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

出行行业高速发展带来的挑战与云函数SCF的解决方案

挑战背景

随着新能源汽车的快速发展，出行行业面临智能辅助驾驶、车联网、智舱场景的成本、可用性、效率三重挑战。核心挑战包括海量数据处理、GPU和CPU算力需求、高并发连接、跨部门协作效率、实时数据处理等。

云函数SCF的核心优势

云函数SCF作为新一代云原生算力平台，具备以下关键能力：

• 无需运维：自动弹性执行，按需计费，无需管理底层资源。
• 极致弹性：基于实际请求动态拉起机器，自动跨Zone容灾，多集群部署。
• 按量计费：只为代码实际运行时长付费，无资源常驻成本。
• 安全隔离：自带租户级强隔离，保障业务安全。

智能辅助驾驶场景

• 业务特征：数据吞吐量高达339Gbps，峰值波谷明显，处理时效要求高（T+1小时脱敏成功率95%以上）。
• 解决方案：
  • 量产车在线脱敏：通过COS触发器、GPU脱敏函数、CKafka等实现实时数据处理，弹性扩缩容GPU资源，降低成本30%以上。
  • 研采车离线脱敏：采用错峰复用机制，动态调度GPU资源，完成1600+TB/天的数据处理，总成本降低30%。

车联网场景

• 业务特征：高峰期10万+终端车辆同时在线，峰谷连接数差异超十倍，数据处理要求秒级响应。
• 解决方案：通过MQTT触发器实现毫秒级实时消费，处理10万QPS数据上报，全链路总耗时198ms，节省70%+资源成本。

智舱场景

• 业务特征：个性化推荐涉及7+模块，跨部门协作复杂，迭代周期长，系统稳定性依赖全局资源设计。
• 解决方案：通过函数作为微服务开发模式，快速串联多个业务模块，缩短开发周期80%，提升运维自动化水平50%，系统可用性达99.95%。

关键应用能力升级

• 车联网：MQTT触发器，数据来源广，链路复杂，触发器生态丰富。
• 智能辅助驾驶：COS触发器，计费模式阶梯按量计费，GPU混合卡型调度。
• 智舱：Kafka触发器，函数URL，资源供给GPU混合卡型调度，支持Serverless GPU混合卡型算力调度。

研究结论

云函数SCF通过其弹性、高效、低成本的特性，为出行行业在智能辅助驾驶、车联网、智舱场景中解决了成本、可用性、效率三重挑战，为行业筑牢底座。