BEV新能源汽车监控场景主要是为了满足GB/T32960国标和地标的需求，以便车厂能够获得平台符合性及车辆符合性认证 。在整车厂建设过程中，出于日常运营需求，往往会在国标基础上建设额外服务 ， 例如：通知、告警、监控、追迹、调度服务、统计报表、数据转发等功能 。
针对这个场景，我们提供了基于阿里云Lindorm数据库的整体解决方案 。
首先，这个方案里除了Lindorm，还用到了其他阿里云数据库产品，比如多维数据分析数据库ADB，第三方开源的Spark streaming，还有IoT网关MQTT等 。
这个流程从车机端对接云端一般有两套方案，一套方案是车厂对接车联网的服务提供商，他们有自己私有云平台来对接车机端的提供，然后再由他们的平台来对接到阿里云的Lindorm数据库 。
另外也可以直接按标准协议去对接车机端现有的TBox ， 直接用 REST接口来同步数据，或者MQTT协议直接发送到IoTGateway 。这些数据到了云端之后，它可以分成两个流，一个实时写入Lindorm，快速上报国家平台，周期10秒，在周期内完成上报国家平台以及存入数据库这些动作 。
另外一个为了实现实时报警与数据分析，数据流也同步推送一份到Spark streaming ， 由它做实时流数据分析生成事件，然后再存入Lindorm数据库 。
如果有第三方数据的对接，比如车厂以及其他第三方系统做数据的归集备份，或者是第三方的平台的应用也需要这块数据，就需要推到Kafka里边，然后再由Kafka消息队列发到车场的数据中心 。
车场数据中心也可以部署一套Lindorm数据库和云端做实时数据同步，当出现网络链路不稳定，或者车厂做数据分析的时候，在车场本地的数据中心也可以完成数据分析的工作 。
国家数据平台最主要是北理工的平台 ， 有标准的接口协议直接在云端开发相应的数据推送服务节点对接国家平台，地方平台有地方标准和相应接口，可以云端直接转发 。
这里用到的数据库主要有，Lindorm数据库做全量数据的存储，Lindorm数据库中需要结合其他数据，比如说CRM的数据，车辆信息数据，基于密码查询相关的信息等复杂高维的数据查询，可以同步到ADB，再用ADB同步到数据分析平台QuickBI，来做数据的统计和可视化 。
另外一个就是开源的Grafana ， 如果是需要监控全景或针对特定车辆的信息，可以通过Grafana来实时查看最近时间窗口的状态 。
IoTGateway主要负责和车机端对接，或者和车联网的专有云平台对接 。
（四）车联网场景下Lindorm商业价值在哪？
快：1）高通量车联网数据并发写入快
2）时序数据聚合、划窗、统计计算快
3）海量监控数据检索查询快
4）数据全生命周期管理流程搭建快
?。?1）海量车联网数据存储成本省
2）占用计算、存储资源省
3）数据库搭建、应用对接开发工作量省
4）数据全生命周期运维管理成本省
在车联网场景下Lindorm商业价值可以总结为两点，一个是快，另外一个就是省 。
快就是，说在高通量的车联网数据并发写入的场景下，可以在云端进行云原生的模式，随机汲取的模式，去实现车企端、在线车辆产生的实时海量高通量的数据 ， 可以快速地在云端数据库写入以及数据快速向第三方平台转发 。
时序数据聚合、划窗、统计时，在有原生的自研时序数据库情况下，很快地在数据库内做大量数据的聚合、划窗、统计分析 。海量监控数据检索查询快，因为它是时序数据库引擎来处理的，可以支持海量多维度数据的聚合查询的计算检索 。
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