德赛西威车联网大数据解决方案

数据是信息的基本载体，是连接一切事物的核心媒介。在智能时代，人与人、人与车、车与车、汽车与基础设施之间将出现前所未有的联系。作为所有联系的血液，数据流将影响我们生活的方方面面。德赛西威先后在成都和惠州成立了大数据分析和应用团队，并搭建了自己的大数据平台。德赛西威对车联网数据采集中的人、环境和车辆的静态和动态信息进行监测、提取、清理和加载。基于不同的数据来源，建立了不同的采集技术体系，并根据数据的及时性规划了实时和离线分析。德赛西威在大数据平台的架构和技术选择过程中，基于以下核心技术构建了数据处理框架：为解决智能社会的海量数据存储问题，构建了基于HDFS集群的数据中心；构建了并行SparkStreaming流媒体分析模型，以解决车联网的低延迟和高精度响应问题；我们使用开源的SpringCloud组件技术来解决许多微服务的调用治理问题；开发了基于Angular的可视化组件，以解决数据抽象和理解困难的问题；引入Docker+Kubernetes容器技术，解决复杂的大数据+多业务流运维问题。依靠收集的车辆驾驶数据、车况数据、用户行为数据和环境数据，利用大数据分析和建模工具，可以实现数据驱动的增值服务。德赛西威的大数据能力建立在当前主流互联网技术的基础上，整合相关技术，构建高效可用的服务平台。通过大数据分析，科学引导用户的驾驶习惯，提供准确的用户档案，打造基于汽车使用全生命周期的服务，为车厂上下游提供用户粘性；在线用户管理促进了更高效的用户管理方法。基于平台上各种用户日常活动数据的整合，创建精确的用户档案，构建基于用户服务的全新生态系统。通过分析众多车辆的实时运行数据，对车辆风险进行预警，以确保行车安全，降低车辆维护成本，为用户提供准确高效的服务，降低车辆制造商的售后维护成本。基于大数据信息集成的优势和效率，海量的车辆数据和环境数据的采集为智能交通建设提供了庞大的基础数据库。通过大数据进行应用分析和集成，及时订阅和共享公共交通信息，充分发挥整体智能交通功能，保障V2X和无人驾驶的实现。

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