、数据访问速度要求和/或能力、及时性要求和/或能力、分配给应用类别的优先级、尺寸等来标识和组织数据。表1的每个字段可以用作将数据映射到交通工具105中的本地存储设备或映射到云120的基础。参考图2示出和描述了存储映射中涉及的逻辑组件和交互点，并且参考图3示出和描述了数据类别到VECD中的各级别的存储组件的映射。
图2图示出根据各实施例的用于由VECD的逻辑组件执行的分层存储映射的过程200。出于说明性目的，将过程200的操作描述为由可以在交通工具105中实现的各种组件(例如，参考图3示出和描述的设备/组件)执行。
过程200可以在节点205处开始，在节点205处可以从各种数据输入源获得数据。例如，交通工具105可以具有广泛的嵌入式传感器或对远程传感器的访问，这可以允许交通工具105的各种系统感测舱外部和内部的世界。来自那些传感器的输入被表示为在节点205处的数据输入。附加地或替代地，交通工具105可以是启用网络的，并且能够从各种远程计算设备(诸如，网络元件和/或云120的计算机/服务器)获得数据。来自那些远程设备的输入也被表示为在节点205处的数据输入。
节点210可包括数据获取。数据获取可以包含协调每个传感器如何被访问以及来自每个传感器的采样的多频繁地发生。节点215可包括数据处理。数据处理可包括对经采样的数据内的噪声进行滤波和移除，以准备经采样的数据以供更高阶的分类。取决于实现方式，出于效率或出于平台兼容性的原因，节点205-215可以被组合成更少的节点/块或被组合成单个节点/块。
节点220可包括(例如，使用分类引擎)将经处理的数据进行分类。分类可以包含根据目标应用标识符(ID)将每组经采样的数据进行排序和/或取决于数据所针对的应用的类型为经采样的数据分配优先级级别。例如，用于一些应用(例如，用于环境温度报告)的温度传感器数据可能不如实时相机数据或光成像检测与测距(LIDAR)数据那样时间关键，并且由此，可以以比实时相机数据或LIDAR数据低的优先级来处理温度传感器数据。在另一示例中，用于一些应用(例如，用于催化转化器和/或燃料注入控制系统)的温度传感器数据可能比实时相机数据或LIDAR数据更时间关键，并且由此，可以以比实时相机数据或LIDAR数据高的优先级来处理温度传感器数据。
在分类阶段期间分配的其他属性可包括用于对经采样的数据的高级理解的及时性要求、数据尺寸和/或处理要求。如本文中所使用，短语“较高级理解”可指使用原始数据样本来创建元数据。例如，可以使用由相机或图像传感器捕获的原始视觉数据并将其分组到未经标识的对象(例如，坑洼)。来自与事件相关的多个传感器的传感器数据可以被分组且与该事件相关联，以供以后对机器学习模型的分析和(再)训练以识别坑洼。在多模式系统中，通常融合多个传感器输入以实现对数据的类似高级理解，从而在系统级采取适当的动作。
分类节点220的输出被馈送到节点230处的决策引擎的决策算法中。决策算法还可以接受来自节点225的车载平台的输入。车载平台可包括交通工具105的各种组件/设备(例如，参考图3示出和描述的那些组件/设备)。来自节点225的输入可包括与那些设备/组件相关的状态信息。状态信息的示例可包括无线连接性的无线电链路强度和/或质量、硬件工作负载和/或利用率、处理器时间、本地和远程存储可用性和/或与所利用的计算/网络资源有关的其他信息。
节点230处的决策算法可共同评估经分类的数据需要如何被处理以及平台的即时状态，以确定最优动作过程。例如，如果当需要传输传入视频数据并将其存储在云120上时无线连接不可用，则节点230处的决策算法可以将此视频数据路由到临时本地存储，直到无线连接变得可用。在另一示例中，如果当需要使用由云120存储和实现的算法来分析时间关键的传感器数据时无线连接不可用或相对弱，则节点230处的决策算法可以使用次优算法和/或在本地可用的处理器资源，而不是使用云资源，以免增加等待时间。
节点235处(使用例如，控制器执行)的动作可以分配所需的硬件和/或软件资源，以完成由节点230处的决策算法定义的目标任务。此外，取决于在节点235处执行动作所需的参数、标准、条件等，可能需要在节点240处的进一步的后处理。在节点240处的此类后处理的示例可包括为节省存储空间为进行的数据压缩、去重等。
图3图示出根据各实施例的VECD 300的示例实现方式。图3示出了可在交通工具105和VECD 300中存在的组件的示例的框图。VECD 300可包括图2中示出的组件的任何组合。这些组件可被实现为集成电路(IC)或其部分，分立电子器件，或者在VECD 300中适配的其他模块、逻辑、硬件、软件、固件、中间件或其组合，或者被实现为以其他方式被包含在更大的系统的机箱内的组件。
VECD 300可以是嵌入式系统或本文中所讨论的任何其他类型的计算机设备。在一个示例中，VECD 300可以是如本文所讨论的EEMS、ECM或ECU。在另一示例中，VECD 300可以是IVI或ICE设备。在另一示例中，VECD 300可以是专门被设计成用于执行本文所讨论的实施例的数据管理解决方案的分开的专用的和/或专门用途的计算机设备。
VECD 300可包括处理器302(也被称为“处理器电路系统302”)，该处理器302可以是被配置成用于通过执行指令来执行基本算术、逻辑和输入/输出操作的一个或多个处理元件。处理器302可被实现为独立式系统/设备/封装，或者被实现为交通工具105的现有系统/设备/封装的部分(例如，ECU/ECM、EEMS等)。处理器302可以是一个或多个微处理器、一个或多个单核处理器、一个或多个多核处理器、一个或多个多线程处理器、一个或多个超低电压处理器、一个或多个嵌入式处理器、一个或多个DSP、一个或多个FPD(硬件加速器)(诸如，FPGA、结构化ASIC、可编程SoC(PSoC)等)和/或其他处理器或处理/控制电路。处理器302可以是芯片上系统(SoC)的部分，处理器302和本文所讨论的其他组件在该SoC中被形成为单个IC或单个封装。
在实施例中，处理器302可包括传感器中枢，该传感器中枢可通过处理从传感器322获得的数据而充当协处理器。传感器中枢可包括被配置成用于通过执行算术、逻辑和输入/输出操作来集成从传感器322中的每个传感器获得的数据的电路系统。在实施例中，传感器中枢可以能够对所获得的传感器数据加时间戳，响应于对传感器数据的查询而将此类数据提供给处理器302，对传感器数据进行缓存，连续地将传感器数据流送到处理器302(包括用于每个传感器322的独立流)，基于预定义的阈值或条件/触发器来报告传感器数据，和/或其他类似的数据处理功能。
存储器304可以是被配置成用于存储用于操作VECD 300的数据或逻辑的电路系统。存储器304可包括可用于提供给定量的系统存储器的数个存储器设备。例如，存储器304可以是任何合适类型、数量的能以如已知的任何合适的实现方式配置的易失性存储器设备(例如，随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、静态RAM(SAM)等)和/或非易失性存储器设备(例如，只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存、反熔丝等)和/或这些存储器设备的组合。
当使用FPD时，处理器302和存储器304(和/或存储设备308)可包括可被编程为用于执行本文中所讨论的示例实施例的各种功能的逻辑块或逻辑结构、存储器单元、输入/输出(I/O)块、以及其他经互连的资源。存储器单元可用于将数据存储在由处理器302使用的查找表(LUT)中，以实现各种逻辑功能。存储器单元可包括各级别的存储器/存储的任何组合，包括但不限于EPROM、EEPROM、闪存、SRAM、反熔丝等。
(具有共享或相应的控制器的)数据存储设备308、309和310可以提供信息(诸如，数据、应用330和数据331、数据332、数据333、操作系统等)的持久存储。存储设备308、309、310可被实现为：固态驱动器(SSD)；固态盘驱动器(SSDD)；串行AT附连(SATA)存储设备(例如，SATA SSD)；闪存驱动器；诸如SD卡、微SD卡、xD图片卡等等之类的闪存卡以及USB闪存驱动器；三维交叉点(3D Xpoint)存储器设备；与处理器302相关联的管芯上存储器或寄存器；硬盘驱动器(HDD)；微HDD；阻变存储器；相变存储器；全息图存储器；或化学存储器；等等。如图所示，存储设备308、309、310被包括在VECD 300中；然而，在其他实施例中，存储设备308、309、310中的任何存储设备可以被实现为与VECD 300的其他元件分离地安装在交通工具105中的分离设备。
根据各实施例，存储器304和存储设备308、309、310可以被分类为交通工具105中的存储层次结构(也称为“非易失性存储层次结构”)，该存储层次结构可以被组织为两个或更多个部分。在图3所示的示例中，存储层次结构被分成三个部分：第一层存储或存储1(例如，存储设备308)、第二层存储或存储2(例如，存储设备309)和第三层存储或存储3(例如，存储设备310)。存储层次结构部分中的每个部分可包括根据其成本、耐久性、速度和/或功率特性而变化的一个或多个存储设备。此外，存储器304和/或处理器302的硬件加速器可包括用于数据存储控制器的分类引擎、决策引擎和数据存储驱动器，以分别执行与图2的节点220、230和235相关联的操作。
在实施例中，来自传感器320的传感器数据和/或来自ECU 322和/或EMC 324的状态信息可以在处理之前(例如，参见图2的节点205、210和215)被路由到存储器304(例如，易失性存储、DRAM等)。取决于从不同传感器320、ECU 322和/或EMC 324的获取速度以及传感器/ECU/EMC本身上的本地易失性存储的可用性(如果有的话)，存储器304还可以被组织成多个块。在处理之后，可以将某些类型的数据分配给存储器304或保留在存储器304中。可以被分配用于存储在存储器304中的数据类型的示例可包括旨在具有与其他数据类型相比相对较短的使用寿命的数据(例如，不定期使用交通工具105的乘客(例如，来宾乘客)的舱舒适性设置、特定路线的临时交通通知和警告等)；不应当留存的敏感和/或个人识别数据(例如，照片、生物统计数据(例如，声音或指纹)等；或在被路由到较长期的目的地(例如，存储1、存储2或存储3)之前要缓冲的数据或一个或多个传感器320所需的或由传感器320提供的中间处理数据。
