如何高效处理物联网中数据与消息

面临爆炸式增长，车联网业务平台问题重重

• 服务于大量的客户、合作伙伴和生态链的其他企业，用户诉求来源复杂；
• 需求变化快，不可控因素多；
• 各种营销手段带来突发的业务访问；
• 系统越来越复杂，模块越来越多；
• 市场竞争剧烈，创新不断涌现；

移动互联网规模比传统互联网大10倍，物联网的规模又要再扩大10倍，新时代才刚刚开始。

行车辅助、汽车安全、智能交通、出行服务、生活娱乐等将成为车联网的主要发展方向。面临爆炸式增长，车联网的系统架构需要充分考虑，使性能能够水平、线性扩展，功能满足市场快速变化的需求。

典型客户案例

车联网在技术上具有相当高的门槛，要连接十万、百万量车甚至更多，用传统IT技术很难解决。阿里云在车联网领域具有成熟的解决方案和产品，每个细化领域的龙头企业都采用阿里巴巴的车联网解决方案，不受传统IT技术的局限，随着规模的扩大而水平扩展。

• 新能源车领先企业
  
• 最多监控车辆的城市
  

• 新型商业模式：车辆分时租赁领先企业
  

满足车辆GPS定位，实时查询车辆状况、路况信息、停车站点，远程控制，异场状况报警等需求。

车联网案例分析

以某车辆中心管理车辆和充电桩为例

• 数据采集：大量的车辆连接，几十万甚至上百万量车，数据要实时双向互通，数据有上传，也有下推数据，需要保证实时高并发可靠传输。
• 数据处理和数据存储：收上来以后的数据要进行数据处理和存储。例如，车有报警，车的状态信息不符合预期，这些数据要马上输出到告警平台，要及时处理。同时这些数据要存起来，进行后续的业务处理。
• 数据监控：利用大盘展现，看到车辆的事实情况；对车辆运行轨迹进行实时监控；实时数据分析和告警等。这是传统报表做不到的。

阿里云车联网 3+1 技术方案

阿里云的车联网提供3+1的技术方案，面向车机端的3个平台：车辆实时连接平台、数据存储平台和实时处理和展现平台。除了3个面向车量连接的平台外，我们还提供了面向上层应用的，基于共享能力中心理论的企业互联网+架构和中间件平台产品。

3个面向车机端的平台

车辆实时连接 - 消息队列 MQ

车辆连接，看上去是比较简单的问题，实际上有很高的门槛，要连接数万量车，数据不仅仅要上传，还要下发，这些控制指令必须可靠传输，而且面临的是复杂的网络环境，很多企业就卡在这一步。

• 支持不同的协议
  车联网连接组件MQ支持多种协议，如808/809协议、新能源车的国家标准协议、物联网标准的MQTT协议等等。
• 高性能、大容量支持
  有些汽车企业一台服务器只能支持一万量车。 我们能支持约200万量车。
• 完善的运维功能
  运维功能非常完善，比如能够支持消息轨迹的查询、重置消费点，有助于对实时业务的处理。

数据高效存储 - 分布式数据库 DRDS

• 支持无限TPS/QPS（仅取决于机器性能和数量）
• 支持无限数据存储量（只取决于磁盘容量）
• 应用侧无感知，自动实现数据库的线性扩容，复杂的数据同步和分库工作自动实现

面向万物互联的时序数据库HiTSDB

• 大规模的物联网设备的时序数据高并发写入
• 低成本的存储
• 灵活高效的数据分析能力

大数据实时处理平台 - 实时监控 ARMS

提供业务无侵入性的实时业务监控平台

传统数据库技术很难处理车辆的实时位置，总体实时运行状况，大量的告警处理要求。我们基于流计算核心的车联网大数据实时监控处理平台ARMS可以很好应对这个场景。另外，ARMS对外隐藏了复杂的处理细节，只需要在图形界面上定义规则，定义大盘样式，很快就能得到自己想要的效果。

1个能力中心架构平台

以核心能力服务化为中心，支持快速创新和应对不确定性。

数据化运营 -- 鹰眼监控

基于鹰眼监控平台，提供应用响应时间和吞吐量信息，并提供全链路分析功能，找出系统热点和瓶颈。

• 完整记录所有故障
• 准确定位故障源

有效的服务管控

要管理运行在数百台服务器上的上万个业务服务，并处理其中复杂的依赖关系，必须要有系统化的运维，不能靠人工。分布式应用服务（EDAS）内置了强大的数据收集和服务监控功能，可以不间断地收集运行数据，监控系统状态。

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