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虹科案例 | 寶馬汽車共享應用程序依賴強大的HiveMQ實現可靠連接

虹科工業物聯網技術 ? 2022-04-08 10:53 ? 次閱讀

虹科案例之寶馬汽車共享應用

—— 依賴強大的 MQTT Broker 實現可靠連接

前言

BMW Mobility Services(寶馬出行服務) 是 BMW 集團旗下的一個業務集團,致力于開發創新的解決方案,以滿足城市人口不斷變化的出行需求。到 2030 年,預計超過 60% 的世界人口將于城市居住,因此,BMW Mobility Services 正在致力于打造推出如汽車共享等融入城市生活方式的出行服務及其他出行概念。

虹科方案

背景

01

虹科 · MQTT Broker 案例

背景簡介

BMW Mobility Services 針對車隊運營商開發了一項提供此類服務的汽車共享產品。該服務使車隊運營商能夠實現車隊遠程管理、單個車輛命令遠程發出(例如鎖定/解鎖)以及每輛車數據的遠程收集。BMW 集團的汽車共享服務“DriveNow”(自 2019 年 2 月 22 日起成為 SHARE NOW 的一部分)使用的即是該汽車共享產品,當時已在歐洲 12 個城市完成推廣。

虹科 · MQTT Broker 案例

技術難點

難點

02

普遍可用性是汽車共享服務的關鍵標準之一,客戶都希望汽車能夠及時可靠使用,然而,由于覆蓋范圍、地區氣候以及其他不確定因素等,許多城市的網絡無法保證可靠連接。解決網絡延遲和網絡可靠性問題是移動行業的一個關鍵挑戰。

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此處引入傳統汽車行業模式與車輛遠程通信基于的“觸發拉動概念”,車輛通信通過 SMS 消息啟動,該消息會喚醒車載客戶端系統,然后啟動 HTTP 會話以連接后端云服務。

這個概念的挑戰在于:

① SMS 是不可預測的;

② 考慮到消息大小以及建立 HTTP 會話所需的消息數量,HTTP 速度很慢且網絡成本很高。

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為了成功實現汽車共享應用程序,就需要一個更為可靠的替代方案完成消息傳遞。MQTT 作為一種穩定可靠的物聯網協議,常用于建立 IP 連接并實現遠程設備數據移動,其輕量級設計、發布/訂閱方法和服務質量級別十分吻合汽車共享應用程序的可靠性及效率要求。

將 MQTT 用于汽車共享服務是寶馬移動服務乃至汽車行業的一大創新。BMW Mobility Services 在尋找能夠支持此項目的行業合作伙伴過程中,基于對 IoT 和 MQTT 的廣泛調查,最終選擇 HiveMQ 作為搭建此項目的 MQTT 平臺。

成效

03

虹科 · MQTT Broker 案例

應用成效

自2014 年起,BMW Mobility Services 便開始使用 HiveMQ 完成其汽車共享服務的消息傳遞。BMW Mobility Services 汽車共享服務目前正在使用的 HiveMQ 架構由數百個Java編寫的停靠微服務組成,這些微服務運行在 Amazon Web Services(亞馬遜網絡服務)托管的Kubernetes集群上。

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HiveMQ 每分鐘可處理來自高達 80,000 個同時連接的客戶端、超過 90,000 個事務的生產負載,最重要的是,BMW Mobility Services 可在網絡服務不可靠的領域中為客戶提供可靠服務。

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考慮到 HiveMQ 帶來的巨大效益,BMW Mobility Services 又采用了 HiveMQ 擴展方案,以充當在后端微服務之間移動數據的內部消息傳遞總線。

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BMW Mobility Services 使用 HiveMQ 擴展作為其后端系統內部數據共享平臺,使用 MQTT 發布/訂閱模式,后端服務可以輕松訂閱經由 HiveMQ 代理傳遞的車輛數據。例如,分析服務開發了一個 MQTT 客戶端,可將其對應的消息饋送到 Kafka 中進行進一步分析,車輛數據可立即被后端服務轉換,由此,數據集成過程變得更加直接、可擴展。

虹科 · MQTT Broker 案例

HiveMQ 簡介

方案

04

HiveMQ 是一個基于 MQTT 數據傳輸的通信平臺,旨在將數據快速、高效、可靠地傳遞給連接的物聯網設備,HiveMQ 使用 MQTT 協議在設備和企業平臺之間進行實時、雙向的數據推送。

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HiveMQ 的建立是為了解決企業在構建新的物聯網應用時面臨的一些關鍵技術挑戰,包括:

構建可靠、可擴展的關鍵業務物聯網應用

快速的數據交付,以滿足終端用戶對響應式物聯網產品的期望

通過有效利用硬件、網絡和云資源降低運營成本

將物聯網數據整合到現有的企業系統中

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HiveMQ 提供免費版、專業版、企業版 MQTT Broker 產品,并提供 Kafka、企業安全及 MQTT Broker 橋接三種企業級擴展套件,HiveMQ 還提供高效的 MQTT 客戶端及云平臺,多方位滿足用戶需求。

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