在实施例中，与其他存储部分相比，存储1(例如，存储设备308)可以是更昂贵但是性能更高的存储设备。存储1设备的示例可包括3D Xpoint和/或外围组件互连快速(PCIe)SSD。存储1可以被分配用于存储短期数据，该短期数据可能需要比存储在存储器304中的数据留存更长的时间段，但是比存储在存储2或存储3中的数据留存更少时间(例如，几天或更短)和/或比以更高速度被需要以用于在本地处理的数据留存更少时间。存储在存储1设备中的数据类型的示例可包括遵循数字版权管理(DRM)保护、许可、版权等的文本、音频或视频内容数据；从地理地图或导航服务(例如，由云120提供)下载的高清晰度地图，其可能是逐向导航(turn-by-turn navigation)应用所需要的；从传感器320、ECU 322、EMC 324收集的元数据，其可用于组织更高等待时间层(例如，存储2和/或存储3)中的数据，以减少从更慢存储访问的数据量；等等。在一些示例中，存储1设备可以充当用于更快(更慢)存储部分的高速缓存系统。
与其他存储部分相比，在费用和性能能力方面，存储2设备(例如，存储设备309)可以是“中级”存储设备(例如，与存储1相比更便宜且性能更低，而与存储3相比更昂贵且性能能力更高)。存储2设备的示例可包括SATA SSD或HDD，其与存储1设备相比提供更大的存储容量，但与存储1设备相比具有相对较低的性能能力。存储2可以存储需要在相对较长的时间段(诸如，一个或多个星期至一个或多个月)留存的数据。可以存储在存储2中的数据类型的示例可包括：用于大面积/区域和/或用于与较少图形密集型应用一起使用的地图；驾驶员和普通乘客的舒适性设置(例如，座椅位置、后视镜角度、舱温度设置、喜爱的广播电台等)；交通工具保养历史，用于辅助车主(例如，更换机油、更换滤清器、更换零件等)；控制系统配置数据(诸如，由AUTOSAR标准指定的配置和/或相关数据等)；转储自各种传感器320、ECU 322、EMC 324的数据，其对于当前驾驶是不需要的，或在其他方面相对的等待时间和/或时间不敏感的数据。
存储3设备(例如，数据存储310)可以是最便宜的设备、与其他存储部分相比具有最低性能能力的存储设备(例如，比存储1和存储2便宜并且性能能力更低)和/或与其他存储部分相比具有最高等待时间(例如，最长的写入和/或检取时间等)的存储设备。在一些实施例中，存储3设备可以是远程存储系统，诸如，由云120提供的存储系统，其由于介于中间的网络通信而具有最高等待时间。存储器3可被认为是“伺机”存储区域，其中最终将数据传输到其他地方，但是关于何时确切地发生此类传输具有不确定性。在中间等待时间期间，可以将计划用于存储3的数据保存在存储2中。可以存储在存储3中的数据类型的示例可包括：与所检测到的道路状况相关联的数据(例如，坑洼及其位置、道路上的事故等)；可存储在云120上的交通工具分析数据(例如，针对交通工具105的各种控制系统的每周诊断报告、驾驶员处理日志、“黑匣子”事故或碰撞数据、行车记录仪视频或音频内容等)；更新信息(例如，用于与其他交通工具105共享的最新的地图或导航信息、用于通知其他驾驶员的关于交通状况的信息等)；等等。
在一些实施例中，存储设备308-310可包括操作系统(OS)，该OS可以是通用操作系统或者专门为VECD 300编写和定制的操作系统。OS可包括一个或多个驱动程序、库和/或应用编程接口(API)，其提供用于应用330的程序代码和/或软件组件和/或提供控制系统配置以控制和/或获取/处理来自一个或多个传感器320、ECU 322和/或EMC 324的数据。
应用330可以是用于执行VECD 300的各种功能和/或用于执行本文中所讨论的示例实施例的功能的软件模块/组件。例如，应用330可包括用于参考图2所讨论的相应节点的逻辑，即数据获取逻辑210、数据处理逻辑215、分类逻辑220、交通工具状态获取逻辑225、决策逻辑230(也被称为“数据存储逻辑230”等)、动作逻辑235和/或后处理逻辑240。
在其中处理器302和存储器304包括硬件加速器(例如，FPGA单元)以及处理器核的实施例中，硬件加速器(例如，FPGA单元)可被预配置(例如，以适当的比特流、逻辑块/结构等)有用于执行图2的各节点的一些功能的逻辑(代替采用将由(多个)处理器核执行的编程指令)。这可包括例如(基于FPGA的)数据获取引擎210、(基于FPGA的)硬件数据处理器215、(基于FPGA的)分类引擎220、(基于FPGA的)交通工具状态获取引擎225、(基于FPGA的)决策引擎230、(基于FPGA的)动作或任务引擎235和/或(基于FPGA的)数据存储控制器235和/或(基于FPGA的)硬件数据处理器240。
VECD 300和/或交通工具105的组件可通过总线306彼此通信。在各实施例中，总线306可以是控制器区域网络(CAN)总线系统、时间触发协议(TTP)系统或FlexRay系统，其可允许各种设备(例如，ECU 322、传感器320、EMC324等)使用消息或帧来彼此通信。CAN、TTP、和FlexRay总线系统的合适的实现方式和一般功能是已知的，并且易于由本领域普通技术人员实现。附加地或替代地，总线306可包括任何数量的技术，诸如，本地互连网络(LIN)；工业标准架构(ISA)；扩展ISA(EISA)；PCI；PCI扩展(PCIx)；PCIe；集成电路间(I2C)总线；并行小型计算机系统接口(SPI)总线；点对点接口；功率总线；例如在基于SoC的接口中使用的专属总线；或任何数量的其他技术。
通信电路系统305可包括用于与无线网络或有线网络进行通信的电路系统。例如，通信系统205可包括收发机(Tx)311和网络接口控制器(NIC)312。可包括NIC 312以提供到云120和/或其他设备的有线通信链路。有线通信可提供以太网连接、USB上的以太网和/或类似物，或者可基于其他类型的网络，诸如，设备网(DeviceNet)、控制网(ControlNet)、数据高速公路+(Data Highway+)、现场总线(PROFIBUS)或工业以太网(PROFINET)等等。可包括附加的NIC 312以允许连接到第二网络(未示出)或其他设备，例如，第一NIC 312通过以太网到云120的通信,第二NIC 212通过另一类型的网络提供到其他设备的通信，该另一类型的网络诸如包括个人计算机(PC)设备的个域网(PAN)。
Tx 311可包括一个或多个无线电装置，用于与云120和/或其他设备无线地通信。Tx 311可包括硬件设备，这些硬件设备使用经调制的电磁辐射通过固体或非固体介质来启用与有线网络和/或其他设备的通信。此类硬件设备可包括交换机、滤波器、放大器、天线元件等等，用于通过生成或以其他方式产生无线电波以将数据传送到一个或多个其他设备并且将所接收的信号转换为可使用的信息来促进空中(OTA)通信，该可使用的信息诸如可被提供给VECD 300的一个或多个其他组件的数字数据。
通信电路系统305可包括专用于特定无线通信协议(例如，Wi-Fi和/或IEEE802.11协议)、蜂窝通信协议(例如，第五代(5G)通信系统、长期演进(LTE)、WiMAX、特种移动协会(GSMA)等)、无线个域网(WPAN)协议(例如，IEEE 802.15.4-802.15.5协议、开放移动联盟(OMA)协议、蓝牙或低功耗蓝牙(BLE)等)和/或有线通信协议(例如，以太网、光纤分布式数据接口(FDDI)、点对点(PPP))等)的一个或多个处理器(例如，基带处理器、调制解调器等)。
输入/输出(I/O)接口318可包括用于将VECD 300与诸如传感器320、电子控制单元(ECU)322和机电组件(EMC)324之类的外部组件/设备连接的电路系统，诸如外部扩展总线(例如，通用串行总线(USB)、火线等)。I/O接口电路系统318可包括任何合适的接口控制器和连接器，以将处理器电路系统302、存储器304、存储308-310、通信电路系统305以及VECD300的其他组件中的一者或多者互连。接口控制器可包括但不限于，存储器控制器、存储控制器(例如，独立磁盘冗余阵列(RAID)控制器、基板管理控制器(BMC))、输入/输出控制器、主机控制器等。连接器可包括例如总线(例如，总线306)、端口、插槽、跳线、互连模块、插口、模块化连接器等。
传感器320可以是被配置成用于检测事件或环境改变、将检测到的事件转换为电信号和/或数字信号、并且将这些信号/数据传送/发送到VECD 300和/或一个或多个EMC322的任何设备。传感器320中的一些可以是用于各种交通工具控制系统的传感器，并且尤其可包括排气传感器，该排气传感器包括用于获得氧气数据的排气氧传感器和用于获得歧管压力数据的歧管绝对压力(MAP)传感器；质量空气流量(MAF)传感器，用于获得进气流量数据；进气温度(IAT)传感器，用于获得IAT数据；环境空气温度(AAT)传感器，用于获得AAT数据；环境空气压力(AAP)传感器，用于获得AAP数据；催化转化器传感器，包括用于获得催化转化器温度(CCT)数据的CCT传感器和用于获得催化转化器氧气(CCO)数据的CCO传感器；交通工具速度传感器(VSS)，用于获得VSS数据；排气再循环(EGR)传感器，包括用于获得ERG压力数据的EGR压力传感器和用于获得EGR阀枢轴的位置/定向数据的EGR位置传感器；节气门位置传感器(TPS)，用于获得节气门的位置/定向/角度数据；曲柄/凸轮位置传感器，用于获得曲柄/凸轮/活塞位置/定向/角度数据；冷却液温度传感器；和/或嵌入在交通工具105中的其他类似的传感器。传感器320可包括其他传感器，诸如，加速器踏板位置传感器(APP)、加速度计、磁力计、水平传感器、流量/流体传感器、气压传感器等。
