Udostępnij za pośrednictwem

Obsługa komunikatów samochodowych, architektura referencyjna danych i analiz

  • Artykuł

Ta architektura referencyjna jest przeznaczona do wspierania producentów OEM i dostawców mobilności w zakresie rozwoju zaawansowanych aplikacji połączonych pojazdów i usług cyfrowych. Jego celem jest zapewnienie niezawodnej i wydajnej infrastruktury obsługi komunikatów, danych i analiz. Architektura obejmuje przetwarzanie komunikatów, przetwarzanie poleceń i funkcje magazynu stanu w celu ułatwienia integracji różnych usług za pośrednictwem zarządzanych interfejsów API. Opisano w nim również rozwiązanie do analizy i danych, które zapewnia przechowywanie i dostępność danych w sposób skalowalny i bezpieczny dla inżynierii cyfrowej i udostępniania danych szerszemu ekosystemowi mobilności.

Architektura

Diagram architektury wysokiego poziomu.

Diagram architektury wysokiego poziomu przedstawia główne bloki logiczne i usługi rozwiązania do obsługi komunikatów samochodowych, danych i analiz. Więcej szczegółów można znaleźć w poniższych sekcjach.

  • Pojazd zawiera kolekcję urządzeń. Niektóre z tych urządzeń są definiowane programowo i mogą wykonywać obciążenia oprogramowania zarządzane z chmury. Pojazd zbiera i przetwarza szeroką gamę danych, od informacji z czujników z urządzeń elektro-mechanicznych, takich jak system zarządzania bateriami, po pliki dziennika oprogramowania.
  • Usługi obsługi komunikatów pojazdów zarządzają komunikacją z pojazdem i z pojazdu. Jest odpowiedzialny za przetwarzanie komunikatów, wykonywanie poleceń przy użyciu przepływów pracy i mediaowanie zaplecza pojazdu, zarządzania użytkownikami i urządzeniami. Śledzi również rejestrację i aprowizację pojazdów, urządzeń i certyfikatów.
  • Zaplecze zarządzania pojazdami i urządzeniami to systemy OEM, które śledzą konfigurację pojazdów od fabryki do naprawy i konserwacji.
  • Operator ma operacje it i operacje w celu zapewnienia dostępności i wydajności zarówno pojazdów, jak i zaplecza.
  • Usługi danych i analizy udostępniają magazyn danych oraz umożliwiają przetwarzanie i analizę dla wszystkich użytkowników danych. Przekształca dane w szczegółowe informacje, które prowadzą do lepszych decyzji biznesowych.
  • Producent pojazdów udostępnia usługi cyfrowe jako wartość dodaną klientowi końcowemu, od aplikacji towarzyszących do aplikacji do naprawy i konserwacji.
  • Kilka usług cyfrowych wymaga integracji biznesowej z systemami zaplecza, takimi jak zarządzanie dealerami (DMS), zarządzanie relacjami z klientami (CRM) lub systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).
  • Zaplecze zarządzania zgodą jest częścią zarządzania klientami i śledzi autoryzację użytkowników do zbierania danych zgodnie z przepisami kraju/regionu geograficznego.
  • Dane zbierane z pojazdów to dane wejściowe do procesu inżynierii cyfrowej, których celem jest ciągłe ulepszanie produktu przy użyciu analizy i uczenia maszynowego.
  • Ekosystem inteligentnej mobilności może subskrybować i wykorzystywać zarówno dane telemetryczne na żywo, jak i zagregowane szczegółowe informacje, aby zapewnić więcej produktów i usług.

Firma Microsoft jest członkiem grupy roboczej Eclipse Software Defined Vehicle , forum do otwartej współpracy przy użyciu oprogramowania open source dla platform oprogramowania pojazdów.

Przepływ danych

Architektura używa wzorca obsługi komunikatów wydawcy/subskrybenta , aby rozdzielić pojazdy z usług.

