CN112637366A - 基于微服务的车辆网车辆数据采集方法 - Google Patents
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Abstract
基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，包括网关层的部署、服务解耦的选择、车辆采集任务下发和中止管理、车辆数据的存储和基于Spring Cloud Sleuth的服务监控；网关层采用Nginx和Zuul方式进行部署；服务解耦采用基于kafka的服务解耦；车辆数据的存储为时序存储方式。本发明的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，采集方式按需汇聚，采集数据逐层传递，采集数据标准统一，采集安全覆盖全流程；采用kafka方式加速数据传输效率；全程链路跟踪和监控，实施把控采集过程的各个环节；开源组件适配性强，移植性高，耦合度低；微服务方式开发，集成度高，移植性强；采用实时计算解析车况数据，保障数据实效性，一致性。
Description
背景技术
本发明涉及车辆网数据采集技术领域，具体是基于微服务的车辆网车辆数据采集方法。
背景技术
车联网业务除传统的车载信息服务,比如安全保障、远程控制和语音导航等功能,还包括不断创新的服务,比如车队管理、驾驶行为分析、车辆鉴定评估等基于大数据分析的业务。由于上述业务对车载实时情况要求较高，因此如何更快的将车载设备的终端数据采集至关重要；随着车辆规模日益增大，如何采集高并发数据，如何处理高并发数据，如何清洗高并发数据也尤为重要。上述为车联网业务在采集端的问题和急需解决的困难。
同时，如何真正实现业务上水平切割，如何真正实现技术栈的解耦，也是待解决问题。由于当前车辆终端协议不一致导致数据采集难度增大，如何制定标准统一的数据格式也至关重要。最后，数据在采集过程中的通讯安全如何保障，车辆在无信号或终端被微迫害的情况下如何保障基础数据不丢失。
由于车辆网的感知数据采集需要支持多种不同数据源例如车速，转速，位置，状态，油耗等数据类型，通信协议从传统的TCP/IP延伸到微服务使用得通信协议：SOAP，RPC，REST，RMI等，本申请提出一种基于SpringCloud和kafka实现车辆数据采集方案，主要应用于车辆网中，例如车辆历史轨迹查询，车辆实时定位和追踪，车辆故障预测，车辆工作评估等场景。
kafka：开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息***，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
Hbase：分布式的、面向列的开源数据库。
SpringCloud：开源微服务框架。
Zipkin：链路监控组件。
网关：负责终端和大数据之间通讯链接。
MQ：消息中间件，主要采用队列方式进行存储。
Nginx：高性能的HTTP和反向代理web服务器。
Zuul：Netflix开源的微服务网关，可以和微服务组件配合使用。
JOB：分类采集任务，主要根据业务***划分生成不同的采集任务。
Flink：开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。
Sleuth：链路追踪，主要功能就是在分布式***中提供追踪解决方案。
Stream：消息驱动，主要配合链路追踪使用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术之不足，提供一种高可用和高稳定的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法。
本发明是以如下技术方案实现的：基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，包括网关层的部署、服务解耦的选择、车辆采集任务下发和中止管理、车辆数据的存储和服务监控方法；
所述网关层采用Nginx和Zuul方式进行部署；
所述服务解耦采用基于kafka的服务解耦，根据业务***的业务类型，将工业大数据***拆解为多组JOB，然后将采集消息发送给kafka；
所述车辆数据的存储为时序存储方式；
所述服务监控方法采用基于Spring Cloud Sleuth的服务监控。
其进一步是：网关层的部署方式中，Zuul配合Nginx使用。
基于kafka的服务解耦中，包括车辆终端、车辆通讯***、网关、Kafka、Flink、数据存储和车辆网业务***，采集工作模式如下：若车辆在对接的车辆通讯***中，直接进行采集任务下发，或者将采集任务发到采集任务队列中；若车辆不在对接的车辆通讯***中，则不做任何处理；车辆终端网关直接对接车辆通讯***，在车辆通讯***接收车辆上传的数据后，直接将数据发送给网关，然后由网关发送给Kafka。
所述Flink实时消费kafka然后把数据转存到Hbase，业务***根据不同业务需求调用Hbase接口，获取业务所需车辆数据。
所述车辆采集任务下发和中止管理包括以下步骤：
S1、下发车辆采集任务；
S2、若车辆采集任务下发成功，直接将该车添加至网关服务中；
S3、若车辆采集任务下发失败，则任务状态置为采集任务下发失败，并继续进行采集任务下发；
S4、提交采集中止任务；
S5、若采集中止下发成功，则采集任务中止，直接将该车在网关服务中的网关数据清除；