传感器320中的一些可以是用于交通工具的其他系统(诸如，导航、自动驾驶系统、物体检测等)的传感器。此类传感器320的示例尤其可包括具有压电、压阻和/或电容组件的一个或多个MEMS，这一个或多个MEMS可用于确定与VECD 300相关的环境状况或位置信息。在实施例中，一个或多个MEMS可包括一个或多个3轴加速度计、一个或多个3轴陀螺仪以及一个或多个磁力计。在一些实施例中，传感器320还可包括一个或多个重力计、高度计、气压计、接近度传感器(例如，红外辐射检测器等等)、深度传感器、环境光传感器、热传感器、超声收发器和/或定位电路系统。定位电路系统还可以是通信电路系统305的一部分或与通信电路系统305交互，以与诸如GNSS和/或GPS的定位网络的组件进行通信。在一些实施例中，定位电路系统可以是用于定位、导航和定时的微技术(Micro-PNT)IC，其使用主定时时钟来执行位置跟踪/估计而无需GNSS和/或GPS。
各个ECU 322可以是控制交通工具105的相应系统的嵌入式系统或其他类似的计算机设备。在实施例中，各个ECU 322各自可以具有与VECD 300相同或相似的组件，诸如，微控制器或其他类似的处理器设备、(多个)存储器设备、通信接口等。在实施例中，ECU 322尤其可包括传动系统控制单元(DCU)、引擎控制单元(ECU)、引擎控制模块(ECM)、EEMS、动力系统控制模块(PCM)、变速箱控制模块(TCM)、包括防抱死制动系统(ABS)模块和/或电子稳定控制(ESC)系统的制动控制模块(BCM)、中央控制模块(CCM)、中央定时模块(CTM)、通用电子模块(GEM)、车身控制模块(BCM)、悬架控制模块(SCM)、门控制单元(DCU)、速度控制单元(SCU)、人机界面(HMI)单元、远程信息处理控制单元(TCU)、电池管理系统和/或交通工具系统中的任何其他实体或节点。在一些实施例中，ECU 322和/或VECD 300中的一个或多个可以是便携式排放测量系统(PEMS)的部分或可被包括在便携式排放测量系统(PEMS)中。
EMC 324可以是允许VECD 300改变状态、位置、定向、移动，和/或控制机制或系统的设备。EMC 324可包括一个或多个交换机、致动器(例如，阀门致动器、燃料喷射器、点火线圈等)、电机、推进器和/或其他类似的机电组件。在实施例中，VECD 300和/或ECU 322可被配置成用于基于检测到的事件通过将指令或控制信号传送/发送到EMC 324来操作一个或多个EMC 324。
在实施例中，各个ECU 322可能能够从一个或多个传感器320读取或以其他方式获得传感器数据，处理该传感器数据以生成控制系统数据，并且将该控制系统数据提供给VECD 300以进行处理。控制系统信息可以是先前讨论的状态信息的类型。例如，ECM或ECU可以提供交通工具105的引擎的每分钟引擎转数(RPM)、引擎的一个或多个气缸和/或一个或多个喷射器的燃料喷射器激活定时数据、一个或多个气缸的点火火花定时数据(例如，相对于一个或多个气缸的曲柄角的火花事件的指示)、(可以由TCU提供给EMC/ECU的)变速箱转动比数据和/或变速箱状态数据、根据ECM的实时计算出的引擎负载值等；TCU可以提供变速箱传动比数据、变速箱状态数据等；等等。
电池328可对VECD 300供电。在实施例中，电池328可以是典型的铅酸汽车电池，尽管在一些实施例中，诸如当交通工具105是混合动力交通工具时，电池328可以是锂离子电池、金属-空气电池(诸如，锌-空气电池、铝-空气电池、锂-空气电池)、锂聚合物电池，等等。电池监视器326可被包括在VECD 300中，以跟踪/监视电池328的各参数，诸如，电池328的充电状态(SoCh)、健康状态(SoH)、以及电池328的功能状态(SoF)。电池监视器326可包括电池监视IC，该电池监视IC可通过总线306将电池信息传输至处理器302。
尽管未示出，但是各种其他设备可存在于VECD 300内或可连接到VECD 300。例如，诸如显示器、触摸屏或键盘之类的I/O设备可经由总线306连接到VECD 300，以接受输入并显示输出。在另一示例中，GNSS和/或GPS电路系统以及相关联的应用可被包括在VECD 300中或连接到VECD 300，以确定交通工具105的地理位置。在另一示例中，通信电路系统305可包括通用集成电路卡(UICC)、嵌入式UICC(eUICC)和/或可用于通过一个或多个无线网络进行通信的其他元件/组件。
图4图示出根据各实施例的用于管理数据存储的过程400。为了说明性的目的，上述过程的操作被描述为由参考图1-3所讨论的各种元件执行。然而，应当注意，在多种实现方式、布置和/或环境中，其他计算设备(或其组件)可操作过程400。在实施例中，过程400可被实现为程序代码，该程序代码在由处理器执行时，使得计算机系统执行这些过程的各种操作。虽然在图4中图示出特定的示例和操作顺序，但在各实施例中，这些操作可被重新排序，被分成附加的操作，被组合，或者完全被省略。
参考图4，过程400可以在操作405处开始，在操作405处，VECD 300的接口电路系统(例如，I/O接口318)可以监视数据且从多个源获得数据。获得数据的动作可包括：从一个或多个ECU 322捕获控制系统数据(CSD)，从一个或多个EMC 324和/或ECU 322捕获硬件状态信息/数据，从一个或多个传感器320捕获传感器数据，和/或从通信电路系统305捕获网络相关的信息/数据。VECD 300还可经由通信电路系统305从云120获得数据(例如，数据分组等等)。在实施例中，监视的动作可包括在所指定/所选择的时间段期间针向一个或多个传感器320、一个或多个ECU 322和/或EMC 324轮询(例如，周期性轮询、顺序(点名)轮询等)数据。在一些实施例中，监视可包括基于从更高层获得的请求(诸如，当信息娱乐应用从云120请求内容时)，将对数据的请求发送到各传感器/模块或远程系统(例如，云120)。在一些实施例中，监视可包括基于触发器或事件(诸如，当交通工具105在预定的时间量内达到预定的速度和/或距离时(有或没有间歇停车))，等待来自各传感器/模块的传感器数据/CSD。事件/触发器可以是因实现方式而异和/或因应用而异的值。附加于或替代先前讨论的技术，可以根据其他已知方法或步骤从传感器/模块获得数据。
在实施例中，在操作405处，数据获取引擎(或由处理器302实现的数据获取逻辑)可以确定数据访问步骤，以从每个数据源获取原始数据并且确定从每个数据源访问原始数据所按照的采样率。数据访问步骤和/或采样率可以基于底层硬件架构和/或基于将要从中获得数据的传感器/ECU/EMC。在此类实施例中，接口电路系统可以根据针对将要从中获得数据的各个数据源的确定的采样率来获得数据。
在操作410处，数据存储控制器(或由处理器302实现的数据处理逻辑)可以在处理之前控制将所获得的数据存储到存储器304中。在操作415处，硬件数据处理器(或由处理器302实现的数据处理逻辑)可以处理所获得的数据。在实施例中，操作410可包括：规范化数据(例如，将数据转换成可以被其他设备/系统消耗的格式等)，给数据加上时间戳，用源信息(例如，从中获得数据的特定的传感器/ECU/EMC的标识符)标记数据，用标记信息标记数据，等等。术语“标记信息”可指可以指示所获得的数据内的特定事件的参考或其他类似指示，其可以是对于特定应用的重要性的实例。在一些实施例中，操作410处的数据处理可包括生成经处理数据的日志作为一个或多个数据结构或数据库对象(表)，其中日志可用源信息来标记。在一些实施例中，可以针对不同的时间/日期范围和/或基于不同的数据样本来生成不同的日志。另外，可以针对从特定/各个数据源所获得的数据生成多个单独的日志。在其他实施例中，无论何时或何地获得数据，可以针对所有所获得的数据生成单个日志。
在操作420处，分类引擎(或由处理器302实现的分类逻辑)可以根据分类参数将分类分配给数据。在实施例中，分类参数尤其可包括从中获得数据的数据源、数据的预期目的地、与数据相关联的目标应用、与数据相关联的处理要求、数据的时间递送要求，等等。此外，分类引擎(或分类逻辑)可以根据已知的加权算法以不同方式对各种分类参数进行加权，以便将期望的参数优先于其他参数。另外，可以针对每个参数(或参数的子集)将分类应用于所获得的数据，可以对每个参数(或参数的子集)进行平均或以其他方式使用每个参数(或参数的子集)来确定所获得的数据的最终分类。
在操作425处，交通工具状态获取引擎(或由处理器302实现的状态信息获取逻辑)可以从各传感器、ECU、EMC、应用等获得各系统状态信息。作为示例，交通工具状态获取引擎(或状态信息获取逻辑)可以从交通工具105的GPS电路系统获得定位或位置信息。在另一示例中，交通工具状态获取引擎(或状态信息获取逻辑)可以从一个或多个EMC 324获得位置、定向、操作模式信息。在另一示例中，交通工具状态获取引擎(或状态信息获取逻辑)可以从存储设备308-310获得存储器利用信息。在另一示例中，交通工具状态获取引擎(或状态信息获取逻辑)可以从通信电路系统305获得通信链路质量信息，以确定网络连接性的当前负载或级别。可以以与先前关于在操作405处监视数据所讨论的相同或相似的方式，和/或根据其他已知的方法/过程来获得系统状态信息。
在操作430处，决策引擎(或由处理器302实现的决策逻辑)确定针对数据的期望动作过程。这可包括确定用于存储数据的适当的存储位置，这可基于所分配的分类。在一个示例中，决策引擎(或决策逻辑)可以基于相对应的分类来确定将数据存储在数据存储层中。当确定适当的动作过程时，决策引擎(或决策逻辑)也可以考虑在操作425处获得的系统状态信息。在此类实施例中，动作可以基于存储设备的利用或可用性；网络资源或通信电路系统305的当前状态；上传或传送要求；访问速度；及时性要求；分配给目标或预期应用的应用类别的优先级，和数据的尺寸；等等。
在一个示例中，如果分类引擎(或分类逻辑)将第一分类(例如，最高优先级类别/等级)分配给数据，则决策引擎(或决策逻辑)可以确定将数据存储在存储1设备中。在另一示例中，动作可包括当存储3设备已满或以其他方式不可用时，将具有最低优先级分类的数据存储在存储1或存储2中。在该示例中，存储3可以是由云120提供的存储，由于缺少网络资源，该存储可能不可用，并且动作可包括：将数据存储在存储1或存储2中达预定的时间段；以及判定数据是否可以在那时被传送到云120。在该示例中，决策引擎(或决策逻辑)可以基于从通信电路系统305获得的通信链路质量信息来标识VECD 300的当前状态；并且当通信链路质量信息指示链路质量低于预定阈值时，无论分配给该数据的分类如何，都可以将数据存储在存储2或存储1中。在另一示例中，动作可包括当通信链路不可靠、弱、已故障或缺乏足够的带宽时，指示各应用处理数据。如本文中所使用，不可靠的通信链路可以是遭受过多噪声或阴影相关的问题的通信链路，而弱通信链路可以是具有过低或不足以提供连接性或服务质量的阈值级别的通信链路。
