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物聯網行業數據主要以終端設備、傳感器實時產生的狀態數據、用戶操作數字足跡和控制執行結果數據為主；利用監控狀態數據可以及時發現設備、異常操作、潛在風險、客戶數字體驗，從而指導運營運維；物聯網實時監控數據經過實時流數據處理平臺，或時序數據庫聚合對接實時監控大屏，支持設備實時監管、風險態勢感知等應用場景；批量存儲在近場端、數據云端的全量物聯網數據可用來做故障回溯分析、主動探傷檢測、異常定位及預測等 。
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BEV新能源汽車監控場景主要是為了滿足GB/T32960國標和地標的需求，以便車廠能夠獲得平臺符合性及車輛符合性認證 。在整車廠建設過程中，出于日常運營需求，往往會在國標基礎上建設額外服務，例如：通知、告警、監控、追跡、調度服務、統計報表、數據轉發等功能 。
針對這個場景，我們提供了基于阿里云Lindorm數據庫的整體解決方案 。
首先，這個方案里除了Lindorm，還用到了其他阿里云數據庫產品，比如多維數據分析數據庫ADB，第三方開源的Spark streaming，還有IoT網關MQTT等 。
這個流程從車機端對接云端一般有兩套方案，一套方案是車廠對接車聯網的服務提供商，他們有自己私有云平臺來對接車機端的提供，然后再由他們的平臺來對接到阿里云的Lindorm數據庫 。
另外也可以直接按標準協議去對接車機端現有的TBox，直接用 REST接口來同步數據，或者MQTT協議直接發送到IoTGateway 。這些數據到了云端之后，它可以分成兩個流，一個實時寫入Lindorm，快速上報國家平臺，周期10秒，在周期內完成上報國家平臺以及存入數據庫這些動作 。
另外一個為了實現實時報警與數據分析，數據流也同步推送一份到Spark streaming，由它做實時流數據分析生成事件，然后再存入Lindorm數據庫 。
如果有第三方數據的對接，比如車廠以及其他第三方系統做數據的歸集備份，或者是第三方的平臺的應用也需要這塊數據，就需要推到Kafka里邊，然后再由Kafka消息隊列發到車場的數據中心 。
車場數據中心也可以部署一套Lindorm數據庫和云端做實時數據同步，當出現 *** 鏈路不穩定，或者車廠做數據分析的時候，在車場本地的數據中心也可以完成數據分析的工作 。
國家數據平臺最主要是北理工的平臺，有標準的接口協議直接在云端開發相應的數據推送服務節點對接國家平臺，地方平臺有地方標準和相應接口，可以云端直接轉發 。
這里用到的數據庫主要有，Lindorm數據庫做全量數據的存儲，Lindorm數據庫中需要結合其他數據，比如說CRM的數據，車輛信息數據，基于密碼查詢相關的信息等復雜高維的數據查詢，可以同步到ADB，再用ADB同步到數據分析平臺QuickBI，來做數據的統計和可視化 。
另外一個就是開源的Grafana，如果是需要監控全景或針對特定車輛的信息，可以通過Grafana來實時查看最近時間窗口的狀態 。
IoTGateway主要負責和車機端對接，或者和車聯網的專有云平臺對接 。
（四）車聯網場景下Lindorm商業價值在哪？
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快：1）高通量車聯網數據并發寫入快
2）時序數據聚合、劃窗、統計計算快
3）海量監控數據檢索查詢快
4）數據全生命周期管理流程搭建快
?。?）海量車聯網數據存儲成本省
2）占用計算、存儲資源省
3）數據庫搭建、應用對接開發工作量省
4）數據全生命周期運維管理成本省
在車聯網場景下Lindorm商業價值可以總結為兩點，一個是快，另外一個就是省 。
快就是，說在高通量的車聯網數據并發寫入的場景下，可以在云端進行云原生的模式，隨機汲取的模式，去實現車企端、在線車輛產生的實時海量高通量的數據，可以快速地在云端數據庫寫入以及數據快速向第三方平臺轉發 。
時序數據聚合、劃窗、統計時，在有原生的自研時序數據庫情況下，很快地在數據庫內做大量數據的聚合、劃窗、統計分析 。海量監控數據檢索查詢快，因為它是時序數據庫引擎來處理的，可以支持海量多維度數據的聚合查詢的計算檢索 。
數據全生命周期的管理流程搭建很快，因為很多能力都是數據庫內提供的，就不需要再去人工搭建，或者是維護自建的開源數據庫來定制開發能力，或者數據對接的接口，所以說搭建過程也很快 。阿里云之上開通Lindorm數據庫，幾分鐘時間就可以完成 。
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