S6、若采集中止下发失败，则任务状态置为采集终止任务下发失败，并继续进行采集中止任务下发。
车辆数据的存储，车辆数据主要包括车辆工况和轨迹数据，每个车辆按照vin码进行存储。
所述时序存储方式主要以时间戳为聚合键即列名，车辆轨迹和工况数据为列值，车辆vin码为主键。
所述服务监控方法中，同步绑定已建立的kafka集群，Sleuth生成跟踪数据后，通过Stream将跟踪数据发送到kafka。
消息中间件采用ActiveMQ。
本发明具有以下优点：本发明的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法主要解决由于车辆数据采集具有采集周期长，采集数据量大，数据转发难和数据过程丢失问题。在本申请中微服务的稳定性至关重要，因此采用Zipkin实现对采集服务的监控，该方式不仅可以监听服务器上请求链路的跟踪数据，还可以及时发现***延迟过高等问题并处理，有效的增加***高可用和高稳定。车辆数据采集采用“终端-网关-Kafka-Hbase”模式，实现数据传输的稳定性和可靠性，该种模式可以降低数据在传输过程中的数据丢失，也方便运维就是监控整条链路。其次，服务端采用SOAP协议对外提供API，车辆数据会被缓存到JMS或者MQ中供其他***消费，极大减轻服务端承载压力。
附图说明
图1是本发明服务解耦中数据采集的流程图；
图2是本发明车辆采集任务下发和中止管理的流程图；
图3是本发明的基础架构图；
图4是本发明的具体数据流图。
具体实施方式
如图1至图4所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，包括网关层的部署、服务解耦的选择、车辆采集任务下发和中止管理、车辆数据的存储和服务监控方法；所述网关层采用Nginx和Zuul方式进行部署；所述服务解耦采用基于kafka的服务解耦，根据业务***的业务类型，将工业大数据***拆解为多组JOB，然后将采集消息发送给kafka；所述车辆数据的存储为时序存储方式；所述服务监控方法采用基于Spring Cloud Sleuth的服务监控。本发明的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，采集方式按需汇聚，采集数据逐层传递，采集数据标准统一，采集安全覆盖全流程；采用kafka方式加速数据传输效率；全程链路跟踪和监控，实施把控采集过程的各个环节；开源组件适配性强，移植性高，耦合度低；微服务方式开发，集成度高，移植性强；采用实时计算解析车况数据，保障数据实效性，一致性；本方法实现均采用开源组件和服务，极大降低开发成本，兼容性强，消息中间件采用ActiveMQ,极大降低数据传输损失效率。
如图1至图4所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，网关层的部署方式中，Zuul配合Nginx使用。本发明的网关层采用Nginx和Zuul方式进行部署，首先Nginx可以高并发连接，可以支撑前端和服务端的交互；其次Nginx在工作中内存消耗少，极大降低服务器的压力；最后Nginx支持热部署，前端访问服务端的情况下可以极大的减少带宽使用，降低运行成本。Zuul主要配合Nginx，从而实现微服务网关的高可用，让用户在前端进行车辆数据查询过程中尽量做到无延迟，响应好。
如图1所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，基于kafka的服务解耦中，包括车辆终端、车辆通讯***、网关、Kafka、Flink、数据存储和车辆网业务***，采集工作模式如下：若车辆在对接的车辆通讯***中，直接进行采集任务下发，或者将采集任务发到采集任务队列中；若车辆不在对接的车辆通讯***中，则不做任何处理；车辆终端网关直接对接车辆通讯***，在车辆通讯***接收车辆上传的数据后，直接将数据发送给网关，然后由网关发送给Kafka。所述Flink实时消费kafka然后把数据转存到Hbase，业务***根据不同业务需求调用Hbase接口，获取业务所需车辆数据。因为业务处理逻辑负责，复杂度高，因此业务***和工业大数据***无法直接交互，因此采用订阅发布模式，根据业务***的业务类型，将其拆解为多组JOB，然后将采集消息发送给kafka；采集job1和采集job2会直接订阅任务采集消息，根据采集消息类型区分，采集工作模式如下：若车辆在对接的车辆通讯***中，那就直接进行采集任务下发，或者将采集任务发到采集任务队列中。若不在对接的车辆通讯***中，则不做任何处理。其次，车辆终端网关1和车辆终端网关2也直接对接车辆通讯***，在车辆通讯***接收车辆上传的数据后，直接将数据发送给网关，然后由网关发送给Kafka。
如图2所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，所述车辆采集任务下发和中止管理包括以下步骤：
S1、下发车辆采集任务；
S2、若车辆采集任务下发成功，直接将该车添加至网关服务中；
S3、若车辆采集任务下发失败，则任务状态置为采集任务下发失败，并继续进行采集任务下发；
S4、提交采集中止任务；
S5、若采集中止下发成功，则采集任务中止，直接将该车在网关服务中的网关数据清除；
S6、若采集中止下发失败，则任务状态置为采集终止任务下发失败，并继续进行采集中止任务下发。