Komunikaty pojazdu do chmury

Pojazd do przepływu danych w chmurze służy do przetwarzania danych telemetrycznych z pojazdu. Dane telemetryczne mogą być wysyłane okresowo (stan pojazdu, zbieranie z czujników pojazdów) lub na podstawie zdarzenia (wyzwalaczy w warunkach błędu, reakcji na akcję użytkownika).

Diagram przepływu danych obsługi komunikatów.

  1. Pojazd jest skonfigurowany dla klienta na podstawie wybranych opcji przy użyciu interfejsów API zarządzania. Konfiguracja zawiera:
    1. Informacje o aprowizowaniu pojazdów i urządzeń.
    2. Początkowa konfiguracja zbierania danych pojazdów na podstawie zagadnień rynkowych i biznesowych.
    3. Przechowywanie początkowych ustawień zgody użytkownika na podstawie opcji pojazdów i akceptacji użytkownika.
  2. Pojazd publikuje komunikaty telemetryczne i zdarzenia za pośrednictwem klienta usługi MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ze zdefiniowanymi tematami do funkcji brokera MQTT usługi Azure Event Grid w usługach obsługi komunikatów pojazdu.
  3. Usługa Event Grid kieruje komunikaty do różnych subskrybentów na podstawie tematu i atrybutów komunikatów.
    1. Komunikaty o niskim priorytecie, które nie wymagają natychmiastowego przetwarzania (na przykład komunikatów analitycznych) są kierowane bezpośrednio do magazynu przy użyciu wystąpienia usługi Event Hubs do buforowania.
    2. Komunikaty o wysokim priorytecie, które wymagają natychmiastowego przetwarzania (na przykład zmiany stanu, które muszą być wizualizowane w aplikacji dostępnej dla użytkownika) są kierowane do funkcji platformy Azure przy użyciu wystąpienia usługi Event Hubs do buforowania.
  4. Komunikaty o niskim priorytcie są przechowywane bezpośrednio w usłudze Data Lake przy użyciu funkcji przechwytywania zdarzeń. Te komunikaty mogą używać dekodowania wsadowego i przetwarzania w celu uzyskania optymalnych kosztów.
  5. Komunikaty o wysokim priorytcie są przetwarzane za pomocą funkcji platformy Azure. Funkcja odczytuje ustawienia pojazdu, urządzenia i zgody użytkownika z rejestru urządzeń i wykonuje następujące czynności:
    1. Sprawdza, czy pojazd i urządzenie są zarejestrowane i aktywne.
    2. Sprawdza, czy użytkownik wyraził zgodę na temat komunikatu.
    3. Dekoduje i wzbogaca ładunek.
    4. Dodaje więcej informacji o routingu.
  6. Centrum zdarzeń telemetrii na żywo w rozwiązaniu do analizy danych i analizy odbiera zdekodowane komunikaty. Usługa Azure Data Explorer używa pozyskiwania przesyłania strumieniowego do przetwarzania i przechowywania komunikatów podczas ich odbierania.
  7. Warstwa usług cyfrowych odbiera zdekodowane komunikaty. Usługa Service Bus dostarcza powiadomienia do aplikacji o ważnych zmianach/zdarzeniach stanu pojazdu. Usługa Azure Data Explorer udostępnia ostatni znany stan pojazdu i historię krótkoterminową.

Komunikaty z chmury do pojazdów

Przepływ danych chmury do pojazdu jest często używany do wykonywania zdalnych poleceń w pojeździe z usługi cyfrowej. Te polecenia obejmują przypadki użycia, takie jak blokowanie/odblokowywanie drzwi, sterowanie klimatem (ustawianie preferowanej temperatury kabiny) lub zmiany konfiguracji. Pomyślne wykonanie zależy od stanu pojazdu i może wymagać pewnego czasu.

W zależności od możliwości pojazdu i typu akcji istnieje wiele możliwych podejść do wykonywania poleceń. Omówiono dwie odmiany:

  • Bezpośrednie przesyłanie komunikatów chmury do urządzeń (A), które nie wymagają sprawdzenia zgody użytkownika i przewidywalnego czasu odpowiedzi. Obejmuje to komunikaty zarówno dla poszczególnych pojazdów, jak i wielu pojazdów. Przykład obejmuje powiadomienia o pogodzie.
  • Polecenia pojazdu (B) używające stanu pojazdu w celu określenia powodzenia i wymagania zgody użytkownika. Rozwiązanie do obsługi komunikatów musi mieć logikę przepływu pracy poleceń, która sprawdza zgodę użytkownika, śledzi stan wykonywania polecenia i powiadamia usługę cyfrową po zakończeniu.

