APP车联网功能故障监控系统设计与实现

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APP车联网功能故障监控系统设计与实现

覃天威、张剑亮、胡俊威、刘嵩岩、李思江

（东风柳州汽车有限公司，柳州 545005）

（上汽通用五菱汽车股份有限公司，柳州 545007）

摘要：随着用户对车联网体验要求的提高，APP车联网功能使用已成为很多车主的刚需。当其出现故障影响用户使用时，会立即收到用户大量投诉，

降低用户满意度，因此需要搭建APP车联网功能故障监控系统。本文通过对当前业务存在的故障发现晚、故障排查慢、被动接受故障以及海量数

该故障监控系统的设计与实现能有效解决业务问题，实现了故障实时监控预警，主动发现故障前兆并避免约50%的批量故障发生。

关键词：APP；车联网；故障监控；大数据；报错

中图分类号： TP39 文献标识码：A

据查询慢等问题进行分析，针对性提出了故障实时监控、及时预警、主动发现及大数据处理的系统设计与实现方法。经过系统测试和业务实践表明，

0 引言

机处理器功能越来越强。许多车辆目前已经具备强大的线下计算

联网功能的汽车日益增多，也使得用户对车联网的体验要求也越

近年来，随着汽车电子技术的进步与发展，汽车的车载计算

涉及了“云——管——端”，主要包括登录APP、绑定车辆、查看

车辆状态（位置、里程、电量和油量等）、远程控制车辆解闭锁（开

用户使用的手机APP车联网功能是车联网的重要组成部分，

能力，以处理包括车辆控制、感知计算等各类业务

[1]

。而搭载车

关空调、开关窗或开关车灯）以及蓝牙钥匙连接（图1）。要保障

来越高，APP车联网功能的使用已成为部分车主的刚需。如车主

程控制打开空调降温、打开车窗透气或者遥控开闭门锁、起动车

辆等用车强相关功能。

当APP车联网功能的用户数量已经达到了相当规模，该功

APP车联网功能稳定运行，其实就是要保证以上功能持续正常使用。

若不可避免会出现个别问题，也应该用尽可能短的时间排查并修复。

通过APP远程查看车辆位置、里程、电量和油量等，甚至使用远

能一旦出现故障，势必会影响用户的体验，甚至会降低用户的满

给用户持续带来愉悦的APP端用车体验，需要搭建APP车联网

施，减少故障发生率。

意度。因此，为了保障APP车联网功能稳定运行，减少用户投诉，

功能故障监控系统，以便及时定位到故障，提前做好系统应对措

2.2 APP车联网功能故障排查难点

图1 用户使用的APP车联网功能

2 需求分析

2.1 APP车联网功能及团队构成现状

同一时间段多个用户投诉同一个问题，才知道APP车联网功能失效。

志，然后开发人员再基于日志报错对应时间分析问题，无法立即

知道是哪个系统链路环节异常导致。

后才知晓。

（3）无法提前发现批量故障征兆，每次都得等批量故障发生

（2）收到用户投诉后，问题定位慢。需要先联系用户上传日

（1）发生批量故障无法第一时间知晓，滞后于用户投诉时间。

当前，APP车联网功能故障排查和修复业务存在以下问题。

包括云计算和大数据，它能够基于收集到的大量数据实时进行智

终端，包括汽车、手机（代表行人）和路侧单元等各种交通参与

之间的各种管道，包括上、下行通信管道和直通管道，它将各种

交通实体连接起来，并保证数据交互的顺畅

[2]

。

当前车联网使用“云——管——端”的架构。“云”是云服务，

能处理和协同规划，进而开展队列控制等操作。“端”是指智能

实体，也是执行云端指令的实体。而“管”则是连接“云”和“端”

直接存储于mysql数据库中。随着存储数据量逐渐增大后，查询

效率变得很慢。

（4）APP车联网功能接口调用记录数每日增量＞1 000万条，

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2.3 APP车联网功能故障解决方案

下解决方案。

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针对APP车联网功能故障排查难等问题，项目团队提出如

MySQL、SQLServer和MongoDB等，能满足该系统的数据源对

接需求。同时，FineBI的可视化功能面向业务人员设计，解构了

口报错次数排名，优先解决报错次数多的接口。当同一接口报错

次数≥10辆车/min，通过邮件方式通知系统负责人。

（1）监控APP车联网功能接口调用报错次数。对每天的接

制作可视化分析的流程，可以自定义配置可视化图表，如常见的

组合成丰富的可视化效果，降低业务人员制作分析的难度。

柱形图、饼图和折线图等，辅以颜色、大小、提示和标签，可以

监控系统不仅要有故障报错数据呈现，更重要的功能是告警

当收到用户投诉APP车联功能不可用时，业务人员可登录到系统

详情。因此，无需再联系用户上传日志就能快速定位问题点。

（2）APP车联网功能接口调用报错，实现可视化报表呈现。

后台，直观查看到接口报错系统开发方，同时可进一步查看报错

（3）监控APP车联网功能接口报错趋势。当一个接口调用

项目团队选用了邮件服务方式作为告警通知提醒，邮件绑定微信

后，可以实现微信通知。

和故障处理，这对及时解决问题和故障自愈非常重要

[5]