车辆数据采集任务创建时，会把车辆终端注册到网关服务中，使车辆通讯***和网关建立联系，车辆通讯***获取车辆数据采集任务下发任务，若任务下发失败，则任务状态置为采集任务下发失败，并可以继续进行采集任务下发；若成功，则直接将该车添加至网关服务中，同理，采集任务的中止流程如上。
如图1至图4所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，车辆数据的存储，车辆数据主要包括车辆工况和轨迹数据，每个车辆按照vin码进行存储。所述时序存储方式主要以时间戳为聚合键即列名，车辆轨迹和工况数据为列值，车辆vin码为主键。本发明的车辆数据存储方法中，首先对上传的车辆数据进行分析，其中实时的工况和轨迹数的采集通常是车辆终端按照秒级采集，并实时上报给网关。从业务流程可以抽象出，车辆采集的数据可以等价于时间序列的数据。由于车辆工况或轨迹数据种类多，数据量大，因此每个车辆需按照vin码进行存储，同时vin码也作为车辆查询的依据；时序存储方式主要以时间戳为聚合键即列名，车辆轨迹/工况数据为列值，车辆vin码为主键。每列的数据均为动态增加，且按照列名排序，从而实现车辆数据的优化存储。
如图1至图4所示的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，所述服务监控方法中，同步绑定已建立的kafka集群，Sleuth生成跟踪数据后，通过Stream将跟踪数据发送到kafka。本发明采用基于Spring Cloud Sleuth的服务监控，采集***采用Spring Cloud开源框架，其最大优势在于部署简单，服务独立；车辆数据采集全流程监控采用Spring CloudSleuth，Sleuth会跟踪业务请求的所有接口调用，并实时产生跟踪数据，若想要在跟踪数据中添加自定义标签，可以添加Tag标签即可实现；同步绑定已建立的kafka集群，Sleuth生成跟踪数据后，通过Stream将跟踪数据发送到kafka。
Claims (9)
1.基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：包括网关层的部署、服务解耦的选择、车辆采集任务下发和中止管理、车辆数据的存储和服务监控方法；
所述网关层采用Nginx和Zuul方式进行部署；
所述服务解耦采用基于kafka的服务解耦，根据业务***的业务类型，将工业大数据***拆解为多组JOB，然后将采集消息发送给kafka；
所述车辆数据的存储为时序存储方式；
所述服务监控方法采用基于Spring Cloud Sleuth的服务监控。
2.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：网关层的部署方式中，Zuul配合Nginx使用。
3.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：基于kafka的服务解耦中，包括车辆终端、车辆通讯***、网关、Kafka、Flink、数据存储和车辆网业务***，采集工作模式如下：若车辆在对接的车辆通讯***中，直接进行采集任务下发，或者将采集任务发到采集任务队列中；若车辆不在对接的车辆通讯***中，则不做任何处理；车辆终端网关直接对接车辆通讯***，在车辆通讯***接收车辆上传的数据后，直接将数据发送给网关，然后由网关发送给Kafka。
4.如权利要求3所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：所述Flink实时消费kafka然后把数据转存到Hbase，业务***根据不同业务需求调用Hbase接口，获取业务所需车辆数据。
5.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：所述车辆采集任务下发和中止管理包括以下步骤：
S1、下发车辆采集任务；
S2、若车辆采集任务下发成功，直接将该车添加至网关服务中；
S3、若车辆采集任务下发失败，则任务状态置为采集任务下发失败，并继续进行采集任务下发；
S4、提交采集中止任务；
S5、若采集中止下发成功，则采集任务中止，直接将该车在网关服务中的网关数据清除；
S6、若采集中止下发失败，则任务状态置为采集终止任务下发失败，并继续进行采集中止任务下发。
6.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：车辆数据的存储，车辆数据主要包括车辆工况和轨迹数据，每个车辆按照vin码进行存储。
7.如权利要求6所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：所述时序存储方式主要以时间戳为聚合键即列名，车辆轨迹和工况数据为列值，车辆vin码为主键。
8.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：所述服务监控方法中，同步绑定已建立的kafka集群，Sleuth生成跟踪数据后，通过Stream将跟踪数据发送到kafka。
9.如权利要求1所述的基于微服务的车辆网车辆数据采集方法，其特征在于：消息中间件采用ActiveMQ。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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