云函数SCF解码车企“低成本－高可用－高效率”的智能出行三优解

⽬录 出⾏⾏业⾼速发展，带来智能辅助驾驶、车联⽹、智舱场景的成本、可⽤性、效率三重挑战 如何应对？云函数SCF，新⼀代的云原⽣算⼒平台，⽆需运维，极致弹性，按量计费 云函数SCF在智能辅助驾驶、车联⽹、智舱三⼤应⽤场景的解决⽅案 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 车联⽹：百万车辆并发连接，毫秒级数据实时处理 智舱：跨部门拉通协作效率，微服务开发模式轻松提⾼ 云函数SCF关键应⽤能⼒升级，为出⾏⾏业筑牢底座 出⾏⾏业⾼速发展带来智能辅助驾驶、车联⽹、智舱场景的成本、可⽤性、效率三重挑战 2024年国内新增新能源车1200万辆，同⽐增速40%。随着新能源汽车电⽓化升级联⽹，应政策要求需要接⼊新能源汽车国家监测体系，出⾏⾏业有着海量数据处理需求，业务量级巨⼤，核⼼在以下三⼤场景： 2.车联⽹场景 1.智能辅助驾驶场景 3.智能座舱场景 采集⽤户基础信息上传到推荐平台，⽤以⽣成⽤户画像，进⾏准实时数据处理，最终⽣成与⽤户⾼度相关的个性化推荐信息 采集地图信息、摄像头信息上传到cos，进⾏T+1处理（解压、解析、脱敏、打包，投递相关信息到数据库、⼤数据等下游） 车的⾏驶数据、状态数据实时上报到MQTT，⼀部分进⾏准实时处理（故障分析等），⼀部分进⾏T+1处理（轨迹查询等） 百万车机设备接⼊，超⾼并发连接，数据处理实时性要求⾼，当前架构能否⽀撑？ ⼀个功能跨车机、⽤户主数据、⼤数据、算法多个部门团队，拉通协作效率低，OTA按年计？ 海量数据，超⼤量的GPU和CPU算⼒需求，如何降低成本？ 低成本 ⾼效率 ⾼可⽤ 如何降低成本？Serverless，全新的⽤云模式，按实际⽤量收费，最⼤限度节约机器资源和运维成本 如何提⾼效率和可⽤性？云函数SCF，新⼀代的云原⽣算⼒平台，⽆需运维，极致弹性 -上传业务代码/镜像，声明业务运⾏的规则 -基于实际请求动态拉起机器，运⾏业务逻辑 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 智能辅助驾驶-合规脱敏业务背景： 车辆在⾏驶过程中，会通过传感器采集各类环境数据，涉及各类敏感数据。根据政府合规要求，车企需对车牌/地理/⼈脸/轨迹等敏感信息进⾏脱敏处理，业务上可分为量产车在线脱敏和研采车离线脱敏，脱敏后的数据再继续应⽤于下游平台。 智能辅助驾驶专区 海量车端 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 智能辅助驾驶-量产车合规脱敏在线处理业务流程： 业务特征： 数据吞吐规模⼤，波峰波⾕明显：节假⽇⾼峰时百万车辆规模，峰值带宽⾼达339Gbps，⾕值3.5Gbps 处理时效要求⾼：T+1⼩时 脱敏成功率要求⾼：95%以上 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 智能辅助驾驶-量产车合规脱敏在线处理解决⽅案： 事件触发：根据⽂件类型将脱敏任务分发到不同函数上弹性扩缩容：根据实际数据量弹性调度资源 落地效果： GPU单卡性能极致压榨：多个脱敏任务调度到同张卡运⾏，单L20卡视频⽂件处理速度达到30MB/s GPU资源弹性供给：晚⾼峰18点，数据传输平均带宽180Gbps，供给750张卡；凌晨四点，数据传输平均带宽24Gbps，供给100张卡 包⽉+按量灵活计费，降低成本：相较于传统包⽉750张卡，综合资源成本降低30%+ 