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车联网大数据平台解决方案

发布时间: 2016年11月04日

  在物联网技术发展和推动下,智能交通系统将会进入全新时代,车联网是新一代智能交通系统发展的方向。 车联网”端管云“三层体系:第一层感知,汽车的智能传感器,采集获取车辆的智能信息,感知行车状态环境; 第二层联通,车与车、车与路、车与网、车与人等的互联互通;第三层平台,通过云计算与大数据实现车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合平台。

  车联网发展痛点定位和布局分散采用O2O方式,打通车载系统和电子商务的最后一公里,或者用车联网的地图、导航,把用户导入到自己推荐的商家和服务那里去。大家都将车联网定位在了自己熟悉的领域。大数据能力薄弱大部分车联网企业的方案还停留在概念阶段,市场上始终没有出现超越用户体验的全产业链方案,缺乏大数据支撑的产品远远不够一定要车联网的理由。合作模式不明确车联网产业链涉及汽车厂商、网络运营商、车联网设备厂商、方案提供商、开发者等多方,其中谁主导谁辅助,各方角色不是很明确。

  为此,浪潮准确定位,倾全力打造面向车联网的极致大数据平台,辅助所有致力于耕耘车联网市场的领导者。

  浪潮车联网大数据平台方案

  1、数据源

  •  车载终端数据

  系统规模由车载终端并发接入量与消息并发处理需求决定,其特点为增长迅速,数据类型繁多且数据格式多变。

  •  应用数据

  应用系统相关数据,数据相对较小,增长较慢。数据结构与应用强相关且较为稳定。

  保证车载终端高并发远程接入并传输数据,并为之提供全面数据存储和计算工具。

  2、数据传输

  •  车载终端数据

  ♦  实时数据

  支持多设备同时接入并进行数据传输。

  ♦  历史数据

  提供面向关系型数据库与文件系统的数据导入接口。

  ♦  通讯协议

  由于车载终端由不同供应商提供且使用不同的私有自定义通讯协议,提供私有协议解析适配功能。

  •  应用数据

  各种异构的应用系统可通过独立的消息中间件进行通信,且通信的数据路由、消息传输协议、传输质量与安全都可管理。

  3、数据预处理

  •  解析

  提供统一的schema定义工具;。

  •  过滤

  为解析后的数据,提供去重、降噪、筛选、清洗等工具将无效数据进行过滤。

  •  预处理

  为数据分析提供合并、分类、转换与增强等预处理功能,以便提高后续数据分析的效率。

  4、数据存储

  •  车载终端数据

  是对客观事实的记录,即一旦存入便不会变更,采用分布式方案来存储车载终端数据,以便于灵活扩展系统存储规模。

  •  应用相关数据

  采用关系型数据库进行存储。提供数据导出功能以便用户使用专业工具进行数据处理。

  5、数据分析

  •  基础数据运算

  针对各种数据类型,提供相应基础数据分析功能,例如求平均数、最值、变化率、数值积分等。

  •  机器学习

  内置各种机器学习的算法,并为用户提供友好的客户端接口。

  •  自定义数据分析工作流

  可结合应用需求将基础数据运算功能、机器学习以及其他分析手段结合在一起组合成自定义工作流,由大数据平台提供任务的调度与结果的展示。

  •  实时分析

  在数据预处理时提供实时数据处理,一些数据时效性较强,可被实时处理将原始数据转化为对用户有意义的信息或被用于支持一些即时决策。

  6、大数据平台

 

  •  弹性运行环境

  使用容器等技术提供支持多租户、资源隔离、高可用,且能够弹性扩展的基础中间件运行框架。

  •  统一平台管理

  支持大规模分布式集群环境下各类组件的可视化快速部署、运维管理和实时监控,各种服务的统一资源管理,以及应用的全生命周期管理。

  •  适配各类虚拟化环境

  平台的虚拟化适配接口(CPI)构建了一套支持IaaS的标准,可以通过编写CPI实现核心框架及各类中间件的自动化部署,当前平台内置CPI包括云海OS、VMWare、Openstack。

  •  内置分布式应用中间件

  内置分布式、高可用、可弹性伸缩的常用应用开发中间件,降低分布式云应用的开发成本,实现应用的快速开发、交付、运维。内置应用中间件包括:云应用引擎服务、关系数据库服务、消息队列服务、分布式缓存服务。

  •  第三方服务对接

  提供外部服务适配器,高效接入第三方服务,方便平台综合能力拓展。通过接入云海Insight产品,提供涵盖实时、近时和离线计算能力的内存数据库、分布式数据仓库(MPP)、Hadoop等大数据服务能力,降低大数据中间件的使用成本。

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