车联网实时监控方案

典型场景 - 车联网实时监控方案

以上海某车联网行业方案提供商为例，其 IT 系统采用基于 ARMS 的方案进行车辆的在线情况统计。

最初业务痛点：

• 由于数据量巨大 (每秒10万级的车辆信息)，无法基于数据库对原始数据进行多维度统计。

基于 ARMS 的车联网行业监控方案：

总体架构如下图所示：

其中：

• 车企平台把新能源车的实时信息通过 MQ 消息队列上传到阿里云。
• ARMS 业务实时监控服务对接 MQ，获取所有车辆的在线信息，并进行实时统计和存储。其中：
  • 计算编排和存储：基于车辆上报信息，基于区域，车辆类型，企业，等维度进行在线率，故障率的实时统计，并将结果基于自定义聚合维度进行列式格式的存储。
  • 数据透出：通过数据 API 对数据进行下游输出。
• 下游 EDAS 应用通过 API 进行数据调用，通过用户自身应用进行数据对外展示和分析。

车联网监控方案的业务价值：

• 实时掌握车辆的运行状态，针对不同车型进行实时故障统计和反馈，质量改进效率大大提升。
• 通过新能源车行驶状态监控，第一时间排查骗补等违规行径。

样例展示：

监控报表：