Następujące polecenia użytkowników przepływu danych wydane z usług cyfrowych aplikacji towarzyszących jako przykład.

Diagram przepływu danych poleceń i sterowania.

Komunikaty bezpośrednie są wykonywane z minimalną ilością przeskoków w celu uzyskania najlepszej możliwej wydajności (A):

  1. Aplikacja pomocnika to uwierzytelniona usługa, która może publikować komunikaty w usłudze Event Grid.
  2. Usługa Event Grid sprawdza autoryzację dla usługi App Service towarzyszącej, aby określić, czy może wysyłać komunikaty do podanych tematów.
  3. Aplikacja towarzysza subskrybuje odpowiedzi z określonej kombinacji pojazdu/polecenia.

Gdy polecenia zależne od stanu pojazdu wymagają zgody użytkownika (B):

  1. Właściciel pojazdu/użytkownik wyraża zgodę na wykonywanie funkcji poleceń i kontroli w usłudze cyfrowej (w tym przykładzie aplikacja towarzysza). Zwykle odbywa się to po pobraniu/aktywowaniu aplikacji przez użytkownika i aktywowaniu konta przez producenta OEM. Powoduje to zmianę konfiguracji pojazdu w celu zasubskrybowania skojarzonego tematu polecenia w brokerze MQTT.
  2. Aplikacja towarzysza używa zarządzanego interfejsu API polecenia i sterowania do żądania wykonania zdalnego polecenia.
    1. Wykonanie polecenia może mieć więcej parametrów do skonfigurowania opcji, takich jak limit czasu, przechowywanie i przekazywanie opcji itp.
    2. Logika poleceń decyduje o sposobie przetwarzania polecenia na podstawie tematu i innych właściwości.
    3. Logika przepływu pracy tworzy stan w celu śledzenia stanu wykonania
  3. Logika przepływu pracy poleceń sprawdza informacje o zgody użytkownika, aby określić, czy można wykonać komunikat.
  4. Logika przepływu pracy polecenia publikuje komunikat w usłudze Event Grid za pomocą polecenia i wartości parametrów.
  5. Moduł obsługi komunikatów w pojeździe jest subskrybowany do tematu polecenia i otrzymuje powiadomienie. Kieruje polecenie do odpowiedniego obciążenia.
  6. Moduł obsługi komunikatów monitoruje obciążenie pod kątem ukończenia (lub błędu). Obciążenie jest odpowiedzialne za (fizyczne) wykonanie polecenia.
  7. Moduł obsługi komunikatów publikuje raporty o stanie poleceń w usłudze Event Grid.
  8. Moduł przepływu pracy jest subskrybowany do aktualizacji stanu poleceń i aktualizuje wewnętrzny stan wykonywania polecenia.
  9. Po zakończeniu wykonywania polecenia aplikacja usługi otrzymuje wynik wykonania za pośrednictwem interfejsu API poleceń i sterowania.

Aprowizowanie pojazdów i urządzeń

Ten przepływ danych obejmuje proces rejestrowania i aprowizacji pojazdów i urządzeń w usługach obsługi komunikatów pojazdów. Proces ten jest zwykle inicjowany w ramach produkcji pojazdów.

Diagram przedstawiający aprowizację przepływu danych.

