在这个应用场景案例中，上海某车联网行业方案提供商采用基于 ARMS 的方案统计车辆在线情况。

  • 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：

sys_monitor
  • 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 应用实时监控服务对接 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、企业等维度实时统计在线率、故障率，并按照自定义聚合维度以列式格式存储结果。
    • 数据透出：通过数据 API 对下游输出数据。
  • 下游 EDAS 应用通过 API 调用数据，并通过用户自身应用对外展示和分析数据。

车联网监控方案的业务价值

  • 实时掌握车辆运行状态，针对不同车型进行实时故障统计和反馈，大幅提高了质量改进效率。
  • 通过监控新能源车行驶状态，第一时间排查骗补等违规行径。

样例展示

监控报表：

datav_monitor_arms