阿斯顿·马丁高知特 F1 车队将如何移动到靠前的发车排位？依靠数据，贴心的数据
James Whitemore
我们与大多数企业略有不同，因为我们本质上不以营收为导向。我们注重的是性能，而这种性能不仅仅体现在汽车上，还体现在我们所开展的一切业务中。— 阿斯顿·马丁高知特 F1 车队首席信息官 Bill Peters
任何收看过备受欢迎的 Netflix 系列纪录片《疾速争胜》的人都对 F1 赛车场和为荣誉而战的各支车队产生了前所未有的了解。NetApp 首席信息官 Bill Miller 最近与阿斯顿·马丁高知特 F1 车队 (AMCF1) 的首席信息官 Bill Peters 进行了会面，后者进一步揭开了幕后之谜，透露了数据在 F1 比赛中的重要性，以及该车队与 NetApp 的合作如何帮助其提升表现并赢得冠军。
尽管 2021 年标志着阿斯顿·马丁在众盼所归中重回 F1 排位，但 Bill Peters 20 多年来一直领导着 IT 部门支持 F1 和赛车队，包括 McLaren、Lotus、Caterham 和 BWT Racing Point。加入 AMCF1 后，他说：“这一最新篇章对我来说简直就是锦上添花 — 我一直是阿斯顿·马丁的粉丝。”
如果说 F1 团队生成了大量数据，那就太轻描淡写了。仅仅在一场周末赛中，您实际上就拥有了一个从赛道延伸到工厂的虚拟维修区防护墙。首先，比赛工程师会就他们正在执行的计划、状况和跟踪决策与赛车手不断进行沟通。控制工程师和性能工程师可以监控有关汽车以及汽车性能和赛车手表现的重要统计信息，以便赛车手可以进行实时调整。
接下来将由策略工程师使用高级工具来预测将发生的情况，并在出现车祸、安全前导车或计划外维修站时快速进行调整。最后，轮胎分析师、空气动力学性能工程师和车辆性能工程师会分析汽车上的实时数据，以便反馈其专业领域的重要信息。
根据 Bill 的说法，这并不是全部。“您还在工厂中进行了并行模拟，这就要求以近乎实时的方式交付数据子集，以便相关人员可以对其进行分析。”
周末赛结束时，数据也不会停止流动。以空气动力学性能为例。首先使用计算流体动力学（本质上是虚拟风洞）审查新概念。如果生成了积极的结果，则会创建缩减原型并穿过实际的风洞。如果该阶段前景广阔，车队将构建全尺寸组件，将这些组件装在汽车上，收集更多数据，并将结果与风洞关联起来。
进入 AMCF1 工厂后，您还会发现一个用于测试组件的动态模拟区域、振动汽车以进行耐久测试的钻机，以及结构和轮胎分析部门。所有这些地方都会产生大量数据，需要进行分析、关联并转化为决策。Bill 说：“与竞争对手相比，我们做这些事情的速度越快，做得越好，我们的汽车就越有竞争力。”
该团队之所以选择 NetApp，是因为从赛道到工厂，其大部分数据目前都是孤立的。数据会在实际需要的地方生成和使用，但团队很难在这些数据之间建立关联。
据 Bill 说，他们将其对 NetApp® Data Fabric 概念的热情转化成了“真正符合我们所要实现的目标的竞赛网络结构...为适当的工作负载和需要的位置提供合适的存储和计算，然后使其尽可能无缝地进行通信。”
他说，NetApp 将帮助他们实现的不仅仅是数据管道和基础架构。从边缘计算的角度来看，车队无需发回数据，而是直接在源头进行处理，将成为车队的直接优势。
Kubernetes 是他看到车队在 NetApp 的帮助下利用的另一个平台。例如，他们可以在周末赛之间重新利用赛道环境来处理繁重的 GPU 工作负载，例如机器学习和数据压缩分析。
Bill Peters 知道如何赢得世界冠军。他认为，凭借 AMCF1 的人员、热情、资源和由 NetApp 支持的数据战略，他们可以与大型车队展开竞争，击败这些对手，并帮助他赢得至少一场比赛。
有关 Bill Peters 的完整访谈，请观看 CIO Central 播客。
https://youtu.be/rmVIFKwkHeo
James Whitemore
后续步骤
.png?width=5760&format=avif&disable=upscale)