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:

- 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:

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