。因此，

报错次数在某个时间段呈逐渐增长或者突增趋势时，及时分析原

因并解决，提前避免批量故障发生。

3 系统设计与实现

3.1 功能设计

用于发现问题，同时能够被动收到故障告警通知提醒。因此，将

根据需求分析结果，用户需要主动登录系统查看监控数据

随着数据量持续增长至亿级数据记录数，仍能实现10 s内查询出

数据结果。

2.4 APP车联网功能故障解决技术方案

（4）引入大数据平台提升数据处理能力和查询效率，以保障

APP车联网功能故障监控系统功能分为登录、监控和预警3个主

要模块，包括账号密码登录、车联网接口调用明细、车联网接口

车联网接口报错趋势以及车联网接口报错告警等功能（图2）。

报错次数-接口排名、车联网接口报错次数-系统开发方排名、

的发布、订阅消息系统）接收来自APP的云数据，并对接

StructuredStreaming和StreamSets。这是因为Kafka目前已经

定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水

平扩展以及支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。越来越多

都支持与Kafka集成

[3]

。

经调研分析，项目团队决定选用了Kafka（一种分布式

的开源分布式处理系统，如Cloudera、Storm、Spark和Flink等，

Apache Hadoop是目前业界分析海量数据的首选工具

[4]

，

图2 APP车联网功能故障监控系统功能清单

因此，项目团队选用Hadoop分布式系统技术方案解决海量数据

Distributed File System，简称HDFS）和MapReduce分布式

查询慢问题。Hadoop是以Hadoop分布式文件系统（Hadoop

计算框架为核心，为用户提供底层细节透明的分布式基础设施。

HDFS具有高容错性和高伸缩性等优点，允许用户将Hadoop部

署在廉价的硬件上，构建分布式系统。MapReduce分布式计算

框架则允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下，开发并

行、分布的应用程序，充分利用大规模的计算资源，解决传统高

性能单机无法解决的大数据处理问题。

3.2 数据设计

三方数据分析工具FinelBI，因此在数据设计方面，可以根据APP

车联网问题排查及监控预警的数据字段需要，重点关注车联网接

口调用明细的数据表。数据表内容包括用户ID、用户手机号、车

APP车联网功能故障监控系统在可视化呈现方面，使用了第

架号、系统平台、设备型号、系统版本、APP版本、调用系统渠道、

车型名单、车系名称、事件名称、事件页面、事件位置、接口名称、

接口地址、接口调用时间、报错信息、操作结果以及操作参数等

字段，具体表结构设计如图3所示。

3.3 软件设计与实现

3.3.1 数据处理方案分析

使用。这是因为FineBI支持超过30种以上的大数据平台和SQL

项目团队还选用FineBI作为可视化编辑工具，供业务人员

数据源，包括Hadoop Hive、SPARK、Presto、Oracle、DB2、

APP车联网功能故障监控系统的难点在于亿级数据的统计分

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程控制车辆以及蓝牙钥匙连接等操作时，APP客户端调用APP云

