Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) haben das Ziel, die Sicherheit von Fahrzeugen, dessen Insassen und der Straßen zu verbessern. Dies stellt vor allem an die Speichersysteme vor neue Herausforderungen. Enorme Mengen von Sensordaten müssen erfasst und ausgewertet werden. Besonders aufgezeichnetes Videomaterial in 4K bis hin  zu 12K benötigen eine hohe Speicherkapazität. 
Die Auswertung der gewonnenen Daten läuft noch größtenteils manuell ab. Ein möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen könnte dies jedoch beschleunigen.
Das Whitepaper stellt eine Lösung mit einer verteilten Dateisystemarchitektur vor, um Leistungs- und Kapazitätsanforderungen von ADAS-Entwicklungs-Frameworks zu erfüllen. Diese bietet beispielsweise ein Scale-out-Dateisystem mit mehreren Petabytes Kapazität.