  1. System fabryki zleca urządzenie pojazdowe do żądanego stanu budowy. Może obejmować początkową instalację i konfigurację oprogramowania układowego i oprogramowania. W ramach tego procesu system fabryki uzyska i zapisze certyfikat urządzenia utworzony przez dostawcę infrastruktury kluczy publicznych.
  2. System fabryki rejestruje pojazd i urządzenie przy użyciu interfejsu API pojazdu i aprowizacji urządzeń.
  3. System fabryczny wyzwala klienta aprowizacji urządzeń w celu nawiązania połączenia z rejestracją urządzenia i aprowizowaniem urządzenia. Urządzenie pobiera informacje o połączeniu z brokerem MQTT.
  4. Aplikacja rejestracji urządzeń tworzy tożsamość urządzenia za pomocą brokera MQTT.
  5. System fabryki wyzwala urządzenie w celu nawiązania połączenia z brokerem MQTT po raz pierwszy.
    1. Broker MQTT uwierzytelnia urządzenie przy użyciu certyfikatu głównego urzędu certyfikacji i wyodrębnia informacje o kliencie.
  6. Broker MQTT zarządza autoryzacją dozwolonych tematów przy użyciu rejestru lokalnego.
  7. W celu zastąpienia części system dealera OEM może wyzwolić rejestrację nowego urządzenia.

Uwaga

Systemy fabryk są zwykle lokalne i nie mają bezpośredniego połączenia z chmurą.

Analiza danych

Ten przepływ danych obejmuje analizę danych pojazdów. Możesz użyć innych źródeł danych, takich jak operatory fabryki lub warsztatów, aby wzbogacić i zapewnić kontekst danych pojazdów.

Diagram analizy danych.

  1. Warstwa usług obsługi komunikatów pojazdu zapewnia dane telemetryczne, zdarzenia, polecenia i komunikaty konfiguracyjne z dwukierunkowej komunikacji z pojazdem.
  2. Warstwa IT & Operations zawiera informacje o oprogramowaniu uruchomionym na pojeździe i skojarzonych usługach w chmurze.
  3. Kilka potoków zapewnia przetwarzanie danych w bardziej wyrafinowanym stanie
    • Przetwarzanie danych pierwotnych do wzbogaconych i deduplikowanych danych pojazdów.
    • Agregacja danych pojazdów, kluczowe wskaźniki wydajności i szczegółowe informacje.
    • Generowanie danych szkoleniowych na potrzeby uczenia maszynowego.
  4. Różne aplikacje używają uściślionych i zagregowanych danych.
    • Wizualizacja przy użyciu usługi Power BI.
    • Przepływy pracy integracji biznesowej korzystające z usługi Logic Apps z integracją z usługą Dataverse.
  5. Wygenerowane dane szkoleniowe są używane przez narzędzia, takie jak ML Studio do generowania modeli uczenia maszynowego.

Skalowalność

Połączone rozwiązanie do obsługi pojazdów i danych może być skalowane do milionów pojazdów i tysięcy usług. Zaleca się użycie wzorca sygnatur wdrażania w celu osiągnięcia skalowalności i elastyczności.

Diagram koncepcji skalowalności.

Każda jednostka skalowania obsługi komunikatów pojazdów obsługuje zdefiniowaną populację pojazdów (na przykład pojazdy w określonym regionie geograficznym podzielonym na partycje według roku modelu). Jednostka skalowania aplikacji służy do skalowania usług, które wymagają wysyłania lub odbierania komunikatów do pojazdów. Wspólna usługa jest dostępna z dowolnej jednostki skalowania i zapewnia usługi zarządzania urządzeniami i subskrypcji dla aplikacji i urządzeń.

  1. Jednostka skalowania aplikacji subskrybuje aplikacje do interesujących komunikatów. Wspólna usługa obsługuje subskrypcję składników jednostki skalowania komunikatów pojazdu.
  2. Pojazd używa usługi zarządzania urządzeniami do odnajdywania swojego przypisania do jednostki skalowania komunikatów pojazdu.
  3. W razie potrzeby pojazd jest aprowizowany przy użyciu przepływu pracy Aprowizacja pojazdów i urządzeń.
  4. Pojazd publikuje komunikat do brokera MQTT.
  5. Usługa Event Grid kieruje komunikat przy użyciu informacji o subskrypcji.
    1. W przypadku komunikatów, które nie wymagają przetwarzania i sprawdzania oświadczeń, jest on kierowany do centrum ruchu przychodzącego w odpowiedniej jednostce skalowania aplikacji.
    2. Komunikaty wymagające przetwarzania są kierowane do logiki przetwarzania D2C na potrzeby dekodowania i autoryzacji (zgoda użytkownika).
  6. Aplikacje używają zdarzeń z wystąpienia usługi Event Hubs ruchu przychodzącego aplikacji.
  7. Aplikacje publikują komunikaty dla pojazdu.
    1. Komunikaty, które nie wymagają większego przetwarzania, są publikowane w brokerze MQTT.
    2. Komunikaty wymagające większego przetwarzania, kontroli przepływu pracy i autoryzacji są kierowane do odpowiedniej logiki przetwarzania C2D w wystąpieniu usługi Event Hubs.