在操作435处，动作引擎(或由处理器302实现的动作/任务逻辑)可以执行所确定的动作过程。在一个示例中，动作引擎(或动作逻辑)可以控制数据存储控制器(或由处理器302实现的数据存储逻辑)将数据存储到相对应的存储设备中。在另一示例中，动作引擎(或动作逻辑)可以控制通信电路系统将数据传送到远程存储(例如，由云120提供的存储)。在另一示例中，动作引擎(或动作逻辑)可以实现API、中间件、软件胶等，以将数据提供给一个或多个应用以进行处理，等等。在执行操作435之后，过程400可在必要时重复或者结束。
一些非限制性示例如下。
示例1可包括交通工具嵌入式计算机设备“VECD”，其包括：接口电路系统，用于从多个数据源中的数据源获得数据，其中数据源的至少子集被设置在交通工具上，VECD嵌入在该交通工具内；分类引擎，耦合至接口电路系统，该分类引擎用于根据从中获得数据的数据源将分类分配给数据；决策引擎，用于基于分类来确定设置在交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储数据的数据存储；以及数据存储控制器，用于控制将数据存储在所确定的数据存储中。
示例2可包括示例1和/或本文的一些其他示例的VECD，其中多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且其中决策引擎用于：当数据被分配第一分类时，确定将数据存储在第一层数据存储中；以及当数据被分配第二分类时，确定将数据存储在第二层数据存储中。
示例3可包括示例2和/或本文的一些其他示例的VECD，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中决策引擎用于：当数据被分配第三分类时，确定将数据存储在第三层数据存储中。
示例4可包括示例2和/或本文的一些其他示例的VECD，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类引擎用于：基于与第一数据相关联的第一目标应用，将第一分类分配给第一数据，其中第一目标应用具有第一优先级，该第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及基于与从第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用将第二分类分配给第二数据，其中第二目标应用具有第二优先级，该第二优先级低于第一优先级。
示例5可包括示例4和/或本文一些其他示例的VECD，其中分类引擎用于：基于与从第一数据源获得的第三数据相关联的第三目标应用将第三分类分配给第三数据，其中第三目标应用具有第三优先级，该第三优先级低于第二优先级。
示例6可包括示例2和/或本文的一些其他示例的VECD，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类引擎用于：基于第一数据的第一处理要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于从第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一处理要求包括生成第一元数据量，该第一元数据量大于根据第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中第二数据是从多个数据源中的第一数据源或第二数据源获得的。
示例7可包括示例6和/或本文一些其他示例的VECD，其中分类引擎用于：基于从第一数据源获得的第三数据的第三处理要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三处理要求包括生成第三元数据量，该第三元数据量小于第二元数据量，并且其中第三数据是从多个数据源中的第一数据源、第二数据源或第三数据源获得的。
示例8可包括示例2和/或本文一些其他示例的VECD，其中分类引擎用于：当数据的预期目的地是另一VECD时，将第一分类分配给数据；以及当数据的预期目的地是云计算服务时，将第二分类分配给数据。
示例9可包括示例8和/或本文一些其他示例的VECD，其中分类引擎用于：当数据的预期目的地是由云计算服务提供的第三方网关设备或存储时，将第三分类分配给数据。
示例10可包括示例2和/或本文的一些其他示例的VECD，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类引擎用于：基于第一数据的第一时间递送要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于第二数据的第二时间递送要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一时间递送要求是第一时间量，该第一时间量小于第二时间递送要求的第二时间量。
示例11可包括示例10和/或本文一些其他示例的VECD，其中分类引擎用于：基于第三数据的第三时间递送要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三时间递送要求是大于第二时间量的第三时间量。
示例12可包括示例2和/或本文一些其他示例的VECD，其中：决策引擎用于基于通信链路质量信息来标识通信链路的当前状态，该通信链路质量从与接口电路系统耦合的通信电路系统获得；并且当通信链路质量信息指示通信链路的质量低于预定阈值时，数据存储控制器用于：无论分配给数据的分类如何，都控制将数据存储在第二层数据存储或第一层数据存储中。
示例13可包括示例12和/或本文一些其他示例的VECD，进一步包括硬件数据处理器，用于：当数据与具有小于其他数据的其他时间递送要求的时间量的时间递送要求相关联时，处理存储在第二层数据存储或第一层数据存储中的数据。
示例14可包括示例2和/或本文的一些其他示例的VECD，其中多个数据存储包括动态随机存取存储器(DRAM)存储设备，并且数据存储控制器用于：在分类引擎将分类分配给数据之前，控制将所获得的数据存储在DRAM存储设备中；以及当将优先级比第一分类高的分类分配给数据时，保持将数据存储在DRAM存储设备中。
示例15可包括示例1-14和/或本文一些其他示例的VECD，进一步包括：数据获取引擎，用于确定用于从多个数据源中的每个数据源获取原始数据的数据访问步骤，并确定从每个数据源访问原始数据所按照的采样率，其中接口电路系统用于根据针对要从中获得数据的数据源确定的采样率来获得数据。
示例16可包括示例15和/或本文一些其他示例的VECD，其中：第一层数据存储是三维交叉点数据存储设备或外围组件互连快速(PCIe)固态驱动器(SSD)；并且第二层数据存储是串行AT附连(SATA)SSD、一个或多个硬盘驱动器或由云计算服务提供的存储。
示例17可包括示例16和/或本文的一些其他示例的VECD，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中第三层数据存储是由云计算服务提供的存储。
示例18可包括一种或多种计算机可读介质“CRM”，其包括指令，这些指令当被交通工具嵌入式计算机设备“VECD”执行时，VECD用于：从多个数据源中的数据源获得数据，其中数据源的至少子集被设置在交通工具上，VECD嵌入在该交通工具内；根据从中获得数据的数据源将分类分配给数据；以及基于分类来确定设置在交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储数据的数据存储，并且存储在所确定的数据存储中。
示例19可包括示例18和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：当数据被分配第一分类时，确定将数据存储在第一层数据存储中；以及当数据被分配第二分类时，确定将数据存储在第二层数据存储中。
示例20可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：当数据被分配第三分类时，确定将数据存储在第三层数据存储中。
示例21可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：基于与第一数据相关联的第一目标应用，将第一分类分配给第一数据，其中第一目标应用具有第一优先级，该第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及基于与从第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用将第二分类分配给第二数据，其中第二目标应用具有第二优先级，该第二优先级低于第一优先级。
示例22可包括示例21和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：基于与从第一数据源获得的第三数据相关联的第三目标应用将第三分类分配给第三数据，其中第三目标应用具有第三优先级，该第三优先级低于第二优先级。
示例23可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：基于第一数据的第一处理要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于从第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一处理要求包括生成第一元数据量，该第一元数据量大于根据第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中第二数据是从多个数据源中的第一数据源或第二数据源获得的。