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 智能辅助驾驶-研采车合规脱敏离线处理场景业务流程： 业务特征： 数据分批不定时上传：研采车数据通过物理硬盘运送到机房，在0点、12点、18点、21点不定时分批上传云端 数据量⼤：单硬盘容量4TB，峰值数据量可达800TB/天 离线批处理：每天0点~6点、16点、22点进⾏离线批处理，时效要求T+1天 在线脱敏和离线脱敏，资源诉求相同、使⽤时段不重叠——资源调度优化的终极武器：错峰复⽤机制 智能辅助驾驶：百Gb吞吐数据处理，算⼒错峰复⽤实现最优成本 智能辅助驾驶-研采车合规脱敏离线处理场景解决⽅案： 落地效果： 任务实时接收进⼊待执⾏队列：离线数据上云后，先进⼊队列，等待在线业务释放GPU资源后进⾏批处理 使⽤700+卡即可同时完成两个业务1600+TB/天的数据处 理，⽆ 需 为 离 线 任 务 新 增300+GPU卡，总 成 本 降 低30% 任务智能调度：在线任务释放出可⽤资源后，智能调度离线任务 错峰调度资源复⽤ 车联⽹：百万车辆并发连接，毫秒级数据实时处理 车联⽹-EDR数据实时处理场景业务背景： 业务特征： 超⼤并发：⾼峰期10万+终端车辆同时在线 ⾏驶过程中，车辆通过传感器和控制器收集车辆位置、速度、油量、发动机状态等信息，通过MQTT协议实时或定期传输，以进⾏数据分析、故障预警、远程控制等操作。 峰⾕连接数差异⼤：早8点10万+连接数，凌晨4点3千+连接数，超⼗倍差异 数据处理实时性要求⾼：消息⽣产后要求秒级处理返回 车联⽹：百万车辆并发连接，毫秒级数据实时处理 车联⽹-EDR数据实时处理场景解决⽅案： 车辆EDR数据通过MQTT触发器毫秒级实时消费，瞬间拉起业务函数进⾏清洗处理，提⾼数据流转效率，满⾜百万辆终端的快速吞吐。 落地效果： 超⾼并发处理：⽀撑车端10万QPS数据上报 实时消费&超低时延：160ms内消费完成，投递→消费→调⽤→执⾏全链路总耗时198ms 降低资源成本：资源⾼弹性，⽆常驻成本，相较传统⽅案，节省70%+ 智舱：跨部门拉通协作效率，微服务开发模式轻松提⾼ 智舱-个性化推荐场景业务背景： 在车机埋点采集⽤户⾏为数据，分析⽤户画像并上报⾄推荐系统，产⽣与⽤户⾼度匹配的推荐信息（⽬的地周边推荐、精品推荐），实现“千⼈千车千⾯”的个性化服务。 落地效果： 跨部门多模块协作复杂：个性化推荐链路涉及车机系统、埋点采集、数据模型训练等7+模块，跨部门协调对齐⼯作量⼤ 迭代周期长：单体架构模块耦合性强，迭代需同步评估上下游影响，需求响应周期长系统稳定性依赖全局资源设计：业务⾼峰期流量波动时，全链路的资源分配与容错机制需统⼀规划，局部优化空间有限 某车企，服务上线需拉通10+⼈，打通7+模块，花费20+⼈天 智舱：跨部门拉通协作效率，微服务开发模式轻松提⾼ 智舱-个性化推荐场景解决⽅案： 函数作为微服务开发模式的最佳体现，通过丰富的触发器组件和内置⽹关URL，快速串联多个业务模块，打通应⽤端埋点采集→⼤数据实时处理→推荐服务响应全链路。 落地效果： 协作效率⾼：模块开发投⼊周期从20+⼈天缩短⾄4⼈天，节省80%⼈⼒投⼊运维⾃动化⽔平提升：函数⾃带⾼可⽤⾃动化运维机制，业务聚焦单模块核⼼逻辑编写，运维投⼊减少50%系统可靠性增强：弹性扩容机制应对10倍流量波动，并发管控模块隔离异常流量，整体服务可⽤性达99.95% 云函数SCF关键应⽤能⼒升级，为出⾏⾏业筑牢底座