华为云Serverless:让每一台汽车‘零摩擦’出海

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华为云PaaS服务小智 发表于 2025/04/07 16:42:03 2025/04/07
【摘要】 “用户每踩一次油门,后台大约处理上百条数据点”汽车行业的出海布局已成为趋势,但比销量增长更紧迫的,是数据战场上的生死时速——日均千万级车辆状态信息上传、万级QPS并发冲击、毫秒级车控指令响应……当车联网传统架构在汽车需求量爆增中“喘息”时,华为云Serverless技术方案旨在重构车联网底层逻辑,让数据从“技术成本黑洞”变为“用户体验引擎”。 为什么车联网传统架构撑不起车企的「全球化战略布局...

“用户每踩一次油门,后台大约处理上百条数据点”

汽车行业的出海布局已成为趋势,但比销量增长更紧迫的,是数据战场上的生死时速——日均千万级车辆状态信息上传、万级QPS并发冲击、毫秒级车控指令响应……当车联网传统架构在汽车需求量爆增中“喘息”时,华为云Serverless技术方案旨在重构车联网底层逻辑,让数据从“技术成本黑洞”变为“用户体验引擎”。

 

为什么车联网传统架构撑不起车企的「全球化战略布局」?

车联网是汽车的‘智能中枢’,实时导航、远程控制、故障预警、路线推荐等核心功能都依赖于车联网实现。

面对纷繁复杂的合规要求和海量的数据处理,传统车联网架构存在众多瓶颈:

海外开拓安全合规:汽车出海会面临不同国家合规问题。海外合规建设是一项庞大的系统工程,耗时费力,对于海外纷繁复杂的合规要求,需要经验丰富的合作伙伴降低试错成本和风险,同时要保障企业云上数据资产的安全性。

车联网传统架构受限多、资源利用率低传统架构在数据采集频度、采集数量、分析及时性、场景支持都受限。由于车联网具备明显的波峰波谷特征,如果采用传统的虚机或租服务器的方式,车企就要为上班高峰、节假日等用车人数激增,产生的数据波峰准备更多的固定资源,而夜间这些资源闲置率高达80%。这不仅造成资源浪费,也让运维团队疲于应对突发流量。

AI技术的双刃剑:AI大模型的接入会为汽车行业带来机遇,但AI模型的推理和数据挖掘往往需要消耗大量的计算资源,这可能导致运营成本的显著上升。尤其是在数据量巨大的车联网环境中,如何在享受AI带来的便利同时,控制成本和资源消耗,是一大挑战。

底层架构越简单、越利于系统稳定传统架构的复杂性可能导致因局部故障,而影响整体系统稳定。更简单、更稳定的底层架构,会确保车联网系统能平滑稳定的响应客户端需求数据从百万级到千万级的跃升。

汽车迈向全球的进程中,是否注定要在这些挑战中挣扎?华为云Serverless车联网解决方案以其灵活性和高效性,已为众多车企的全球布局铺平道路,并取得良好的效果反馈。

 

▍技术揭密:Serverless如何重塑车联网开发体验?

铸造合规铠甲,保护数据安全

车企可以将云平台合规性交给华为云,专注于业务和代码合规;即使用华为云函数工作流FunctionGraph屏蔽底层基础设施,将基础设施的配置、调度、运维交给华为云平台处理。华为在海外市场已经积累数十年可信合规经验、提供多国多Region的统一技术方案,助力车企云上数据的安全。

保障系统稳定,斩断性能隐患

Serverless架构为不同车型提供独立的接入链路,即每个链路都采用相同的函数架构,确保每个车系的数据处理互不干扰、在数据接入过程中,插入清洗函数,减少脏数据,提高存储效率。并且支持流量峰谷,自动调整资源,避免资源浪费,提升整体弹性、确保系统的稳定性。 

【实测】:利用华为云函数工作流FunctionGraph作为车联网认证解析计算底座,经验证可轻松应对百万级车辆数据同时接入,有效支撑用户假期返乡潮等场景下万级QPS数据洪峰调用,期间零故障率,

③ 简化运维:全托管,省心省力

Serverless架构具备全托管特性,车企开发人员只需关注业务开发, 运维人员不再需要手动监控资源使用情况,Serverless平台自动应对突发流量,确保业务稳定。 

降低成本浪费,提高资源利用

根据汽车数据量存在的波峰波谷,车企使用华为云函数工作流FunctionGraph对计算资源毫秒级自动扩缩容,无业务流量时缩容至0实例,通过避免资源闲置,降低计算成本。

【汽车之家】:汽车之家,作为全球知名的汽车垂直网站。利用华为云FunctionGraph作为Serverless函数计算服务,按请求次数、执行时间付费,相较于传统方案节省了20%以上的计算资源成本。

 

▍总结:华为云Serverless与车企共绘“全球化车联网蓝图”

华为云Serverless为汽车行业解决复杂的合规要求和海量的数据处理,这个过程不仅是汽车的一次技术升级,更是智能汽车数据基建的范式转移。华为云Serverless愿与车企共同绘制全球化车联网业务蓝图,把每一辆汽车打造成连接人与未来的桥梁,为每一位车主带来更智能的出行体验!

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