示例24可包括示例23和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：基于从第一数据源获得的第三数据的第三处理要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三处理要求包括生成第三元数据量，该第三元数据量小于第二元数据量，并且其中第三数据是从多个数据源中的第一数据源、第二数据源或第三数据源获得的。
示例25可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：当数据的预期目的地是另一VECD时，将第一分类分配给数据；以及当数据的预期目的地是云计算服务时，将第二分类分配给数据。
示例26可包括示例25和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：当数据的预期目的地是由云计算服务提供的第三方网关设备或存储时，将第三分类分配给数据。
示例27可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：基于第一数据的第一时间递送要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于第二数据的第二时间递送要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一时间递送要求是第一时间量，该第一时间量小于第二时间递送要求的第二时间量。
示例28可包括示例27和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：基于第三数据的第三时间递送要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三时间递送要求是大于第二时间量的第三时间量。
示例29可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：基于通信链路质量信息来标识通信链路的当前状态，该通信链路质量信息从VECD的通信电路系统获得；以及当通信链路质量信息指示通信链路的质量低于预定阈值时，无论分配给数据的分类如何，都控制将数据存储在第二层数据存储或第一层数据存储中。
示例30可包括示例29和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：当数据与具有小于其他数据的其他时间递送要求的时间量的时间递送要求相关联时，处理存储在第二层数据存储或第一层数据存储中的数据。
示例31可包括示例19和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中多个数据存储包括动态随机存取存储器(DRAM)存储设备，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：在将分类分配给数据之前，控制将所获得的数据存储在DRAM存储设备中；以及当将优先级比第一分类高的分类分配给数据时，保持将数据存储在DRAM存储设备中。
示例32可包括示例18-31和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中VECD响应于指令的执行，用于：确定用于从多个数据源中的每个数据源获取原始数据的数据访问步骤；并确定从每个数据源访问原始数据所按照的采样率，其中根据针对要从中获得数据的数据源确定的采样率来获得数据。
示例33可包括示例32和/或本文一些其他示例的一种或多种CRM，其中：第一层数据存储是三维交叉点数据存储设备或外围组件互连快速(PCIe)固态驱动器(SSD)；并且第二层数据存储是串行AT附连(SATA)SSD或一个或多个硬盘驱动器。
示例34可包括示例33和/或本文的一些其他示例的一种或多种CRM，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中第三层数据存储是由云计算服务提供的存储。
示例35可包括被用作交通工具嵌入式计算机设备“VECD”的设备，该设备包括：数据获取装置，用于从多个数据源中的数据源获得数据，其中数据源的至少子集被设置在交通工具上，VECD嵌入在该交通工具内；分类装置，用于根据从中获得数据的数据源将分类分配给数据；决策装置，用于基于分类来确定设置在交通工具中的多个数据存储中的、在其中存储数据的数据存储；以及数据存储装置，用于控制将数据存储在所确定的数据存储中。
示例36可包括示例35和/或本文的一些其他示例的设备，其中多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且其中决策装置用于：当数据被分配第一分类时，确定将数据存储在第一层数据存储中；以及当数据被分配第二分类时，确定将数据存储在第二层数据存储中。示例37可包括示例36和/或本文的一些其他示例的设备，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中决策装置用于：当数据被分配第三分类时，确定将数据存储在第三层数据存储中。
示例38可包括示例36和/或本文的一些其他示例的设备，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类装置用于：基于与第一数据相关联的第一目标应用，将第一分类分配给第一数据，其中第一目标应用具有第一优先级，该第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及基于与从第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用将第二分类分配给第二数据，其中第二目标应用具有第二优先级，该第二优先级低于第一优先级。
示例39可包括示例38和/或本文一些其他示例的设备，其中分类装置用于：基于与从第一数据源获得的第三数据相关联的第三目标应用，将第三分类分配给第三数据，其中第三目标应用具有第三优先级，该第三优先级低于第二优先级。
示例40可包括示例36和/或本文的一些其他示例的设备，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类装置用于：基于第一数据的第一处理要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于从第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一处理要求包括生成第一元数据量，该第一元数据量大于根据第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中第二数据是从多个数据源中的第一数据源或第二数据源获得的。
示例41可包括示例40和/或本文一些其他示例的设备，其中分类装置用于：基于从第一数据源获得的第三数据的第三处理要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三处理要求包括生成第三元数据量，该第三元数据量小于第二元数据量，并且其中第三数据是从多个数据源中的第一数据源、第二数据源或第三数据源获得的。
示例42可包括示例36和/或本文一些其他示例的设备，其中分类装置用于：当数据的预期目的地是另一VECD时，将第一分类分配给数据；以及当数据的预期目的地是云计算服务时，将第二分类分配给数据。
示例43可包括示例42和/或本文一些其他示例的设备，其中分类装置用于：当数据的预期目的地是由云计算服务提供的第三方网关设备或存储时，将第三分类分配给数据。
示例44可包括示例36和/或本文的一些其他示例的设备，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且其中分类装置用于：基于第一数据的第一时间递送要求，将第一分类分配给第一数据；以及基于第二数据的第二时间递送要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一时间递送要求是第一时间量，该第一时间量小于第二时间递送要求的第二时间量。
示例45可包括示例44和/或本文一些其他示例的设备，其中分类装置用于：基于第三数据的第三时间递送要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三时间递送要求是大于第二时间量的第三时间量。
示例46可包括示例36和/或本文一些其他示例的设备，其中：决策装置用于基于通信链路质量信息来标识通信链路的当前状态，该通信链路质量信息从与设备耦合的通信装置获得；并且数据存储装置用于：当通信链路质量信息指示通信链路的质量低于预定阈值时，无论分配给数据的分类如何，都控制将数据存储在第二层数据存储或第一层数据存储中。
示例47可包括示例46和/或本文一些其他示例的设备，进一步包括硬件数据处理装置，用于当数据与具有小于其他数据的其他时间递送要求的时间量的时间递送要求相关联时，处理存储在第二层数据存储或第一层数据存储中的数据。
示例48可包括示例36和/或本文的一些其他示例的设备，其中多个数据存储包括易失性存储装置，并且数据存储装置用于：在由分类装置将分类分配给数据之前，控制将所获得的数据存储在易失性存储装置中；以及当将优先级比第一分类高的分类分配给数据时，保持将数据存储在易失性存储装置中。
示例49可包括示例35-48和/或本文一些其他示例的设备，其中数据获取装置进一步用于：确定用于从多个数据源中的每个数据源获取原始数据的数据访问步骤；并确定从每个数据源访问原始数据所按照的采样率，其中数据获取装置用于根据针对要从中获得数据的数据源确定的采样率来获得数据。
示例50可包括示例49和/或本文一些其他示例的设备，其中：第一层数据存储是三维交叉点数据存储设备或外围组件互连快速(PCIe)固态驱动器(SSD)；并且第二层数据存储是串行AT附连(SATA)SSD、一个或多个硬盘驱动器、或由云计算服务提供的存储，并且其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中第三层数据存储是由云计算服务提供的存储。