Składniki

Ta architektura referencyjna odwołuje się do następujących składników platformy Azure.

Łączność

  • Usługa Azure Event Grid umożliwia dołączanie urządzeń, AuthN/Z i pub-sub za pośrednictwem protokołu MQTT v5.
  • Usługa Azure Functions przetwarza komunikaty pojazdu. Może również służyć do implementowania interfejsów API zarządzania, które wymagają krótkotrwałego wykonywania.
  • Usługa Azure Kubernetes Service (AKS) jest alternatywą, gdy funkcje interfejsów API zarządzanych składają się ze złożonych obciążeń wdrożonych jako konteneryzowane aplikacje.
  • Usługa Azure Cosmos DB przechowuje ustawienia pojazdu, urządzenia i zgody użytkownika.
  • Usługa Azure API Management udostępnia zarządzaną bramę interfejsu API do istniejących usług zaplecza, takich jak zarządzanie cyklem życia pojazdów (w tym OTA) i zarządzanie zgodą użytkowników.
  • Usługa Azure Batch wydajnie uruchamia duże zadania wymagające dużej mocy obliczeniowej, takie jak pozyskiwanie śladów komunikacji pojazdów.

Dane i analiza

  • Usługa Azure Event Hubs umożliwia przetwarzanie i pozyskiwanie ogromnych ilości danych telemetrycznych.
  • Usługa Azure Data Explorer zapewnia eksplorację, curation i analizę danych telemetrycznych pojazdów opartych na szeregach czasowych.
  • Usługa Azure Blob Storage przechowuje duże dokumenty (takie jak filmy wideo i może śledzić) oraz wyselekcjonowane dane pojazdów.
  • Usługa Azure Databricks udostępnia zestaw narzędzi do obsługi rozwiązań danych klasy korporacyjnej na dużą skalę. Wymagane do długotrwałych operacji na dużych ilościach danych pojazdu.

Integracja zaplecza

Alternatywy

Wybór odpowiedniego typu zasobów obliczeniowych do implementowania przetwarzania komunikatów i zarządzanych interfejsów API zależy od wielu czynników. Wybierz odpowiednią usługę, korzystając z przewodnika Wybieranie usługi obliczeniowej platformy Azure.

Przykłady:

  • Usługa Azure Functions dla procesów krótkoterminowych opartych na zdarzeniach, takich jak pozyskiwanie danych telemetrycznych.
  • Usługa Azure Batch dla zadań obliczeniowych o wysokiej wydajności, takich jak dekodowanie dużych plików CAN Trace/Video Files
  • Usługa Azure Kubernetes Service do zarządzanej, pełnej aranżacji złożonej logiki, takiej jak zarządzanie przepływami pracy poleceń i sterowania.

Alternatywą dla udostępniania danych opartych na zdarzeniach jest również użycie usługi Azure Data Share , jeśli celem jest przeprowadzenie synchronizacji wsadowej na poziomie magazynu typu data lake.

Szczegóły scenariusza

Diagram przedstawiający widok wysokiego poziomu.

Producenci samochodów samochodowych przechodzą znaczącą transformację, ponieważ przechodzą od produkcji stałych produktów do oferowania połączonych, zdefiniowanych programowo pojazdów. Pojazdy oferują szereg funkcji, takich jak aktualizacje za pośrednictwem powietrza, diagnostyka zdalna i spersonalizowane środowiska użytkownika. To przejście umożliwia maszynom OEM ciągłe ulepszanie swoich produktów na podstawie danych i szczegółowych informacji w czasie rzeczywistym, a także rozszerzanie modeli biznesowych w celu uwzględnienia nowych usług i strumieni przychodów.

