车辆物流解决方案

阿里云为汽车制造商和货主提供了强大的汽车监控和管理解决方案,使车辆监控更轻松、更高效而且更准确。使用车联网解决方案中嵌入的各种算法、分析模型和多类型数据融合,您可以获得有助于改善业务运营的洞见。

车联网解决方案

解决方案描述

  1. 车联网解决方案的架构由四个阶段构成: IoT、业务、大数据区和商业智能。
  2. 1. IoT 阶段:在此阶段中,一个由托管的 ECS 实例构成的数据采集集群和一个应用服务器集群结合起来,用于定位车辆并采集和处理数据。
  3. 2. 大数据阶段:在此阶段,将执行以下活动:
  4. 货主和车主间的大量事务数据存储在阿里云表格存储或阿里云 DRDS 中,以响应服务阶段中的集群的实时查询。
  5. 利用存储的数据,阿里云大数据计算服务可以提供统计分析和智能预测。
  6. 阿里云分析型数据库接下来将分析数据,并监督复杂多维度数据的查询。
  7. 3. 业务阶段:接入服务器集群通过浏览器向车辆调度人员、司机和货主提供访问权。应用服务器集群向车辆调度人员和司机报告相应的业务处理细节。
  8. 4. 商业智能阶段 阿里云负载均衡和可横向扩展的 ECS 集群用于确保 IoT 区和业务区中高并发数据的可靠性。


解决重大难题

传统 IDC资源部署投入规模大周期长;随着业务发展,需要重新调整架构,造成资源浪费;遇重大事件,紧急临时扩容几乎无法实现
云产品即开即用,按需购买;根据业务的迅速增长,可随时弹性扩容,满足用户的需求
在车辆定位及车况数据实时采集方面,很难在数据高并发写入、大数据存储和统计分析上满足企业需求
云平台的高并发处理能力,结合应用系统的分布式架构,具备给上千万同时在线的车辆、车辆管理者、司机以及货主提供服务的能力
对平台的可用性要求非常高,一方面是车辆数据的实时上传需要,另一方面反向控制的指令要能实时到达,网络与平台的不可用会导致严重的损失与事故
云计算平台的高安全性,结合应用系统的防护措施,具备高达数百G的防DDoS攻击以及其他攻击防护的能力,确保系统安全
在数据分析方面,需要利用各种算法平台与工具模型对其进行分析统计,优化货车业务以及对车厂提出整改建议,提升整个行业的效率。
云平台具备多种数据分析服务,并拥有强大的计算资源。通过引入各种算法、模型以及多种数据的融合,对数据进行深度挖掘,产生实际价值