示例51可包括用于由交通工具嵌入式计算机设备“VECD”执行的方法，该方法包括：由VECD从多个数据源中的数据源获得数据，其中数据源的至少子集被设置在交通工具上，VECD嵌入在该交通工具内；由VECD根据从中获得数据的数据源将分类分配给数据；以及由VECD基于分类来确定设置在交通工具中的多个数据存储中的、在其中存储数据的数据存储，并存储在所确定的数据存储中；以及由VECD存储在所确定的数据存储中。
示例52可包括示例51和/或本文的一些其他示例的方法，其中多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且方法进一步包括：当数据被分配第一分类时，由VECD确定将数据存储在第一层数据存储中；以及当数据被分配第二分类时，由VECD将数据存储在第二层数据存储中。
示例53可包括示例52和/或本文的一些其他示例的方法，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且方法进一步包括：当数据被分配第三分类时，由VECD确定将数据存储在第三层数据存储中。
示例54可包括示例52和/或本文的一些其他示例的方法，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且方法进一步包括：由VECD基于与第一数据相关联的第一目标应用，将第一分类分配给第一数据，其中第一目标应用具有第一优先级，该第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及由VECD基于与从第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用，将第二分类分配给第二数据，其中第二目标应用具有第二优先级，该第二优先级低于第一优先级。
示例55可包括示例54和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：由VECD基于与从第一数据源获得的第三数据相关联的第三目标应用，将第三分类分配给第三数据，其中第三目标应用具有第三优先级，该第三优先级低于第二优先级。
示例56可包括示例52和/或本文的一些其他示例的方法，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且方法进一步包括：由VECD基于第一数据的第一处理要求，将第一分类分配给第一数据；以及由VECD基于从第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一处理要求包括生成第一元数据量，该第一元数据量大于根据第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中第二数据是从多个数据源中的第一数据源或第二数据源获得的。
示例57可包括示例56和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：由VECD基于从第一数据源获得的第三数据的第三处理要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三处理要求包括生成第三元数据量，该第三元数据量小于第二元数据量，并且其中第三数据是从多个数据源中的第一数据源、第二数据源或第三数据源获得的。
示例58可包括示例52和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：当数据的预期目的地是另一VECD时，由VECD将第一分类分配给数据；以及当数据的预期目的地是云计算服务时，由VECD将第二分类分配给数据。
示例59可包括示例58和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：当数据的预期目的地是由云计算服务提供的第三方网关设备或存储时，由VECD将第三分类分配给数据。
示例60可包括示例52和/或本文的一些其他示例的方法，其中数据是第一数据，数据源是第一数据源，并且方法进一步包括：由VECD基于第一数据的第一时间递送要求，将第一分类分配给第一数据；以及由VECD基于第二数据的第二时间递送要求，将第二分类分配给第二数据，其中第一时间递送要求是第一时间量，该第一时间量小于第二时间递送要求的第二时间量。
示例61可包括示例60和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：由VECD基于第三数据的第三时间递送要求，将第三分类分配给第三数据，其中第三时间递送要求是大于第二时间量的第三时间量。
示例62可包括示例52和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：由VECD基于通信链路质量信息来标识通信链路的当前状态,该通信链路质量信息从VECD的通信电路系统获得；以及当通信链路质量信息指示通信链路的质量低于预定阈值时，无论分配给数据的分类如何，都由VECD将数据存储在第二层数据存储或第一层数据存储中。
示例63可包括示例62和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：当数据与具有小于其他数据的其他时间递送要求的时间量的时间递送要求相关联时，由VECD处理存储在第二层数据存储或第一层数据存储中的数据。
示例64可包括示例52和/或本文的一些其他示例的方法，其中多个数据存储包括动态随机存取存储器(DRAM)存储设备，并且其中VECD响应于指令的执行，用于：在将分类分配给数据之前，由VECD将所获得的数据存储在DRAM存储设备中；并且当将优先级比第一分类高的分类分配给数据时，保持将数据存储在DRAM存储设备中。
示例65可包括示例51-64和/或本文一些其他示例的方法，进一步包括：由VECD确定用于从多个数据源中的每个数据源获取原始数据的数据访问步骤；以及由VECD确定从每个数据源访问原始数据所按照的采样率，并且其中从数据源获得数据包括：根据针对要从中获得数据的数据源确定的采样率来获得数据。
示例66可包括示例65和/或本文一些其他示例的方法，其中第一层数据存储是三维交叉点数据存储设备或外围组件互连快速(PCIe)固态驱动器(SSD)；而第二层数据存储是串行AT附连(SATA)SSD或一个或多个硬盘驱动器。
示例67可包括示例66和/或本文的一些其他示例的方法，其中多个数据存储进一步包括第三层数据存储，并且其中第三层数据存储是由云计算服务提供的存储。
如本领域技术人员将理解的那样，可将本公开的多个方面具体化为方法或计算机程序产品。相应地，除了如之前所描述地被具体化为硬件之外，本公开的多个方面还可采取完全软件的实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或者组合全部可被统称为“电路”、“模块”或“系统”的软件和硬件方面的实施例的形式。此外，本公开的多个方面可采取计算机程序产品的形式，该计算机程序产品具体化在表达的任何有形的或非暂态介质中，该表达具有具体化在该介质中的计算机可用的程序代码。
所附权利要求书中的所有“装置+功能”元件或“步骤+功能”元件的对应的结构、材料、动作及等效物旨在包括用于结合明确要求其权利的其他要求保护的元件来执行该功能的任何结构、材料或动作。已出于说明和描述的目的呈现了本公开的描述，但是该描述不旨在是穷举性的，也不限于按所公开形式的本公开。许多修改和变型对本领域普通技术人员将是显而易见的，而不背离本公开的范围和精神。选择并描述实施例是为了最好地解释本公开的原理和实际应用，并且使其他本领域普通技术人员能够理解对具有各种修改的实施例的公开适用于所构想的特定使用。
对于本领域技术人员将是显而易见的是，可在所公开的设备和相关联的方法的所公开的实施例中作出各种修改和变型，而不背离本公开的精神或范围。因此，如果修改和变型落入任何权利要求及其等效方案的范围之内，则本公开旨在涵盖以上所公开的实施例的修改和变型。

Claims (25)

1.一种交通工具嵌入式计算机设备VECD，包括：
接口电路系统，用于从多个数据源中的数据源获得数据，其中所述多个数据源的至少子集被设置在交通工具上，所述VECD嵌入在所述交通工具内；
分类引擎，耦合至所述接口电路系统，所述分类引擎用于根据从中获得所述数据的所述数据源将分类分配给所述数据；
决策引擎，用于基于所述分类来确定设置在所述交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储所述数据的数据存储；以及
数据存储控制器，用于控制将所述数据存储在所确定的数据存储中。
2.如权利要求1所述的VECD，其中所述多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且其中所述决策引擎用于：
当所述数据被分配第一分类时，确定将所述数据存储在所述第一层数据存储中；以及
当所述数据被分配第二分类时，确定将所述数据存储在所述第二层数据存储中。
3.如权利要求2所述的VECD，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类引擎用于：
基于与所述第一数据相关联的第一目标应用，将所述第一分类分配给所述第一数据，其中所述第一目标应用具有第一优先级，所述第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及
基于与从所述第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用，将所述第二分类分配给所述第二数据，其中所述第二目标应用具有第二优先级，所述第二优先级低于所述第一优先级。
4.如权利要求2所述的VECD，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类引擎用于：
