F1賽車如今也掀起節能環保改革，賽車發動機將從V8引擎縮水到V6，但又不能犧牲速度，又讓馬兒跑，又讓馬兒不吃草，這個經典難題只有通過大數據分析才能解決。

F1賽車場可能是大數據最經典的應用場景之一，一輛輛風馳電掣的造價高達200萬美元的F1賽車的設計、模擬、測試和建造完全在電腦中完成，這個流程的每個環節都將產生大量數據。雖然F1的模擬測試需要昂貴的計算機軟硬件環境，但這依然比在賽道上實測的成本要低，蓮花車隊的老板Patrick Louis曾透露，一輛F1賽車在賽道上實測的花費每天高達40-60萬美元。

此外，國際汽聯對F1賽車的設計頒布了很具體的規則，例如汽車底盤高度不得低于10厘米，而且不得采用可拆卸的空氣動力組件。而蓮花、法拉利和麥克拉倫等F1汽車制造商必須在規則范圍內絞盡腦汁設計出性能更加出色的賽車。

因此，各大F1車隊紛紛大量借助高級流體動力計算(CFD)和CAD/CAM進行賽車的設計、測試和制造。尤其在測試環節，每輛F1賽車都是大數據發生器，對計算和存儲環境提出了極高的要求。通常用于測試的F1賽車上會安裝240個傳感器，每圈能產生25MB數據，這些數據通過衛星鏈路傳回到工廠——其中引擎數據與底盤數據將被分開處理，用于分析部件的性能和磨損情況。此外大數據預測分析也是F1賽車測試的重要應用，例如麥克拉倫車隊能通過汽車傳感器在賽前的場地測試中實時采集數據，結合歷史數據，通過預測型分析發現賽車問題，并預先采取正確的賽車調校措施，降低事故幾率并提高比賽勝率。

今年，隨著國際汽聯頒布新的“綠色”引擎規則。各大F1車隊面臨一個前所未有的巨大挑戰，如何將2.4升的V8引擎換裝成省油的1.6升V6引擎，但又不犧牲賽車的速度。這意味著需要對賽車進行重大的重新設計，而完成這一任務的關鍵環節就是：大數據。

蓮花車隊的大數據裝備

新的國際汽聯規則意味著各大F1車隊需要對賽車設計進行大改，以達到新的節能指標，搭載新的V6引擎也需要新的傳統系統預置匹配。

蓮花車隊的對策是部署兩個并行的IT項目支撐全新的賽車設計和測試工作。其中一個在工廠端，運行微軟的Dynamics 商務套件，另外一個在車隊端，主要是與賽道測試相關的數據采集和分析。

據悉蓮花車隊將采用EMC的存儲、虛擬化軟件和思科的服務器搭建其大數據環境，此外據EMC市場總監Jeremy Burton向GigaOM透露，蓮花車隊也可能采購EMC的Atoms用于存儲和管理內容，Syncplicity用于異地同步和分享文件，Data Domain用于備份和恢復。

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