Ta architektura referencyjna umożliwia producentom samochodów i dostawcom mobilności:

  • Użyj danych opinii w ramach procesu inżynierii cyfrowej, aby zwiększyć ciągłą poprawę produktu, aktywnie rozwiązywać główne przyczyny problemów i tworzyć nową wartość klienta.
  • Zapewnianie nowych produktów cyfrowych i usług oraz digitalizowanie operacji dzięki integracji biznesowej z systemami zaplecza, takimi jak planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP) i zarządzanie relacjami z klientami (CRM).
  • Bezpieczne udostępnianie danych i spełnianie wymagań specyficznych dla kraju/regionu w celu uzyskania zgody użytkownika z szerszymi inteligentnymi ekosystemami mobilności.
  • Integracja z systemami zaplecza na potrzeby zarządzania cyklem życia pojazdów i zarządzania zgodą upraszcza i przyspiesza wdrażanie połączonych rozwiązań pojazdów oraz zarządzanie nimi przy użyciu łańcucha narzędzi DevOps pojazdu zdefiniowanego programowo.
  • Przechowywanie i zapewnianie obliczeń na dużą skalę dla pojazdów i analiz.
  • Zarządzanie łącznością pojazdów z milionami urządzeń w ekonomiczny sposób.

Potencjalne przypadki użycia

Przypadki użycia firmy OEM Automotive dotyczą zwiększania wydajności, bezpieczeństwa i środowiska użytkownika pojazdów.

  • Ciągłe ulepszanie produktu: Zwiększanie wydajności pojazdów przez analizowanie danych w czasie rzeczywistym i zdalne stosowanie aktualizacji.
  • Walidacja floty testów inżynieryjnych: zapewnianie bezpieczeństwa i niezawodności pojazdów przez zbieranie i analizowanie danych z floty testowej.
  • Portal aplikacji i użytkowników towarzyszących: włączanie zdalnego dostępu do pojazdów i kontroli za pośrednictwem spersonalizowanej aplikacji i portalu internetowego.
  • Proaktywna konserwacja i naprawa: przewidywanie i planowanie konserwacji pojazdów na podstawie szczegółowych informacji opartych na danych.

Szersze przypadki użycia ekosystemu rozszerzają połączone aplikacje pojazdów, aby poprawić operacje floty, ubezpieczenie, marketing i pomoc drogową w całym krajobrazie transportu.

  • Połączone operacje floty komercyjnej: Optymalizowanie zarządzania flotą poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji opartych na danych.
  • Digital Vehicle Insurance: Dostosowywanie składek ubezpieczeniowych w oparciu o zachowanie kierowcy i zapewnienie natychmiastowego raportowania wypadków.
  • Marketing oparty na lokalizacji: dostarczanie ukierunkowanych kampanii marketingowych do kierowców w oparciu o ich lokalizację i preferencje.
  • Pomoc drogowa: zapewnianie pomocy technicznej i pomocy w czasie rzeczywistym dla kierowców w potrzebie przy użyciu lokalizacji pojazdu i danych diagnostycznych.

Kwestie wymagające rozważenia

Te zagadnienia implementują filary struktury Azure Well-Architected Framework, która jest zestawem wytycznych, które mogą służyć do poprawy jakości obciążenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Niezawodność

Niezawodność zapewnia, że aplikacja może spełnić zobowiązania podjęte przez klientów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru niezawodności.

  • Rozważ skalowanie w poziomie, aby dodać niezawodność.
  • Używaj jednostek skalowania do izolowania regionów geograficznych przy użyciu różnych przepisów.
  • Automatyczne skalowanie i wystąpienia zarezerwowane: zarządzanie zasobami obliczeniowymi przez dynamiczne skalowanie na podstawie zapotrzebowania i optymalizowanie kosztów przy użyciu wstępnie przydzielonych wystąpień.
  • Nadmiarowość geograficzna: replikowanie danych w wielu lokalizacjach geograficznych w celu zapewnienia odporności na uszkodzenia i odzyskiwania po awarii.