基于所述第一数据的第一处理要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于从所述第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将所述第二分类分配给所述第二数据；
其中所述第一处理要求包括生成第一元数据量，所述第一元数据量大于根据所述第二处理要求生成的第二元数据量，并且
其中所述第二数据是从所述多个数据源中的所述第一数据源或第二数据源获得的。
5.如权利要求2所述的VECD，其中所述分类引擎用于：
当所述数据的预期目的地是另一VECD时，将所述第一分类分配给所述数据；以及
当所述数据的预期目的地是云计算服务时，将所述第二分类分配给所述数据。
6.如权利要求2所述的VECD，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类引擎用于：
基于所述第一数据的第一时间递送要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于第二数据的第二时间递送要求，将所述第二分类分配给所述第二数据，
其中所述第一时间递送要求是第一时间量，所述第一时间量小于所述第二时间递送要求的第二时间量。
7.如权利要求2所述的VECD，其中：
所述决策引擎用于基于信链路质量信息来标识通信链路的当前状态，所述通信链路质量信息从与所述接口电路系统耦合的通信电路系统获得；并且
当所述通信链路质量信息指示所述通信链路的质量低于预定阈值时，所述数据存储控制器用于：无论分配给所述数据的分类如何，都控制将所述数据存储在所述第二层数据存储或所述第一层数据存储中。
8.如权利要求7所述的VECD，进一步包括硬件数据处理器，用于：当所述数据与具有小于其他数据的其他时间递送要求的时间量的时间递送要求相关联时，处理存储在所述第二层数据存储或所述第一层数据存储中的所述数据。
9.如权利要求2所述的VECD，其中所述多个数据存储包括动态随机存取存储器DRAM存储设备，并且所述数据存储控制器用于：
在所述分类引擎将所述分类分配给所述数据之前，控制将所获得的数据存储在所述DRAM存储设备中；并且
当将优先级比所述第一分类高的分类分配给所述数据时，保持将所述数据存储在所述DRAM存储设备中。
10.如权利要求1-9中任一项所述的VECD，进一步包括：
数据获取引擎，用于：确定用于从所述多个数据源中的每个数据源获取原始数据的数据访问步骤，并确定从每个数据源访问所述原始数据所按照的采样率，其中所述接口电路系统用于根据针对要从中获得所述数据的所述数据源确定的采样率来获得所述数据。
11.如权利要求10所述的VECD，其中：
所述第一层数据存储是三维交叉点数据存储设备或外围组件互连快速PCIe固态驱动器SSD；并且
所述第二层数据存储是串行AT附连(SATA)SSD、一个或多个硬盘驱动器、或由云计算服务提供的存储。
12.一种或多种计算机可读介质CRM，包括指令，所述指令当被交通工具嵌入式计算机设备VECD执行时，所述VECD用于：
从多个数据源中的数据源获得数据，其中所述多个数据源的至少子集被设置在交通工具上，所述VECD嵌入在所述交通工具内；
根据从中获得所述数据的所述数据源将分类分配给所述数据；以及
基于所述分类来确定设置在所述交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储所述数据的数据存储，并且存储在所确定的数据存储中。
13.如权利要求12所述的一种或多种CRM，其中所述多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且其中所述VECD响应于所述指令的执行，用于：
当所述数据被分配第一分类时，确定将所述数据存储在所述第一层数据存储中；以及
当所述数据被分配第二分类时，确定将所述数据存储在所述第二层数据存储中。
14.如权利要求13所述的一种或多种CRM，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述VECD响应于所述指令的执行，用于：
基于与所述第一数据相关联的第一目标应用，将所述第一分类分配给所述第一数据，其中所述第一目标应用具有第一优先级，所述第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及
基于与从所述第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用，将所述第二分类分配给所述第二数据，其中所述第二目标应用具有第二优先级，所述第二优先级低于所述第一优先级。
15.如权利要求13所述的一种或多种CRM，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述VECD响应于所述指令的执行，用于：
基于所述第一数据的第一处理要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于从所述第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将所述第二分类分配给所述第二数据；
其中所述第一处理要求包括生成第一元数据量，所述第一元数据量大于根据所述第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中所述第二数据是从所述多个数据源中的所述第一数据源或第二数据源获得的。
16.如权利要求13所述的一种或多种CRM，其中所述VECD响应于所述指令的执行，用于：
当所述数据的预期目的地是另一VECD时，将所述第一分类分配给所述数据；以及
当所述数据的预期目的地是云计算服务时，将所述第二分类分配给所述数据。
17.如权利要求13-16中任一项所述的一种或多种CRM，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述VECD响应于所述指令的执行，用于：
基于所述第一数据的第一时间递送要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于第二数据的第二时间递送要求，将所述第二分类分配给所述第二数据，
其中所述第一时间递送要求是第一时间量，所述第一时间量小于所述第二时间递送要求的第二时间量。
18.一种被用作交通工具嵌入式计算机设备VECD的设备，所述设备包括：
数据获取装置，用于从多个数据源中的数据源获得数据，其中所述多个数据源的至少子集被设置在交通工具上，所述VECD嵌入在所述交通工具内；
分类装置，用于根据从中获得所述数据的所述数据源将分类分配给所述数据；
决策装置，用于基于所述分类来确定设置在所述交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储所述数据的数据存储；以及
数据存储装置，用于存储在所确定的数据存储中。
19.如权利要求18所述的设备，其中所述多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且所述决策装置进一步用于：
当所述数据被分配第一分类时，确定将所述数据存储在所述第一层数据存储中；以及
当所述数据被分配第二分类时，确定将所述数据存储在所述第二层数据存储中。
20.如权利要求19所述的设备，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类装置用于：
基于与所述第一数据相关联的第一目标应用，将所述第一分类分配给所述第一数据，其中所述第一目标应用具有第一优先级，所述第一优先级高于其他目标应用的优先级；以及
基于与从所述第一数据源获得的第二数据相关联的第二目标应用，将所述第二分类分配给所述第二数据，其中所述第二目标应用具有第二优先级，所述第二优先级低于所述第一优先级。
21.如权利要求19所述的设备，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类装置用于：
基于所述第一数据的第一处理要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于从所述第一数据源获得的第二数据的第二处理要求，将所述第二分类分配给所述第二数据；
其中所述第一处理要求包括生成第一元数据量，所述第一元数据量大于根据所述第二处理要求生成的第二元数据量，并且其中所述第二数据是从所述多个数据源中的所述第一数据源或第二数据源获得的。
22.如权利要求19-21中任一项所述的设备，其中所述分类装置用于：
当所述数据的预期目的地是另一VECD时，将所述第一分类分配给所述数据；以及
当所述数据的预期目的地是云计算服务时，将所述第二分类分配给所述数据。
23.如权利要求19或22所述的设备，其中所述数据是第一数据，所述数据源是第一数据源，并且其中所述分类装置用于：
基于所述第一数据的第一时间递送要求，将所述第一分类分配给所述第一数据；以及
基于第二数据的第二时间递送要求，将所述第二分类分配给所述第二数据，
其中所述第一时间递送要求是第一时间量，所述第一时间量小于所述第二时间递送要求的第二时间量。
24.一种用于由交通工具嵌入式计算机设备VECD执行的方法，所述方法包括：
由所述VECD从多个数据源中的数据源获得数据，其中所述多个数据源的至少子集被设置在交通工具上，所述VECD嵌入在所述交通工具内；
由所述VECD根据从中获得所述数据的所述数据源、与所述数据相关联的目标应用、所述数据的处理要求、所述数据的预期目的地和所述数据的时间递送要求来将分类分配给所述数据；
由所述VECD基于所述分类来确定设置在所述交通工具中的多个数据存储中的、要在其中存储所述数据的数据存储；以及
由所述VECD存储在所确定的数据存储中。
25.如权利要求24所述的方法，其中所述多个数据存储包括第一层数据存储和第二层数据存储，并且所述方法进一步包括：
当所述数据被分配第一分类时，由所述VECD确定将所述数据存储在所述第一层数据存储中；以及
