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摘要： “自动驾驶汽车”在近两年频频出现于各大科技新闻头条，自2012年谷歌获得美国首个自动驾驶汽车许可证以来，国外各大知名汽车厂商如奔驰、沃尔沃、大众、通用、丰田、日产、特斯拉等也纷纷宣布自己的自动驾驶汽车验证开发计划。

“自动驾驶汽车”在近两年频频出现于各大科技新闻头条，自2012年谷歌获得美国首个自动驾驶汽车许可证以来，国外各大知名汽车厂商如奔驰、沃尔沃、大众、通用、丰田、日产、特斯拉等也纷纷宣布自己的自动驾驶汽车验证开发计划。自动驾驶依托于人工智能技术的发展，而对于一个人工智能平台来说，重要的不光是算法和平台，更重要的是数据！今天我们暂且不聊自动驾驶，我们先聊聊最基础的车联网数据的存储与处理。



初始方案


出于对两客一危监管的需要，车联网很早就开始起步，彼时大家的车联网方案都长这个样子：



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将车辆上传的数据进行编码解析，存储到对应的数据库中。由于车辆种类的不同，所上传的传感器数据也会有所区别。为了避免修改表结构对服务造成的影响，采用的是将传感器数据进行分类，分别存储到不同的数据库的方法，也就是图中的数据库层分为了轨迹库、温度库、油量库等。这样的好处是新增一批新类型的传感器时，不需要数据停库维护，不会影响在线应用，但是对数据采集解析程序需要升级更新，大大增加了维护的代价。



另外一方面，随着近几年私家车的爆发式增长，车联网也迎来了更多的机遇和挑战。百万在网车辆，几十万的在线车辆都让车联网系统时时刻刻在经受着挑战。
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