传统的运力交易结构，是客户-物流公司-信息部-车队/司机的线性结构，依靠长期的人与人建立的经验信任来拓展业务，效率低，且容易有资源瓶颈。货车联网平台通过整合车辆信息、货物信息、司机信息让整个交易更加高效透明，并重塑行业的信用体系。货车联网平台可以通过GPS对车辆位置实时监控，展现全网车辆分布。通过对数据进行大数据分析，进行标准线路规划。通过设置电子围栏，对违法违规行为进行及时的报警与处理。平台通过采集并分析车辆的行驶数据，对车辆的维修保养进行相应的指导与推荐，并优化驾驶员操作，节省油耗降低成本。但是车联网平台运营商在传统IT模式下面临如下问题：

1. IT投入规模大周期长

车联网平台部署在传统的IDC中，从业务预估、方案确定、选型、采购、安装、部署一般是数月的时间。目前货车行业与互联网的结合已经成为行业的趋势，后续将有更多的货车与货主接入该平台，需要平台能根据业务的需求迅速的增加资源来满足用户的需求。而传统IDC模式下很难满足这样的需求。

2. 大数据存储与统计分析

货车联网平台由于需要实时的采集车辆的定位以及车况等各种数据，所以数据的并发写入量非常大，这些数据也需要较长时间的存储，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。传统IDC模式下，受限于成本投入，很难在数据高并发写入，大数据存储与统计分析上满足用户需求。

3. 平台高可用性

货车联网平台对高可用性要求非常高，一方面车辆数据需要实时上传，另一方面反向控制指令要能实时到达。网络与平台的不可用会导致严重事故。客户在传统IDC模式下去构建一个高可用平台，需要考虑同城灾备，异地灾备等，需要投入大量的资源与技术才能得到相应的保障。

4. 平台高安全性

车联网平台对安全性要求非常高，平台如果出现安全问题，后果非常严重。车联网开发厂商的主要资源与研发能力，一般都集中在车联网业务应用层。如果要保证整个系统的安全，需要投入大量的资源与技术才能得到相应的保障。

针对以上挑战，阿里云提出了以云计算大数据为基础的货车联网平台解决方案，方案架构如下。

 

 

1. 物联网区

可以通过阿里云云服务器（ECS）构建车辆数据采集集群与应用服务器集群，完成车辆定位与车况数据的采集与处理。数据处理完后被发送到大数据区。整个物联网区采用负载均衡（SLB）与可水平扩展的云服务器来保证高并发数据采集的可靠性。

2. 大数据区

采集的海量车辆数据被存放在阿里云提供开放结构化数据服务（OTS）与分布式数据库服务（DRDS）中，为业务区域的应用提供实时的查询服务。同样货主与车主的交易数据也会被放入到大数据区，最终与车辆数据一起同步到开放数据处理服务（ODPS）或分析数据库服务（ADS）中。结合数据分析模型，在ODPS中进行相关业务的统计分析与各种预测。对于需要提供复杂在线实时查询统计的应用，通过ADS完成相应功能。

3. 业务区

业务区通过接入服务器集群完成车辆管理者、驾驶员与货主的APP或者浏览器的接入。通过应用服务器集群完成相应的业务处理，并反馈给车辆管理者与驾驶员。在车辆出现各种报警时，会被事件处理集群截获，并通知到车辆管理者或驾驶员。车辆管理者或驾驶员可以通该平台完成对车辆的一系列操作。货主可以在该平台发布运送货物信息，并可以查询运力并进行车货匹配，还可以在运送过程中全程监控车辆的行驶轨迹，确保货物安全。所有交易的数据将会被放入大数据区，进行相关的统计分析。

1. 高可靠服务能力

阿里云平台的一个节点一般都具备多个机房，并在全国有多个节点。这样货车联网平台通过云服务的配置可以实现同城或者异地灾备，极大提高了服务的可靠性。

2. 高安全服务能力

阿里云安全结合阿里云自身计算平台强大的数据分析能力，构建了涵盖网络层、系统层、应用层和数据层的纵深防护体系，覆盖了抵御网络攻击的全过程，包括提供高达数百G的防DDoS攻击、网络入侵检测、Web应用防护、主机入侵防护，以及漏洞检测、木马检测等一整套安全服务。

3. 高并发服务能力

基于云计算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。

4. 低成本

基于云计算平台的按需使用、按使用计费的特点，极大降低了用户的成本。基于云计算平台的云服务即开即用以及完善的管理平台特点，极大的降低了运维成本。

5. 大数据能力

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，能够高效对数据进行挖掘，产生更大的业务价值。


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