当所述数据被分配第二分类时，由所述VECD确定将所述数据存储在所述第二层数据存储中。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10832327B1 (en) 2014-07-21 2020-11-10 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Methods of providing insurance savings based upon telematics and driving behavior identification
US11686767B2 (en) * 2017-11-02 2023-06-27 Intel Corporation System, apparatus and method for functional testing of one or more fabrics of a processor
CN110351686B (zh) * 2018-04-02 2021-10-26 京东方科技集团股份有限公司 车联网数据传输系统中实施的方法、车载单元、以及车联网数据传输系统
US11005649B2 (en) * 2018-04-27 2021-05-11 Tesla, Inc. Autonomous driving controller encrypted communications
US11243098B2 (en) * 2019-02-08 2022-02-08 Simmonds Precision Products, Inc. Configurable nodes for sensing systems
CN111680108B (zh) * 2019-03-11 2023-11-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种数据存储方法、装置及一种数据获取方法、装置
JP6892474B2 (ja) * 2019-03-26 2021-06-23 本田技研工業株式会社 通信システム
US11808858B2 (en) * 2019-09-04 2023-11-07 Pony Ai Inc. Systems and methods for constructing and utilizing field-of-view (FOV) information
US11423162B2 (en) * 2020-03-27 2022-08-23 Intel Corporation Systems and methods for message assurance in vehicle systems
US20220068125A1 (en) * 2020-09-01 2022-03-03 International Business Machines Corporation Autonomous vehicle management based on object detection
US11816937B2 (en) * 2020-11-18 2023-11-14 Honeywell International Inc. Systems and methods for reconfigurable on-vehicle data routing
US11720285B2 (en) * 2021-09-21 2023-08-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Computer system with data storage transfer recommendation
US20230195724A1 (en) * 2021-12-21 2023-06-22 Elektrobit Automotive Gmbh Smart data ingestion

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6205150B1 (en) * 1998-05-28 2001-03-20 3Com Corporation Method of scheduling higher and lower priority data packets
US7146260B2 (en) 2001-04-24 2006-12-05 Medius, Inc. Method and apparatus for dynamic configuration of multiprocessor system
JP2002341879A (ja) * 2001-05-18 2002-11-29 Pioneer Electronic Corp データ蓄積再生システム
JP4540495B2 (ja) * 2005-02-07 2010-09-08 富士通株式会社 データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラム、および記録媒体
JP2008140334A (ja) * 2006-12-05 2008-06-19 Asahi Research Kk 撮影画像記録再生装置
JP4320673B2 (ja) * 2006-12-08 2009-08-26 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
US8116936B2 (en) * 2007-09-25 2012-02-14 General Electric Company Method and system for efficient data collection and storage
TW201022935A (en) * 2008-12-12 2010-06-16 Sunplus Technology Co Ltd Control system for accessing memory and method of the same
WO2010085228A1 (en) * 2009-01-23 2010-07-29 Lsi Corporation Method and system for dynamic storage tiering using allocate-on-write snapshots
US8370392B1 (en) * 2010-10-07 2013-02-05 The Boeing Company Methods and systems for controlling storage and transmission of data
US9760306B1 (en) * 2012-08-28 2017-09-12 EMC IP Holding Company LLC Prioritizing business processes using hints for a storage system
US8918586B1 (en) * 2012-09-28 2014-12-23 Emc Corporation Policy-based storage of object fragments in a multi-tiered storage system
US9489635B1 (en) * 2012-11-01 2016-11-08 Google Inc. Methods and systems for vehicle perception feedback to classify data representative of types of objects and to request feedback regarding such classifications
EP2755428A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-16 Sony Mobile Communications AB Method for reducing power consumption of a mobile device and mobile device
US9262906B2 (en) * 2013-03-14 2016-02-16 Comcast Cable Communications, Llc Processing sensor data
JP6244998B2 (ja) * 2014-03-11 2017-12-13 富士通株式会社 情報通信方法及び情報処理装置
US10990881B1 (en) * 2014-08-26 2021-04-27 Progress Software Corporation Predictive analytics using sentence data model
US9168882B1 (en) 2014-09-30 2015-10-27 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and apparatus for providing vehicle sensor data access and storage
US9733849B2 (en) * 2014-11-21 2017-08-15 Security First Corp. Gateway for cloud-based secure storage
WO2016164485A1 (en) * 2015-04-08 2016-10-13 Amiigo, Inc. Dynamic adjustment of sampling rate based on a state of the user
WO2017108128A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-29 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Local service node improving the user experience

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