EMQ & AutoMQ：车联网数据处理与车云协同架构创新

科技 2024-10-29 07:45 北京

10 月 26 日，EMQ 映云科技联合 AutoMQ 推出的「引领车联网数据处理与车云协同的架构创新之路」主题活动顺利举行。活动邀请了 AutoMQ 首席产品经理 - 陈仲良，曹操出行消息中间件负责人 - 王智洋、可观测负责人 - 谭国臻，驰库新能源首席架构师 - 李知周等技术大咖，面对面分享了云边协同技术与创新数据管理的结合路径和应用案例，驱动构建智能、弹性、经济的新能源汽车数据基础设施。

AutoMQ 首席产品经理 - 陈仲良，分享了基于 AutoMQ 构建新一代弹性、可扩展的车联网数据处理架构。原生 Kafka 存算一体架构下面临迁移数据慢、扩缩容风险高、数据链路长、存储成本大等问题，而 AutoMQ 可以代替 Kafka 构建存算分离的数据处理架构，面向弹性设计易扩展、支持无状态 Broker 且内置流式数据入湖方案，全面满足车企海量数据处理、多租户隔离、跨集群无感迁移等实际应用需求。

AutoMQ 存算分离架构

曹操出行消息中间件负责人 - 王智洋，分享了曹操出行在高并发、高可用场景下的 Kafka 架构设计与 AutoMQ 实践经验。传统 Kafka 架构下云存储空间有限，集群扩容时运维复杂且风险高，无法满足出行类业务高并发、高可用的数据处理需求。利用 AutoMQ 兼容替换 Kafka 后，其支持自动化弹性和极速扩缩容的存算分离架构，能够快速将集群扩缩容到指定的容量，并且保证流量的稳定性，轻松应对节假日的流量高峰。

EMQ 汽车行业解决方案架构师 - 魏艺乔，分享了基于 EMQ 车云协同数据闭环理念，构建智能汽车数据基座。针对 SDV 趋势下智能汽车行业庞大的数据体量和复杂的数据需求，EMQ 为车企构建了车端「多域部署 - 多源接入 - 灵活处理 - 实时计算 - 高效上云 - 海量接入 - 数据集成」的下一代车云协同式灵活数采系统。该方案在灵活埋点数据采集、融合多生态智能座舱、ADAS 数据闭环等多个场景下广泛应用，为多样化智能网联汽车业务应用打造了坚实的「车 - 云」数据基础设施。

EMQ 车云协同灵活数采方案架构

驰库新能源首席架构师 - 李知周，分享了基于 EMQX 分布式 MQTT 高可用集群，打造工商业储能运营平台。驰库云以 NanoMQ 作为边缘数据通信的消息总线，并结合 EMQX Platform 进行云端统一数据采集和处理，通过部署数字孪生、大数据分析、智能控制等技术手段，实现了对储能系统的精准监控、调度和维护，能够支持虚拟电厂、储能管理等多种新能源应用场景，促进能源的高效利用和数字化发展。

智能网联汽车的发展，需要构建高效、弹性和可扩展的数据处理架构，实现车云协同与智能化监控。EMQ 将不断打破传统的消息和流存储架构，通过支持云原生、租户隔离和自由扩展，整合车机接入、计算处理、车云交互和存储分析等关键组件，实时汇聚和采集车内数据，助力车企构建起高度集成的车云协同数据平台，实现更加智能、更加灵活、更加安全的汽车生态系统。

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