Zabezpieczenia

Zabezpieczenia zapewniają ochronę przed celowymi atakami i nadużyciami cennych danych i systemów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru zabezpieczeń.

  • Zabezpieczanie połączenia pojazdów: zobacz sekcję dotyczącą zarządzania certyfikatami , aby dowiedzieć się, jak używać certyfikatów X.509 w celu ustanowienia bezpiecznej komunikacji pojazdów.

Optymalizacja kosztów

Optymalizacja kosztów dotyczy sposobów zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru optymalizacji kosztów.

  • Zagadnienia związane z kosztami pojazdu: koszty komunikacji powinny zależeć od liczby oferowanych usług cyfrowych. Oblicz zwrot usług cyfrowych z kosztami operacji.
  • Ustanów rozwiązania dotyczące analizy kosztów na podstawie ruchu komunikatów. Ruch połączonych pojazdów ma tendencję do wzrostu wraz z upływem czasu w miarę dodawania większej liczby usług.
  • Rozważ koszty sieci i urządzeń przenośnych
    • Użyj aliasu tematu MQTT, aby zmniejszyć ilość ruchu.
    • Użyj wydajnej metody, aby kodować i kompresować komunikaty ładunku.
  • Obsługa ruchu
    • Priorytet komunikatu: pojazdy mają tendencję do powtarzających się wzorców użycia, które tworzą dzienne/tygodniowe szczyty zapotrzebowania. Użyj właściwości komunikatów, aby opóźnić przetwarzanie komunikatów niekrytycznych lub analitycznych, aby złagodzić obciążenie i zoptymalizować użycie zasobów.
    • Autoskaluj na podstawie zapotrzebowania.
  • Zastanów się, jak długo dane powinny być przechowywane w gorącej/ciepłej/zimnej.
  • Rozważ użycie wystąpień zarezerwowanych do optymalizacji kosztów.

Doskonałość operacyjna

Doskonałość operacyjna obejmuje procesy operacyjne, które wdrażają aplikację i działają w środowisku produkcyjnym. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru doskonałości operacyjnej.

  • Rozważ monitorowanie oprogramowania pojazdu (dzienniki/metryki/ślady), usług obsługi komunikatów, usług danych i analiz oraz powiązanych usług zaplecza w ramach ujednoliconych operacji IT.

Efektywność wydajności

Efektywność wydajności to możliwość skalowania obciążenia w celu zaspokojenia zapotrzebowania użytkowników w wydajny sposób. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru wydajności.

  • Rozważ użycie koncepcji skalowania dla rozwiązań, które skalują ponad 50 000 urządzeń, szczególnie jeśli wymagane jest wiele regionów geograficznych.
  • Starannie rozważ najlepszy sposób pozyskiwania danych (przesyłanie komunikatów, przesyłanie strumieniowe lub wsadowe).
  • Rozważ najlepszy sposób analizowania danych na podstawie przypadku użycia.

Następne kroki

  • Utwórz rozwiązanie Autonomiczne operacje pojazdów (AVOps, Autonomous Vehicle Operations, Autonomous Vehicle Operations, AVOps), aby uzyskać szerszy wgląd w inżynierię cyfrową w branży motoryzacyjnej na potrzeby autonomicznej i wspomaganej jazdy.

W poniższych artykułach omówiono niektóre pojęcia używane w architekturze:

  • Wzorzec sprawdzania oświadczeń służy do obsługi przetwarzania dużych komunikatów, takich jak przekazywanie plików.
  • Sygnatury wdrożenia obejmują ogólne pojęcia wymagane do skalowania rozwiązania do milionów pojazdów.
  • Ograniczanie opisano koncepcję wymagającą obsługi wyjątkowej liczby komunikatów z pojazdów.

W poniższych artykułach opisano interakcje między składnikami w architekturze: