时序数据库IoTDB构筑长安汽车海量车况数据管理新引擎，助力智能网联汽车发展

　　本文源于：长安汽车智能化研究院

　　业务场景介绍

　　1. 公司简介：长安汽车，全称“重庆长安汽车股份有限公司”，是中国领先的汽车制造商之一，以广泛的产品线和创新技术而闻名。长安汽车不仅提供多种乘用车和商用车，还在智能网联汽车技术方面处于行业前沿，特别是在车联网平台的开发上。

　　车联网平台是长安汽车智能化战略的核心组成部分，该平台利用云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，实现车辆与外部环境、其他车辆以及交通基础设施的互联互通。其核心平台VOT实现了千万级车辆实时在线、毫秒级通讯互联、完整的生态接入能力，并在此基础上提供实时数据采集、海量数据分析计算、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等功能，显著提升了用户的用车体验。

　　2. 业务全景介绍：长安汽车智能化研究院承担了长安汽车智能化转型的重要角色，其车联网平台是公司智能化战略的重要组成部分，该平台借助大数据、云计算和人工智能等先进的数字技术，为消费者提供更安全、更舒适、更便捷的智能驾驶体验。主要包含的业务如下:

　　车联网核心平台VOT：公司基于超大规模云原生架构下设计的车云核心服务，业务涵盖车辆远控、车况、事件通讯、服务编排、规则引擎等核心能力，通过物联网时序数据库IoTDB实现了千万级的车辆稳定接入、千万点每秒的数据并发处理以及超高的终端接入兼容性，是长安汽车所有车辆的云上大脑。

　　数据分析平台：公司基于Apache Doris升级了车联网数据分析平台，支持单日百亿级别数据的实时处理，并能实现十亿级别数据查询的秒级响应。该平台为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面带来显著成果。

　　云器Lakehouse大数据平台：公司建设了基于云器Lakehouse的车联网大数据平台，面对超大规模数据量和业务的飞速发展，解决了成本高、用数难、运维烦等挑战。

车联网业务整体架构图

　　3.平台时序数据管理能力建设：伴随着长安汽车旗下主要品牌（包括阿维塔、深蓝、启源等）的迅猛扩张以及智能网联汽车的数量呈指数级增长，车联网平台迎来了前所未有的压力。这种增长不仅给车联网平台带来了数据并发处理的挑战，也导致了平台海量数据处理成本的上升、效率的下降以及实时和历史数据存储费用的增加。

　　具体来看，车况信息作为众多车辆数据中的核心数据，海量的连接数量导致数据上报量也呈指数级增长。在当前的日活跃用户数下，每日实时上行的车况数据量已达到惊人的200T。

　　IoTDB作为长安汽车车联网平台的核心数据存储引擎，扮演着至关重要的角色，不仅支持高并发的读写操作，还负责历史数据的长期存储。

　　业务需求痛点

　　1. 海量并发写入性能低。当前，在长安汽车闲时活跃用户量约200万的情况下，车联网平台实时上传的车况数据并发量已经稳定在数十万级别。由于不同车型导致的车况模板信息需求差异，动态存储成为了一个迫切需要解决的问题。

　　同时，相比传统汽车，智能汽车领域单个智能汽车的数据交互量呈现出数十倍的增长。以长安汽车近千万的日活跃用户量计算，长安汽车车联网平台长期承受着每秒超过50万次的数据传输压力。如此海量数据压力下，传统数据库面临着服务器资源高负载和写入性能的双重挑战。

　　2. 存储与查询灵活性差。在面对这些挑战时，长安汽车现有车况数据存储引擎HBase表现出明显的劣势：原数据存储引擎数据模型基于行键、列族和时间戳，所有的数据访问模式都必须围绕该模型设计。若数据访问模式与 HBase 的数据模型不匹配，可能会导致查询效率降低。

　　而且，HBase 不支持像传统关系型数据库般的联结操作和复杂的事务处理。因此在需要进行复杂查询的应用场景中，HBase 可能并不是最佳选择。

　　此外，HBase 的查询通常涉及全表扫描，这在大型表中会消耗大量资源和时间。尽管这一问题可以通过使用过滤器来减少扫描的数据量，但仍然是一个需要考虑的性能瓶颈。

　　3. 历史数据存储成本高。HBase 作为一种基于列的存储解决方案，虽然适合存储稀疏数据，但在处理高频更新和小批量随机读写操作时效率并不理想。同时，尽管 HBase 支持 GZIP、Snappy 等多种压缩算法以有效减少存储空间占用，但这些操作可能会增加 CPU 使用率，并降低数据的读写性能，从而无法满足大数据量下数据实时处理的需求。

　　4.中心计算资源紧张。长安汽车原有的车况数据架构基于纯云端的 HBase 存储，强烈依赖于 Hadoop 生态计算架构，这种计算架构并非轻量级，其所有计算成本都紧密围绕着建立的生态系统。这种依赖性，对云核心的负载造成了极大压力。

　　此外，HBase 基于单个主节点的集群架构，在面临故障时虽然可以继续连接其他区域（region），但主节点的恢复时间较长，从而导致计算链路性能下降，这也意味着所有计算压力都集中在云端，单就HBase而言其复杂的架构难以在边缘节点上部署。

　　选型 IoTDB 原因

　　1. 支持动态模板的海量并发处理能力。IoTDB基于时间序列的存储结构优化与Hbase针对基于时间序列的固定模板不同，IoTDB的元数据模板支持动态的增删改查，并在此基础上实现了物理量元数据共享，优化了存储及使用成本。

　　IoTDB也支持高并发连接，单台服务器可以处理数万次并发连接/秒，具备高写入吞吐的特点；单核处理写入请求可以达到数万次/秒，单台服务器的写入性能可以达到数千万点/秒；在集群环境下，写入性能可以线性扩展，集群的写入性能可达数亿点/秒。

　　2. 实时读写与高效压缩兼顾。IoTDB使用更高效的时间序列数据压缩技术，如 Gorilla 编码，可以在保持较高压缩比的同时，实现快速的数据读写，既降低了历史车况的存储压力，又满足了车联网下车况数据的实时使用场景。

　　3. 端云计算架构。IoTDB 的轻量级架构适用于边缘设备，具有高效的数据管理和存储能力。在边缘节点，IoTDB支持低延迟的查询，使实时数据分析成为可能；终端层的数据通过边缘层的IoTDB进行实时采集、处理和存储，并进行一系列的分析任务后，后续数据可上传到云端IoTDB，满足车联网领域中大规模数据存储、高速数据摄入和复杂数据分析的需求。

　　边缘IoTDB结合IoTDB云版本，可以支持在不同环境中管理时间序列数据，提升数据质量，降低云计算的成本。

　　IoTDB时序数据管理流程简述

　　长安汽车车联网平台原有方案采取较为简单的车况上报，经由网关转发后实时车况存储在redis，历史车况存储在Hbase。

　　基于IoTDB的新方案采用端云协作计算，部分车况数据在终端进行数据整合，也可根据特定需求（如国家采集标准的数据格式转换、周期数据整合等）自行在终端进行简单计算、短期存储。按照配置上传云端，通过规则引擎进行分发后，基于IoTDB实时性高的特征，同时进行实时数据推送、实时数据redis存储、历史数据IoTDB落库并提供查询接口做数据统一。