图4 App车联网功能故障监控系统链路设计

端提供的车联网功能接口调用明细API，传入用户ID、手机号、

车架号、系统平台、设备型号、系统版本、APP版本、调用系统

渠道、车型名称、车系名称、事件名称、事件页面、事件位置、

接口名称、接口地址、接口调用时间、报错信息、操作参数、操

作结果以及状态（成功传1，失败传0）。

APP云：收到APP客户端车联网功能接口调用明细的API

请求时，APP云端通过nginx代理服务器进行负载均衡，经过网

图3 车联网接口调用明细的数据表结构设计

关服务转发至车联网功能微服务，最后将数据转发至大数据平台。

用StreamSets实时采集Kafka数据，并写入HDFS。

析处理，其数据处理方案考虑从2个方面做调研分析。一方面是

大数据平台：大数据平台通过Kafka接收来自APP云的数据，

APP车联网功能故障监控系统：系统基于HDFS分布式存储

选择沿用当前APP云微服务的MySQL数据库，该方案系统改动

另一方面是接入Hadoop大数据平台，该方案能保证大数据处理

效率，但系统改动较大，成本更高。

最小，成本最低，但需评估数据处理效率是否能满足业务需求。

和Presto分布式SQL查询的大数据处理平台，通过FinelBI对数

最终通过StructuredStreaming实时流式处理，调用公有云邮件

服务实现告警通知（图5）。

据进行灵活编辑并可视化呈现，实现批量故障监控可视化报表。

当数据小于1 000万条时，数据查询耗时能保持10 s以内，可满

60 s，甚至出现报错，无法满足业务需求。而选择Hadoop大数

不过调研发现，选择MySQL数据库做数据统计分析处理，

足业务需求；但随着查询数据量超过10亿条时，查询耗时超过

据平台在处理超过10亿条数据统计时，查询耗时小于10 s，可

数据平台用于存储和处理公司所有系统产生的大数据。综合以上

障监控系统数据处理方案。

3.3.2 系统链路分析

图5 APP车联网功能故障监控系统链路设计

满足业务需求。从公司未来大数据发展角度出发，也需要一个大

分析，确定了选择Hadoop大数据平台作为APP车联网功能故

3.4 硬件设计与实现

APP客户端的移动终端（如手机或平板电脑）、APP云服务器集群

根据上述分析，APP车联网功能故障监控系统的硬件由承载

以及大数据平台服务器集群组成（图6）。当前具有APP车联网功

能版块服务的网联车已超过100万辆，车联网相关功能接口每天调

云、大数据平台和APP车联网功能故障监控预警系统。当用户登

会调用相应功能的系统接口。此时APP客户端会产生一条接口调

用数据记录，并上传至APP云，再由APP云将数据转发至大数

据集，实现可视化监控报表呈现和邮件告警（图4）。

据平台。最后APP车联网功能故障监控系统访问大数据平台的数

APP客户端：当用户有登录APP、绑车、查看车辆状态、远

APP车联网功能故障监控系统链路涉及APP客户端、APP

录APP绑车、查看车辆状态、远程控制车辆以及连接蓝牙钥匙时，

图6 APP车联网功能故障监控系统硬件架构设计

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用次数超过3 400万次，每月调用超过10亿次。那么APP车联网

功能故障监控系统的硬件如何设计，才能更好地支撑业务开展。

3.4.1 移动端

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主节点配置了24核CPU、48G内存和超高IO磁盘的服务器，20

