Con el fin de mejorar la modularidad, la escalabilidad y el rendimiento en tiempo real, este estudio propone una arquitectura basada en microservicios para coches autónomos definidos por software que hace uso de la contenedorización. La solución propuesta se apoya en el framework ROS 2 y en el software Autoware, y separa módulos funcionales como planificación, percepción y sensorización en contenedores ligeros coordinados mediante Docker y k3s.

¿Puede Docker mantener el ritmo de los automóviles autónomos? La respuesta corta es que Docker puede ser parte de la solución, pero debe complementarse con prácticas y tecnologías específicas para entornos de tiempo real y edge computing. El uso de contenedores facilita el despliegue de pipelines de percepción, planificación y control como microservicios independientes, mejora la reutilización de componentes y acelera la integración continua y el despliegue continuo.

Para cumplir requisitos estrictos de latencia y determinismo es necesario integrar contenedores con kernels de tiempo real, priorización de recursos y orquestadores ligeros como k3s. También es clave el aislamiento controlado de recursos CPU y GPU, soporte para runtime de contenedores compatible con aceleración hardware y estrategias de red deterministas. En la práctica esto implica combinar Docker o containerd con configuraciones de QoS, técnicas de afinidad de CPU y herramientas de observabilidad para garantizar seguridad y previsibilidad.

La arquitectura basada en microservicios sobre ROS 2 y Autoware facilita la escalabilidad horizontal y la actualización de funciones por módulos, lo que resulta ideal para flotas que requieren despliegues OTA y actualizaciones continuas de algoritmos de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, surgen retos de ciberseguridad, orquestación distribuida y gestión de dependencias en tiempo real que deben abordarse con políticas de seguridad, pruebas de pentesting y auditorías continuas.

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con capacidades en inteligencia artificial y ciberseguridad para ayudar a integrar estas arquitecturas en proyectos reales. Podemos diseñar soluciones que integren ROS 2 y Autoware en contenedores optimizados, implementar pipelines de CI CD, asegurar comunicaciones y aplicar políticas de ciberseguridad y pentesting para proteger la plataforma. Más información sobre nuestros servicios de desarrollo y aplicaciones a medida en Desarrollo de aplicaciones y software a medida.

También apoyamos la migración y gestión de infraestructuras en la nube para orquestación, telemetría y entrenamiento de modelos de IA, con experiencia en servicios cloud aws y azure para despliegues híbridos y de borde. Ofrecemos integración con servicios de inteligencia de negocio y paneles de control como power bi para monitorizar flotas y decisiones operativas, y desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que optimizan la toma de decisiones en tiempo real. Conoce nuestros servicios cloud en Servicios cloud AWS y Azure.

En resumen, Docker puede formar parte del stack tecnológico de un vehículo autónomo cuando se combina con orquestadores ligeros, kernels y runtimes optimizados, aceleración hardware y medidas robustas de seguridad. Q2BSTUDIO aporta la experiencia en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y business intelligence necesaria para diseñar, validar y desplegar soluciones de movilidad autónoma fiables y escalables.

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