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(五)车联网典型数据场景–车载娱乐系统
车载信息娱乐系统(IVI)是智能驾驶舱信息交互的重要载体,基于车身总线系统和互联网服务,形成车载综合信息处理系统,可提供导航定位、车体控制、无线通信、车内娱乐和汽车移动等多种服务内容 。产业链中,中控厂商凭借对硬件和软件的整合的产品优势和技术累积,占据了座舱电子产业链的制高点,未来,中控系统将成为人机交互的核心驱动,具备广阔的应用前景 。目前,IVI能够实现包括三维导航、实时路况、IPTV、辅助驾驶、故障检测、车身控制、移动办公、无线通讯、基于在线的娱乐功能及TSP服务等一系列应用,车辆电子化,*** 化和智能化水平强依赖云端能力 。
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云端和车机端的数据的交互量会大幅的提升,不光是服务能力赋能汽车,同时视频和音频汽车车主驾驶的时候操作的数字路径,都需要从云端去获取,这些数据也需要在云端去集中的存储,就是现在的一个场景和海量数据存储的一个现状 。
三、云原生多模数据库Lindorm怎么解?
(一)什么是云原生多模数据库Lindorm?
云原生多模数据库Lindorm适用于任何规模、多种规模的云原生数据库服务,支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费,兼容HBase、Solr、SQL、OpenTSDB等多种开源标准接口,是互联网IoT、车联网、广告、社交、监控、游戏、风控等场景首选数据库 。
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未来,车联网场景将会是数据量大,数据类型多 。不同场景下产生的数据类型多种多样,会有视频、文本、代码链路、用户数字轨迹等方面的数据,以及在车机端点击应用的操作行为 。这些都会使得云端数据库建设对应的存储模型,以及查询能力,因此云端多模的存储能力是必选项 。
同时,需要考虑对现有系统和第三方平台的对接能力,多模的数据库需要有一个***的标准和协议支持,支撑更大范围的数据生态 。
Lindorm主要有以下四个特点:
1.极致性价比
当遇到数据量激增的场景,如果没有很好的数据压缩存储或者冷热数据自动转存的方案,数据成本也会激增 。大部分的监控数据是机架式密度数据,有一些运维数据在不出故障的时候就没有什么价值 。只有出了故障,在回溯分析定位的时候,它才会发挥价值 。像这种数据,如果用传统的关系数据库或者是自建的数据库存储,运维和数据授权的成本非常高昂,是不经济的存储方式 。
因此,未来需要极致性价比的物联网存储,能够提供PB级甚至EB级存储能力的存储平台,才能有效支撑这种场景 。
2.云原生弹性
未来,我们需要云端提供随时进行池化资源的使用方式,没有业务的时候可以收缩资源占用量,节约成本 。业务并发量大的时候,在保证性能的前提下满足成本控制的需求 。
因此,弹性伸缩数据库的存储,是云原生场景下很关键的能力 。
3.企业级稳定性
支撑如此庞大数量在线运行车辆的场景,稳定性至关重要 。
例如汽车OTA场景,当发生故障或 *** 中断、数据丢失的情况,汽车升级可能发生中断,导致了车机端的故障或是智能化控制指令丢失,执行失败等 。
4.数据生态融合
对接更广泛的生态,无疑可以支撑我们更大场景下的这个数据应用,这个也是非常关键的 。
目标行业:工业物联网、 车联网、APM运维、NPM运维……
这些场景都有一个共同的特点,就是产生海量、带持续指标的监控数据,而这些数据的价值密度非常低,它需要一种经济且友好的数据库进行存储 。
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上方为Lindorm数据库体系图 。
目前Lindorm的核心能力除了能够对接广泛的数据生态等,在数据库内部也有多模数据转存的通道,能够在宽表、时序、全文检索、文件检索引擎之间做数据的协同 。
上层除了支持SDK等接口之外,还支持其他应用比较广泛的大数据生态接口查询语言 。
(二)Lindorm产品策略
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上方为产品发展策略,未来演进方向是云原生多模超融合数据库 。
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