个工作节点配置了8核CPU、32G内存和高IO磁盘服务器（图7）。

以及OPPO手机，因此APP客户端要求支持Android和iOS操

作系统的手机及平板安装使用。

3.4.2 APP云

由于当前车主用户大部分使用的是苹果、华为、小米、VIVO

能访问APP云，同时兼顾业务高可用，避免单台服务器异常导致业

务中断，因此该系统一共选用了12台服务器。其中，4台服务器搭

建nginx集群，用于负载均衡；4台服务器搭建网关服务器集群，用

于微服务业务转发；还有4台服务器搭建微服务器集群，用于基础

功能微服务、车联网微服务、电商微服务以及内容微服务业务处理。

由于该APP云不涉及大量数据读写，因此选择了性价比较高的4核

CPU、16G内存、普通IO磁盘和linux操作系统的服务器。

3.4.3 大数据平台

APP云主要面向用户承接流量，为了保证用车高峰期用户也都

4 系统测试与结果

图7 HDFS+YARN+Presto服务器节点配置要求

环境开通测试账号登录系统，使用APP测试。绑定测试车辆

为了验证系统登录、监控和告警模块功能有效性，在测试

并查看车辆状态，执行远程控制车辆和蓝牙钥匙连接操作。再

关闭测试环境查看车辆状态接口，并在1 min内查看10辆车

APP车联网功能调用明细和可视化报表（图8）。当同一接口报

该功能在实际生产环境中可以屏蔽数据回传延迟和高峰消息

的状态。结果是测试账号成功登录系统，能正常查看到车辆的

错次数≥10辆车/min时，能正常收到了告警邮件通知（图9）。

阻塞的影响，通过具体事件发生时间统计出该时间窗口内有多少

车辆调用报错，而不是将当前时间回传数据都算在当前时间窗口

警。由于大数据平台亿级数据查询效率在测试环境模拟测试成本

过高，因此未在测试环境验证查询效率，直接到生产验证。系统

查询结果并成功展示小于10 s（图10）。

进行转发。该业务出现中断不影响用户端业务运行，且不涉及

Kafka服务器主要用于接收来自APP云的接口调用数据并

大数据计算，因此选用1台4核CPU、8G内存、普通IO磁盘

和linux操作系统的服务器即可。StreamSets服务器用于采集

Kafka数据写入HDFS，也不涉及大数据计算，因此选用与Kafka

相同配置的服务器即可。

内，避免了用户访问高峰期产生的误差问题，从而实现精准报

除了车联网数据还包含公司其他业务系统大数据存储与计算服

务。为保证其稳定性和高效的数据处理能力，需要大内存和高IO

由于HDFS+YARN+Presto涉及大量数据存储和计算处理，

上生产环境运行1个月，产生数据大于10亿条，数据量达到3.2T，

实践表明，该系统设计与实现能让系统运维人员快速定位排查

硬件投入。因此，选用了1个主节点和20个工作节点的架构方案，

（下转第45页）

图8 APP车联网功能故障监控系统可视化报表

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5 结束语

技术、智能仓储管理系统和设备调度系统等新技术、新装备，实

现了配件订单对接、供应商来料接收入库、库区库存管理、拣货

出库及盘点的全流程自动化。该项目在仓储坪效提升、现场操作

后配件库的自动化、少人化和数字化管理水平，为汽车售后配件

在智能仓储建设方面提供了参考与指导价值。

【参考文献】

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

申利俊.汽车售后配件安全库存研究[D].秦皇岛:燕山大学,2020.

本项目通过集成使用新一代料箱机器人、窄巷道自动化存取

效率提升和人力成本的降低等方面取得显著效果，提升了汽车售

图11 机器人线路图

4 项目应用效果验证

积下，出库效率提升56%，入库效率提升100%，库容拓展提升

51%，人工拣货员减少3名，人力成本降低60%（表1）。

项目

表1 自动化立体库应用效果

5

原方式

自动化立体库

（500 ㎡）

（500 ㎡）

方案

4 400

70

54

99.5%

8 600

125

108

100%

2

较原阁楼货架人工拣货作业模式相比，在同样500 m

2

的仓储面

某主机厂售后配件库通过此次自动化立体库设计和应用，相

杜宇,于旭,宁丹阳,等.自动化立体仓库的系统设计及应用验证[J].

组合机床与自动化加工技术,2020(4):114-117+122.

张洪波.自动化立体仓库设计与实现[J].新型工业化,2021,11(6):22-24.

出库效率/（行/h/人）

拣货准确率（错拣件数/总件数）

结论

入库效率/（行/h/人）

库位库容/个

人员/人

效果对比

提升51%

提升100%

提升0.5%

提升56%

减少3人

张国维.AGV智能仓库订单拣选问题研究[D].北京:中国科学院大

学,2021.

黄恒伟,张汉江,肖伟.自动化立体仓库设计中货架货格数目确定的整

数规划模型[J].系统工程. 2005(S1):93-97.

陈传军,檀智斌,贾楠,等.自动化立体库存储单元规格设计方法[J].制

造业自动化,2021,43(10):144-146+152.

各项运营指标显著提升，达到项目建设的目

标要求

作者简介:

邓贤发，本科，工程师，研究方向为汽车生产制造、汽车销售、仓储物流运行管理、

物流规划以及物流新技术新模式与应用等。

（上接第41页）

图9 APP车联网功能故障监控系统告警邮件通知

问题，第一时间收到告警通知，并基于接口报错趋势分析提前做出

系统优化措施，减少50%批量故障发生。同时，随着数据量增大，

依然能保持数据报表在10 s内查询到结果，80%查询结果小于5 s。

图10 实际生产验证结果

【参考文献】

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

5 结束语

李俨,曹一卿,陈书平,等. 5G与车联网：基于移动通信的车联网技术

与智能网联汽车[M].北京:电子工业出版社,2019.

并提出系统解决方案。通过APP车联网功能故障监控系统的设计

本文基于APP车联网功能故障的需求分析，发现业务问题

王平,王超,刘富强,等.车联网权威指南:标准、技术及应用[M].北京:

机械工业出版社,2018.

蔡斌,陈湘萍. Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和

HDFS架构设计与实现原理[M].北京:机械工业出版社,2013.

吴兆松.Zabbix企业级分布式监控系统[M].电子工业出版社,2014.

与实现，能够对APP车联网功能故障进行有效的监控和告警通知，

面对亿级数据处理时仍能保持高效查询效率，避免了50%批量

2~3倍，下一步将继续研究报表跨月查询效率提升的方法。

故障发生。但在可视化报表跨月查询时发现，耗时是当月查询的

朱忠华.深入理解Kafka：核心设计与实践原理[M].北京:电子工业出

版社,2019.

作者简介:

覃天威，本科，工程师，研究方向为汽车类相关APP系统设计与开发。

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