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车联网上云最佳实践(一):车联网行业特性致使新的应用架构必须满足快速增长的用户量和爆发式的流量访问

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车联网上云最佳实践(一):车联网行业特性致使新的应用架构必须满足快速增长的用户量和爆发式的流量访问

云攻略小攻 2018-08-08 11:30:59 浏览1578 评论0

摘要: 最近两年车联网发展受到政府部门、科研院以及各大互联网巨头的广泛关注和积极推动。从应用来看,主要包括两种模式:一是前装模式(即车辆出厂前安装),是乘用车厂主导或者与有相关能力的公司合作

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正文:

最近两年车联网发展受到政府部门、科研院以及各大互联网巨头的广泛关注和积极推动。从应用来看,主要包括两种模式:一是前装模式(即车辆出厂前安装),是乘用车厂主导或者与有相关能力的公司合作,例如上汽和阿里巴巴的合作。另一种就是后装模式(通常是将车机设备安装在汽车的OBD接口上例如各类汽车盒子等等。原理是利用智能终端(即车机)采集汽车OBD接口CAN总线上的所有原始数据进行诊断,数据分析,记录行车信息,并将数据解析出其具体意义(汽车内部电控系统的各项传感器数值)后通过串口输出,供用户读取、解析、开发等使用。将读取到的汽车内部运行数据通过手机APP软件直观展现。

首先大致梳理下车联网行业的特性有哪些:

月活非常高,在线时间长

车联网行业用户的月活是非常高的,这个很好理解,因为汽车现在人们出行的必备交通工具,基本上只要一出门就会用车,一用车设备就上线并采集数据上报到平台;每天3小时的平均在线时长,因城市拥堵程度不同而不同。

早晚出行高峰比较固定

车联网行业一个比较有规律的特点是早晚出行高峰比较集中。早高峰集中在早上6点至9点3个小时,晚高峰集中在17点至20点的3个小时里。这样会导致每天必须有6个小时左右的流量高峰。如何以较低成本应对早晚高峰是个比较现实的问题。

节假日高峰流量难预测

现在国家法定节假日期间,由于高速公路在此期间免费的政策,导致越来越多的人们开始选择驾车出行或出游,所以每当节假日来临时必然导致车联网用户暴增,这个洪峰流量来临的时间和流量是不确定的。如何能准确做好每次节假日出行高峰预测是个问题。

高并发,高容量,场景复杂

车联网行业的用户月活很高,早晚高峰比较集中的特性导致用户并发非常高,每天平均长达3小时的车辆在线时长会导致采集数据量非常大,这也直接导致在数据采集场景下基本都是写多读少,但在群组社交,朋友圈,用车报告等场景下是写少读多的。这样复杂的应用场景对应用架构有很高要求。

汽车技术更新频率快

如今汽车技术更新越来越快,汽车厂商越来越多,厂商发布的新车型的频率也越来越高,车联网企业对这汽车行业的新技术必须保持非常高度关注,必须加快版本迭代,提高研发效率才能及时应对汽车市场的变化,才能在第一时间解决和满足市场和用户的需求。

目前创业公司一开始就选择了自建IDC机房,起初用户不多,只用几台服务器,后来随着产品越做越好,用户高速增长,不到2年用户规模达到了百万级别,IDC机房的服务器也达到了几百台物理机,几千台虚拟机的规模。但是问题随之也就越来越多。研究规划下一代应用架构和基础设施成了迫在眉睫的事情了,新的应用架构必须满足快速增长的用户量和爆发式的流量访问,用户体验要好;并且基础设施要做到可靠性高,稳定性高,安全性高,成本要低。

传统自建IDC方案是很难做到,即便做到成本也是非常的昂贵的。相比之下云计算的各方面能力比较适合用来解决这些问题,所以上云便是最佳选择了。但是云计算厂商有很多,国内有阿里云,腾讯云,金山云等等,国外的有亚马逊,微软,谷歌等。

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